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作為2019年第一篇產出，本文著重探討在GUI與對話交互交叉背景下，關于如何做好對話交互的一些總結與思考。

百度DuerOS有一段關于對話式人工智能系統的描述”賦予萬物與人對話的能力”，現在來看這樣的場景其實就在我們眼前，常見的電商客服、生活管家、金融投顧、智能車載等。

對話交互不同于圖形交互(GUI)，圖形交互的主體特別鮮明，人作為一種主體，從圖形中尋找規律、提取信息、對信息進行加工最后做出決策。

如登入，而對話交互中是以物為主體，物會把最后的決策信息告訴給你，對于”3+2=5″，你只要關注”5″這個信息即可，而無需了解”3+2″的過程。

一、對話交互的體驗目標

1. 便捷

諾曼的行動理論將人的行動分為7個階段，其中有4個階段屬于執行層面，分別是：萌發目標->生成計劃->確認方案->具體執行。

比如周末在家睡到下午兩點，肚子很餓，于是萌發了想吃飯的目標；吃飯有很多種方式，如自己買菜燒、出去吃、點外賣等計劃；但由于外面很冷，不想動，于是確認點外賣這個方案；最終拿起手機打開餓了沒，點了一份泡椒牛蛙。

而對話交互的出現徹底顛覆了上述場景，具體到行動層面，用戶可以用最短路徑、最懶的方式完成目標。

周末在家一覺睡到下午兩點，本能地告訴機器人助手，現在好餓；機器人助手知道你此時的內在感受以及外部的客觀環境，幫你選了一個最合適的意圖，你是剛起床嗎？要不來一份你平時最喜歡的泡椒牛蛙？

最終，我們的行動不再是個人的執行，而是一種人機協作——人變得更懶，只需萌發目標以及確認方案即可；而機器變得更加積極，幫你縮短生成計劃以及具體執行過程中的了大量的路徑。

2. 自然

騰訊一貫強調用戶界面一定要Don’t make me think。這句話的潛臺詞其實就是用戶界面很容易讓人思考，所以作為設計師的挑戰，要想方設法讓我們的界面變得更不讓人思考。

從設計活動中不難發現，用戶界面必定會讓人思考。因為基于設計師概念模型的界面生產與用戶心理模型的解釋之間必定會存在損耗。

對話交互的出現，使得語言成為設計師與用戶之間的系統媒介，這種媒介不像界面，它幾乎不存在損耗，是人與人之間最自然的交互方式。

然而實踐過程當中，我們依然容易受之前模式的影響，輸出的行動序列以及序列語言令用戶不知所云。

3. 移情

周末，一覺睡到下午兩點，對機器人說餓了，機器人對你說是不是剛睡醒，想吃泡椒牛蛙（你平時最喜歡吃的）嗎？上訴對話中你還會覺得它是個機器程序嗎？你可能會把她想象成最貼心的秘書/朋友/親人。

這就是移情，把我們的生命和情趣注入到對象中，使對象顯示出情感色彩的現象。

二、語音交互的設計要點

1. 意圖Plan

意圖不等同于目標(Be-goals)，意圖其實屬于目標下的行動序列(Do-goals)。餓了要吃飯是我們的Be-goals，找手機->解鎖->打開餓了么->找想吃的->下單->等待是餓了要吃飯下的Do-goals，也是用戶在該場景下的意圖。

如圖所示是解套場景下的意圖，了解用戶持倉狀態，是否被套->哪只股票被套住了->多少成本買的->倉位情況如何，重倉還是輕倉。

用戶受需求刺激產生目標，以用戶目標為基礎創建機器人(Bot)的技能(Skill)，如幫助用戶解套股票，再規劃技能的意圖，滿足用戶體驗。

2. 槽位

機器如何識別用戶的意圖，靠的就是槽位，比如想知道用戶哪只股票被套了這個意圖中，股票簡稱和代碼就是一個槽位，只有該槽位被填充，即知道用戶哪只股票被套，才會觸發該意圖下的規則。

周末一覺睡到下午兩點，你對機器人說餓了，機器人依靠槽位組合分析出你的意圖是點外賣而且還有可能是你最喜歡的泡椒牛蛙。這樣的槽位組合到底是什么？

知道用戶是誰的畫像槽組，在上訴場景中，通過作息槽組知道你平時的睡覺習慣，周末喜歡睡懶覺；通過餐飲槽知道你沒隔一個月都會消費一次泡椒牛蛙，而且最近幾次都沒有吃過泡椒牛蛙。

知道當時場景的語境槽組，睡眠槽組知道你此刻是剛起床，一般不太想動；通過天氣槽知道外面比較冷，不宜出門。

3. 話術

如何構建出無損耗的自然話術，而不是冷冰冰的查數式的回答？需要為機器人設定人格，超能陸戰隊中的大白的人格是“守護性暖男”，對應話術非常暖心：

“如果你生氣了，就欺負我好了，反正我那么喜歡你！”
“相信我，就算有一天，我們不小心走散，我也會回來找你的！”
“為了你，我什么都會去做。只是有時候我笨手笨腳的，能不能不要怪我呢。”
“大白說：我長成這樣是為了讓人看起來更想擁抱、我不是胖嘟嘟，只是氣很足。”
“我們有時并不想成為英雄，只是生活有時候超出我們的想象。”
“因為愛你，所以對你的朋友好，但是我對你最好、我知道你嫌我胖，可這樣不是也蠻可愛的嘛。不信，你來戳戳咯。”
“如果我現在有任何的超能力我希望那是能夠穿過電話給你個大大的擁抱的能力。”

話術配完就相當于原型稿畫完了，還得對配完的話術進行人格化修飾。

修飾方式有兩種：

一種是一條條順，缺點是協同性差，配話術人的差異會影響最終話術的共同人格感知。

另一種則是建立語意網絡的話術維度模版，所有人基于機器人人格共同維護、更新這份模版，具體使用過程中機器人會依據數據類型選取語意網絡中高關聯度的節點作為話術緯度，輸出最終修飾話術。

4. 對話管理

生活中的對話也很少是直接查數式問答，也不是單個話題，而是在不同話題間轉化。因此在設計對話過程中要有清晰的結構，從剛開始圍繞某一話題展開，對意圖進行主動輸出“要不來一份你平時最喜歡的泡椒牛蛙”到最后主動結束話題“有啥事，再叫我喲～”吸引用戶下一次再來交互。

整個過程中，用戶很可能由現有路徑跳轉到其他話題“外面冷嗎”，這時候就需要對話樞紐把用戶拉回話題“外面蠻冷的，還是我幫你點份泡椒牛蛙吧”，完成一個完整的對話流程。

三、總結

首先通過滲透更多的畫像槽組和語境槽組讓機器變得更加積極，給用戶提供便捷體驗。

其次以用戶目標為基礎，結合實際業務場景規劃設計技能意圖，并且在對話結構內編輯對話，有始有終，當跳轉至其他話題時，還能通過話題樞紐拉回來，給用戶創造自然體驗。

最后為機器人設定人格，并以此建立語意網絡的話術模版，所有人共同維護、更新這份模版，給用戶帶來移情體驗。

#專欄作家#

UE小牛犢，微信公共號：交互實驗獅，人人都是產品經理專欄作家。關注產品思考、用戶體驗分析、交互研究，致力于UX方法論的探索和實踐。

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