編輯導(dǎo)語(yǔ)：在人機(jī)語(yǔ)音交互中，若人機(jī)對(duì)話失敗，則可能導(dǎo)致任務(wù)中斷。在這種情況下，設(shè)計(jì)師應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)相應(yīng)的說(shuō)明引導(dǎo)，進(jìn)而推動(dòng)人機(jī)交互對(duì)話回到正確的流程中。本篇文章里，作者總結(jié)了語(yǔ)音交互中修復(fù)型對(duì)話的設(shè)計(jì)原則，一起來(lái)看一下。

01

人和人之間的對(duì)話失敗有兩種可能，一是雙方缺少共同的認(rèn)知背景；二是對(duì)話不符合“合作原則”導(dǎo)致錯(cuò)誤的表意，但是人會(huì)本能地、實(shí)時(shí)地互相糾正，使對(duì)話回到正確的軌道上。

在人機(jī)對(duì)話過(guò)程中，計(jì)算機(jī)會(huì)把以上兩種失敗和糾正過(guò)程都識(shí)別為錯(cuò)誤，除此之外，人說(shuō)話時(shí)的猶豫行為會(huì)導(dǎo)致語(yǔ)音識(shí)別的超時(shí)問(wèn)題，環(huán)境噪音導(dǎo)致語(yǔ)音識(shí)別出其他內(nèi)容等因素會(huì)導(dǎo)致人機(jī)對(duì)話的失敗。

對(duì)于機(jī)器編程產(chǎn)生的對(duì)話，設(shè)計(jì)師不要只將精力集中于所謂的“理想流程”和“預(yù)設(shè)邏輯”中。在對(duì)話過(guò)程中用戶很難知道為什么出現(xiàn)了對(duì)話失敗，更不可能知道在多層語(yǔ)音和語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)中到底是哪里出現(xiàn)了錯(cuò)誤。要使對(duì)話能夠順利進(jìn)行，需要很多條件很好地結(jié)合在一起才能達(dá)成，包括語(yǔ)音信號(hào)處理、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸、自然語(yǔ)言理解等等，一旦一處地方不符合預(yù)期就會(huì)引發(fā)“出錯(cuò)”。

所以設(shè)計(jì)師應(yīng)該考慮并解決這些問(wèn)題，例如設(shè)計(jì)相關(guān)的對(duì)白告知用戶當(dāng)前的狀況是什么，提供修復(fù)錯(cuò)誤的說(shuō)明引導(dǎo)，使整個(gè)人機(jī)對(duì)話能夠基于對(duì)話流和“合作原則”重回正軌。

修復(fù)對(duì)話的關(guān)鍵在于學(xué)會(huì)站在機(jī)器視角來(lái)看待問(wèn)題，以下4種常見(jiàn)情況會(huì)都會(huì)導(dǎo)致對(duì)話的失?。?/p>

1. 機(jī)器沒(méi)有獲取到任何輸入。可能是因?yàn)榇_實(shí)沒(méi)有，也可能是系統(tǒng)沒(méi)有檢測(cè)到。結(jié)果就是造成系統(tǒng)獲取信息超時(shí)。
2. 雖然機(jī)器獲取到了信息，但是卻不能識(shí)別或解析，這種情況可能是因?yàn)楸尘霸胍簦蚴怯卸鄠€(gè)用戶一起說(shuō)話。
3. 識(shí)別了用戶的輸入信息，但系統(tǒng)不知道如何去回應(yīng)處理。例如用戶可能會(huì)說(shuō)：“我不知道怎么調(diào)整音量”，此時(shí)系統(tǒng)也許會(huì)錯(cuò)誤地解析信息，無(wú)法正確地處理請(qǐng)求。
4. 錯(cuò)誤地識(shí)別了用戶的輸入信息，這種情況可能是最壞的一種結(jié)果。因?yàn)橛脩魰?huì)被誤導(dǎo)，而談話會(huì)繼續(xù)向錯(cuò)誤的方向繼續(xù)。

02

以上4種常見(jiàn)情況，我們總不能對(duì)用戶說(shuō)“我沒(méi)聽(tīng)懂那句話”或是“抱歉我沒(méi)理解”。一句“對(duì)不起”可能是最簡(jiǎn)單、最直接、成本最低的回復(fù)，但要避免過(guò)度使用。因?yàn)樵诖蟛糠智闆r下都有比道歉更好的溝通方式，提供解決方案比道歉更有用。

這時(shí)候我們可以考慮以下做法。

1）當(dāng)用戶超時(shí)輸入或者無(wú)輸入時(shí)，我們可以再次提示一遍用戶剛才問(wèn)的問(wèn)題，這時(shí)可以用較為簡(jiǎn)潔的句式變體對(duì)原有問(wèn)題進(jìn)行二次詢問(wèn)，而不是每次都告訴用戶“沒(méi)有聽(tīng)到”或者“不明白”。

2）理解內(nèi)容但不能提供幫助，這里分四種情況。

第一種是智能助手不支持用戶要求的功能時(shí)，我們可以使用說(shuō)“我目前還不能幫助你做xx事”來(lái)告訴用戶該功能不可用，但可能在將來(lái)支持。

為了支持這點(diǎn)，我們需要提前計(jì)劃要做的功能的意圖。然后，我們可以跟蹤用戶何時(shí)請(qǐng)求不支持的功能，這能讓我們更好地確定功能的優(yōu)先級(jí)。

例如用戶想在訂制旅程的技能中租車，如果不支持智能助手可以說(shuō)：“我現(xiàn)在還不能幫你租車。但我可以幫你訂制旅行，你想去哪個(gè)城市？”

第二種是用戶說(shuō)法不清導(dǎo)致意圖識(shí)別信息缺失，這時(shí)候需要通過(guò)詢問(wèn)引導(dǎo)用戶澄清一遍，完成必要槽位信息的補(bǔ)足。

在詢問(wèn)過(guò)程中，建議列舉相關(guān)內(nèi)容供用戶參考。例如用戶需要打電話給朋友小王時(shí)，但小王有兩個(gè)電話號(hào)碼，這時(shí)候智能助手可以問(wèn)：“小王有兩個(gè)電話號(hào)碼，請(qǐng)問(wèn)你要打點(diǎn)給第一個(gè)還是第二個(gè)呢？”

第三種是由于閾值上下限的緣故，智能助手不能提供完整的幫助，這時(shí)候應(yīng)該告訴用戶當(dāng)前狀況并推薦相關(guān)操作。

例如用戶要調(diào)高空調(diào)的溫度到100°C，或者想在30°C的基礎(chǔ)上調(diào)高10°C，這時(shí)候智能助手可以說(shuō)：“抱歉，當(dāng)前空調(diào)最高溫度為33°C，已經(jīng)為你調(diào)到最高溫度了。”

最后一種情況是明確知道用戶的指令是錯(cuò)誤的，需要引導(dǎo)用戶重回正軌或者恢復(fù)默認(rèn)狀態(tài)。

例如空調(diào)的吹風(fēng)檔位有1~4檔，用戶有可能太冷說(shuō)了一句“關(guān)閉4檔”。用戶的潛意識(shí)是認(rèn)為4檔風(fēng)量太大，他想把風(fēng)量調(diào)低一點(diǎn)，但是用戶不知道吹風(fēng)檔位意圖識(shí)別上只有切換沒(méi)有關(guān)閉的概念。

所以我們應(yīng)該提前想到用戶的常用說(shuō)法，并在意圖設(shè)計(jì)和回復(fù)上體現(xiàn)出來(lái)，這時(shí)候智能助手可以回答：“吹風(fēng)檔位已經(jīng)為你調(diào)回1檔啦”。

3）由于各種原因?qū)е伦R(shí)別不清晰，系統(tǒng)不知道用戶說(shuō)了什么。建議在兜底模塊中首先通過(guò)關(guān)鍵字匹配和內(nèi)容相似度的方式糾正指令，從而為用戶解決問(wèn)題。

如果以上方法不可行，再對(duì)內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)法分析和關(guān)鍵字匹配，如果匹配上關(guān)鍵字，可以交由FAQ模塊或者第三方搜索模塊來(lái)解決。如果沒(méi)匹配上關(guān)鍵字，語(yǔ)法分析沒(méi)太大問(wèn)題可以交由閑聊模塊解決，問(wèn)題很大則告知用戶“抱歉我沒(méi)理解”（語(yǔ)句中語(yǔ)法有嚴(yán)重問(wèn)題一般都是噪音導(dǎo)致）。

4）用戶在多輪對(duì)話過(guò)程中沒(méi)按劇本走導(dǎo)致理解出問(wèn)題時(shí)，可以在多輪交互過(guò)程中提示用戶目前所支持的說(shuō)法是什么，限制用戶的說(shuō)法；或者詢問(wèn)用戶是否退出當(dāng)前多輪對(duì)話并進(jìn)入新一輪對(duì)話中。

本章節(jié)的最后提供一份Google語(yǔ)音交互設(shè)計(jì)走查表，里面的內(nèi)容包括問(wèn)候語(yǔ)與結(jié)束語(yǔ)、對(duì)話的自然流暢、人物畫(huà)像、對(duì)話修復(fù)/容錯(cuò)，它能為讀者提供快速的檢查方法，有效確保自己的設(shè)計(jì)是否合理。

#專欄作家#

薛志榮，微信公眾號(hào)：薛志榮，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。暢銷書(shū)《AI改變?cè)O(shè)計(jì)-人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)師生存手冊(cè)》作者，全棧開(kāi)發(fā)者，專注于交互設(shè)計(jì)和人工智能設(shè)計(jì)。

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