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01.人類渺渺，每天都與環境、社會、其他人、物體産生千絲萬縷的聯系。這種聯系有單向的、雙向的、主動的、被動的，每一種聯系都存在一種特定的“溝通語言”完成資訊的互動。
人與人的溝通方式主要包括：語言、文字、動作、神态、表情、聲音等;人與物則可以通過視覺、觸覺、嗅覺、聲音等方式進行溝通。而通常最及時高效的溝通方式應該是一個集合：快速響應的、可持續的【視覺+觸覺+聽覺】的組合。
而随着第三次科技浪潮時代的到來，人們的生活也在逐漸發生巨大的變化，甚至是颠覆，也許你很難發現這個過程的演進，但人類活動的範圍開始從一個固定狹小的空間直接過渡到全世界，所謂身邊附近的概念正逐漸消失，圈子在極小和極大之間随時切換。
而人類個體之間的聯系正變得越來越少，關系不再緊密綁定——即使是父母與子女，而人類與物發生的聯系正在成倍數的增加，比如手機和電腦已經成為大多數人每天需要花大量時間進行接觸的物品。
那麼，人類為什麼需要智能對話機器人?
智能對話機器人是一種極度類人的人與物的溝通媒介，它可以幫助個體通過類人的溝通方式達到自己的目的。而這種溝通是私密的，一般意義上個體具有主動權和控制權，可以自由表達且無需擔心。
02.無論是科幻作品裡的機器人，還是巨頭公司已經落地應用的對話類機器人産品，世界無時無刻不在告訴你，那個理想中的智能機器人在不遠的将來會出現在你的生活中，并為你提供便利。
而當下這些産品效果如何呢?如果你體驗過iPhone的Siri，天貓精靈、小愛同學、甚至是某款APP裡面的對話機器人功能，你不難發現，這些産品大多非常雞肋，有時候用起來感覺它簡直是“智障”，完全達不到“智能”的類人水準。于是，不少業内的同學開始開玩笑說：人工智能，有多少人工，就有多麼智能。
為什麼會出現這樣的狀況呢?
本質上來說：無論機器學習還是深度學習，均無法獲得人類從小到大學習到的常識+推理能力，而這些能力不僅是來源于簡單的文本、對話，還有更複雜的社會環境、法則、生活認知等等。
于是乎，單一的任務比如圍棋高手AlphaGo可以達到超人類的水準，因為它的學習内容相對單一，而對話類機器人産品則複雜的多，想要對話機器人更符合使用者預期并且顯得“智能”，那就需要AI産品經理在産品設計之前了解更多。
03.AI産品經理設計智能對話機器人産品的準備工作：
1. 了解行業，明确要做什麼
這裡的行業指兩部分：實體領域的行業、機器人領域的行業。
實體領域的行業主要是指業務層面，比如你要做外賣訂餐的機器人，醫療導診的機器人，售後客服機器人，疫情問答機器人、銀行智能助理等等。了解該業務領域内使用者的當下的行為習慣，注意挖掘細節點，一定要實地去分析并挖掘出領域特定的重要資訊和關鍵點。
機器人領域則是當下機器人的落地應用類别：
1)檢索型對話機器人(FAQ-BOT)
核心：一是建立知識庫問答對(QApair)，二是基于算法模型針對可能的候選集答案進行檢索召回打分，最終給出top回答(1個或多個)。
常見應用：正常線上客服機器人。
2)知識圖譜對話機器人(KG-BOT)
核心：知識圖譜的建立，通過建構三元組完成結構化/非結構化資訊的整合，将業務領域内特有資訊進行圖譜建立，進而通過實體的關聯給出類似“推理”的答案。
常見應用：問姚明的老婆是哪裡人。
3)任務型對話機器人(TASK-BOT)
核心：關鍵槽位(Slot)、非必要槽位的設計、對話流程設計，通過指定任務并進行核心槽位設計，槽位填滿即可傳回結果，否則進行多輪回話引導使用者提供關鍵資訊。
常見應用：外賣訂餐機器人(核心槽位可以是：飯館名稱、餐品、就餐人數、聯系人、聯系方式，具體設計可就平台方需求進行調整)
4)閑聊對話機器(CHAT-BOT)
核心：基于曆史聊天記錄進行模型訓練，需要針對敏感資訊及回複進行處理，同時話術語言設計需要更人性化，溫馨又風趣。
常見應用：目前一般很少有獨立的閑聊機器人，多為其他類機器人的補充場景
5)路由對話機器人
核心：上面各類對話機器人的綜合。根據使用者意圖識别完成路由分發，确認是單輪指令性回答還是多輪任務型回答還是單純的閑聊，難點在于意圖識别及對話管理(DM)的準确度，否則一錯全錯，萬劫不複。
常見應用：Siri、小愛、小度、小冰
2. 了解技術，行業水準+公司内部水準
AI産品經理必須熟知目前技術領域内的最新突破及落地應用的實作方案，明确頭部企業的技術水準大概可以實作什麼樣的功能，達到什麼樣的産品範圍邊界，而目前公司的技術水準處于什麼位置，是為了更智能的産品體驗購買外部第三方提供的先進技術還是節約成本在目前可實作的技術範圍領域内進行産品設計，都是AI産品經理需要了解和判斷的。
假如你的BOSS說，你設計的機器人産品上線後要問啥答啥，對話要像真人一樣自然流暢，冰雪聰明。那你有兩種選擇：擺事實講道理敲醒你的老闆，或者就走人吧，畢竟老闆短時間内不會給你100個人力做那些“人工”(不過即使給你100個人力寫1000條正則是不是也很難實作)。
3. 了解人類語言，洞察日常對話習慣
說到對話機器人産品，那“對話”當然是非常核心的子產品，如何設計機器人給出的回複更像是一款類人對話産品則是産品經理更深層次人文關懷的展現。如果沒有對人類語言的了解，發現人們日常對話的習慣，發現那些有趣的點，那設計出來的機器人産品可能隻是一個冷冰冰的代碼軟體或機器，使用者不會喜歡它。
一個可行的方案是給你的對話機器人做一個拟人化人格，設計一個專門的形象，設計符合它的語言，讓使用者喜歡它，習慣使用它，最終記住它依賴它。
4. 掌握邊界，進行産品設計
最後，當你深谙業務領域的特點，掌握了技術的邊界，也便可以界定你設計的機器人産品的邊界。在邊界以内，發揮産品設計的優勢，将對話體驗做到極緻。技術的缺陷由産品設計來彌補，反過來技術的更新則驅動産品體驗更加完善。
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原文釋出時間：2020-06-09
本文作者：人人都是産品經理
本文來自：“
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