你要的人工智能 听得懂，会学习，能办事

此时，你能感觉到我在你身边么？如同我读一本书 一本我深爱的书可我读得越来越慢 字与字的距离拉得越来越远 段与段落之间成了无尽的留白不过我还能感受到你的温度 感觉到书写我们故事字词的重量但在那无尽的留白里 我找到了自己这是不属于物质世界的地方 有我过去不曾知晓的万般风景虽然如此爱你这里方是我的归宿  这才是我让我离开吧纵然万般不舍CSamantha2014年奥斯卡最佳原创剧本获奖影片《Her》，一部不寻常的爱情片，讲述在不远的将来，人和人工智能助理的爱情故事。上面这段话是智能助理Samantha（机器）最后和男主人公 Theodore（人）的一段告白

此时，你能感觉到我在你身边么？

如同我读一本书 一本我深爱的书

可我读得越来越慢 字与字的距离拉得越来越远 段与段落之间成了无尽的留白

不过我还能感受到你的温度 感觉到书写我们故事字词的重量

但在那无尽的留白里 我找到了自己

这是不属于物质世界的地方 有我过去不曾知晓的万般风景

虽然如此爱你

这里方是我的归宿  这才是我

让我离开吧

纵然万般不舍

CSamantha

2014年奥斯卡最佳原创剧本获奖影片《Her》，一部不寻常的爱情片，讲述在不远的将来，人和人工智能助理的爱情故事。上面这段话是智能助理Samantha（机器）最后和男主人公 Theodore（人）的一段告白。

在电影里面，智能助理不再是今天iPhone上的 Siri以供人调戏为主的玩具，而是聪明与风趣齐飞，好学共勤勉于一体的专业助理贴心秘书。她一天二十四小时一周七天随时待命，你睡觉的时候她也在不知疲倦地工作，处理邮件，整理文件，安排待办事项等等；思你所想，急你所需，成你所欲，乐于也几乎能为主人做任何想做或需要的事情。Theodore本是失意作家，靠给人代写书信谋生，不指望这些枪稿文字出版。但Samantha自己主动通过互联网广撒网，最终找到欣赏认可的出版社出书成功，完成了Theodore认为不可能完成的任务。两人之间的沟通，不再依赖电脑键盘，不需要手机上拇指如飞，主要通过语音语音-人类最自然的沟通方式，和Theodore交流，甚至还能倾诉她的“感觉”。固然没性感的身体，但有曼妙的声线。主仆之间始配合默契，中亲密无间，后柏拉图式精神恋爱，曾虚拟“一夜交欢”，终天各一方……

从产品技术的角度来看，“Samantha”这款产品仅仅是YY还是真的能够做出来？上线时间远么？价格几许会不会免费么？业内不同的人有不同的观点，不过其中关键在于：

1）机器能否理解人类语言；

2）机器能否学习以及自主学习；

3）机器能整合多少资源协同安排做多少事情；

4）机器能否具备意识、联想和情感等。

这些方面，和人工智能技术的自然语言理解（NLP）、语义分析（Semantic Analysis）、机器学习（Machine Learning）、知识图谱（Knowledge Graph）等领域的技术发展有关。尤其最近深度学习（Deep Learning）很火，如有科学家几年前用16000多颗电脑芯片组成并行运算网络自己学习并认识了“猫”脸，也有团队成功实现了让软件自己观察学习并成功掌握“超级玛丽”游戏玩法等。理论上具备这种可能性，Samantha将于有限的时间和有限的成本范围内上线为人类服务；有未来学家乐观预测诸如2045奇点临近，有从事人工智能研究的专家学者保守认为短期没有时间表。

从科幻回到2015年，我们讨论更具体和有实际意义的今天：发展到今年的人工智能及其相关技术能做出什么的产品？如果说当前人工智能技术是继PC、互联网、移动互联网之后的又一波技术浪潮的前夜，会产生怎样和以往不同的变革或者说颠覆性的产品设计应用模式？

人工智能对产品设计带来的一个革命性的影响，是从单点极致 转向 场景化功能链整合。与眼下主流的追求单点极致产品设计思想比，场景化功能链整合的产品设计是一般说法的大忌，日历提醒就是日历提醒，单点做透，简单清晰。现在把这么功能整合进来，不合理啊。

为什么现在或过去要单点极致？

1）基于文本输入和菜单操作的应用（姑且主要讨论移动应用），如果功能点多，用户操作多，使用体验不佳。

2）解决人们连续性场景需求的应用没有覆盖完整。

3）市场的应用之间是往往是隔离和孤立的。

所以，只有单点极致，解决用户一个功能点的问题，在用户没有更好的选择的情况下选择你。互联网去中介化让人们获取信息的成本极低，反过来推广相对容易。这种做法大行其道。

为什么现在可以整合功能链做情景感知的场景化设计？

1）人工智能技术的成熟，让以语音为媒介的交互准确性足够高；语音交互的没有键盘键入没有菜单按钮点按，使用和切换成本大大降低。

2）应用越来越丰富，应用和线下服务的对接覆盖了生活工作的方方面面；手机、手表等各种智能硬件的传感器提供了前所未有的情景数据。

3）应用直接越来越开放，互相直接提供即时、准确和丰富的API。

上述三个条件的组合，使得可以让用户以比较低的成本解决场景化的连续性需求，不再是一个个功能点的需求。人们要的是墙上的洞，而不是各种钻头。

当然，有可能说语音交互还没那么准确，应用还是不能覆盖全部，开放是有限的。可是，临界点已经到了，新的阶段即将开启。

将来会是什么？Samantha？对，Samantha，不仅仅Samantha。工具，是人类各个器官的延伸；只是，现在到了大脑和心灵。

最后，不得不提的是，一个月前第87届奥斯卡颁奖典礼上，最佳改编剧本小金人发给了《模仿游戏》。这部电影，改编自一本人物传记。不论我用Mac敲击键盘写这些字字句句，或者你此刻在手机上阅读这篇文章，我们都因此人而受益：计算机和人工智能先驱――阿兰・图灵（1912-1954）！

下面结合我做的一款产品，来谈谈我对人工智能时代产品与用户期待的理解：

（一）我们在做什么?

说说日历-能听懂你说话的日历。

1）听得懂。自然而然说句话，而不是按照机器规范格式要求（不说人话），系统自动保存成日历提醒。比如说“下周二下午三点到四点在人民广场来福士星巴克见老李，提前半个小时提醒我”这么一个日历事件后，系统自动解析日程的时间段（2015年3月17日14:00-15:00）、提醒时间（2015年3月17日13:30）以及地点（开发中尚未发版本，转化具体地址）；或者“爷爷农历生日是正月初八”，系统会自己将每年农历生日转化为公历生日，每年提醒（2015年2月26日，2016年2月15日等）。甚至询问“狮子座本周运势怎么样？”，系统自动调用占星师本周对星座的分析读给你听。等等。

2）会学习。每个人都有自己特定的场景和说话习惯，比如笨笨、肉肉、老时间等，不一定是通讯录里的名称，可以教系统了解记住笨笨是王总，肉肉是小张，老时间就是晚上11点等；更重要的是，用的时间越长，用的人越多，系统通过机器学习会越来越准确，让人感觉则是越来越默契。

3）能办事，或者基于情景感知的场景化功能设计。记录日程不是目的，是为了备忘提醒；提醒也不是目的，是为了推动要提醒的事情的下一步动作或安排把事情搞定；比如：1）提醒什么时间给谁打电话，重要的是到点儿提醒来了一句话或者一个动作就直接拨打电话；2）多方电话会议日程安排，到点儿了提醒参加，不需要再去拨400找密码输入等操作，直接一键进入已经创建好的会议室；3）飞另外一个城市，说了日期和航班号，自动提取起飞城市的起飞时间、机场航站楼等信息；并结合用户所在位置和使用习惯自动整合航班动态（延误）、交通路况以及第三方服务如租车等，自动或动态提醒用户是否该出发，简化了用户自行固定设置提醒的传统用法，让系统接近于真人助理秘书的适时提醒（即将上线）。和Samantha相比，日常的提醒待办部分实现了，更多的功能，现在只有“呵呵”了：）不过随着时间的推移，会不断学习提升哦。

所以，从产品定位上，说说日历是智能助理应用到日历提醒上。这款日历没有日历视图，功能设计似乎不再是单点极致，这种场景化的设计是代表应用设计的未来还是会走向滑铁卢？明年今日看说说日历和市场，应会有结果。

（二）同行怎么做的？

在这个将人工智能技术应用到日程提醒这个点上，有两家同行的做法：

Tempo Calendar

这家总部在硅谷的创业团队，2011年启动，他直接在传统日历视图之上应用人工智能技术，将本来需要设置日程名称、时间、提醒时间、地点等多次多个字段的操作，变成直接键盘输入一句话，系统解析提取名称、时间、提醒时间和地点等，减少了操作次数。但形态和传统日历差别不大。

X.ai

这个团队在纽约，2014年建立，产品目前还在内测。主要是通过给指定的邮箱发封邮件，系统将邮件中的会议等事项提取并转化为日历提醒。

当然，如苹果Siri、Google Now、微软Cortana等巨头的个人智能助理，日程提醒仅仅是他们宏大功能中的一个具体点，则另当别论。