В мире, в котором мы можем попросить умного помощника Siri запланировать встречу или осуществить перевод, пользовательский опыт все меньше и меньше походит на заполнение экранных форм.

Многим знакома история, когда после бизнес-ланча один из группы расплачивается картой, а все остальные со словами: «Я тебе потом переведу» благополучно забывают об этом. С появлением возможности совершать такую операцию через Siri перевод денег фразой «Переведи 100 рублей Евгению» занимает меньше времени и умственных затрат

Искусственный интеллект – это популяризаторский термин, объединяющий алгоритмы, результат работы которых похож на результат интеллектуальной деятельности человека.

Ник Бостром в своей книге «Искусственный интеллект» описал, как в разное время люди причисляли к ИИ очень разные алгоритмы. Некоторые из них для нас обыденны и уже не считаются ИИ.[26]

Первые шахматные компьютеры, генераторы музыки, системы распознавания текста и синтеза речи в свое время причисляли к термину. И хотя в их основе лежат довольно сложные детерминированные алгоритмы, сейчас уже ни у кого язык не повернется назвать эти системы интеллектуальными.

Можно сказать, что ИИ представляет собой некую постоянно ускользающую от исследователей цель, заставляющую постоянно стремиться к ней и по пути решать все более сложные задачи, снимая завесы тайны с того, как устроен индивидуальный и коллективный разум.

Сейчас под зонтичным термином ИИ в основном собирают алгоритмы, которые умеют рассуждать подобно человеку (семантические алгоритмы, решающие деревья, нечеткая логика, рекомендательные системы) и учиться подобно животным (машинное обучение, генетические алгоритмы). В современных цифровых продуктах, построенных на ИИ, как правило, играют целые ансамбли моделей, сочетающие в себе элементы разного назначения.

Aimee (созданный нами ИИ) очень похожа на мозг человека. У нее есть кратковременная и долговременная память. Партии вопросов-ответов добавляются в кратковременную память, основанную на модифицированном латентно-семантическом анализе (Modified Latent Semantic Analysis, MLSA). Периодически данные добавляются в долгосрочную базу знаний – многослойную нейронную сеть.

Долгосрочная база знаний обучается таким образом, чтобы она воспроизводила ответы операторов за все предыдущие дни

Эксперты считают, что в войне виртуальных ассистентов будет только один победитель

О том, вытеснят ли голосовые диалоговые интерфейсы визуальные или нет, можно спорить, но одно точно – эта область продуктового дизайна будет быстро развиваться еще следующие несколько лет.

Предпосылок к этому несколько.

Появляется все больше сервисов, которыми мы пользуемся в диалоговой форме. Раньше для заказа туров нужно было заполнять экранные формы или ехать в турфирму. Сейчас мы пишем туроператору через WhatsApp. У оператора есть все данные о вашей семье и ваша история туров. Он может найти подходящее вам предложение даже по очень расплывчатому описанию.

Не только туры, но даже Деда Мороза мы заказываем через диалоговые сервисы

Происходит демократизация роскоши. Сервисы роскоши – неисчерпаемый источник вдохновения для продуктовых дизайнеров. Многие продукты для богатых – личный водитель (Uber), апартаменты в разных странах мира (Airbnb) – стали доступны массам за счет появления цифровых технологий. Среди таких постоянно демократизирующихся точек подрыва – консьерж-сервисы и персональные ассистенты.

В чат с VIP-менеджером «Ак Барс Банка» встроена ИИ-система Aimee, которая обучается на ответах оператора, подсказывает подходящую реплику и через некоторое время начинает отвечать самостоятельно. Планируется обучать Aimee на основе ответов VIP-менеджеров и постепенно привносить накопленный опыт в общение с простыми клиентами

Повышается доверие к роботам. Диалоговые системы IVR[27] первой волны, которые устанавливались в колл-центрах, не отличались удобством, отпугивали клиентов и заставляли при первой возможности переключаться на операторов.

Теперь в некоторых случаях люди предпочитают роботов людям, поскольку они оперативны, непредвзяты и обеспечивают конфиденциальность.

Идеальный клиентский сервис – баланс между персональным общением и автоматическими ответами

Для человека естественно формулировать и озвучивать намерения голосом. Так что можно предположить, что голосовые диалоговые агенты будут играть в нашей жизни большую роль.

Модель такого сценария наглядно представлена в фильме «Она».[28]

Однако полностью вытеснить визуальные интерфейсы у них, скорее всего, не получится. Мы существа визуальные и часто для анализа ситуации, принятия решения и создания видимых объектов используем зрение.

Центры визуальной интерпретации – достаточно большая область в мозге. Илон Маск назвал зрение «широкополосным каналом, нагрузка на который будет только расти».

Вероятнее всего, соотношение форм цифрового взаимодействия перераспределится, и часть от экранных форм перейдет к диалоговым агентам.