聊天機器人和印度應用程序的未來
已發表: 2016-06-24那是 2015 年 4 月，我剛剛結束了在倫敦的創業工作，回到了印度炎熱的夏天。 我對炎熱不滿意，但我從來沒有很好地適應氣候變化。 我被加利福尼亞的天氣寵壞了，前一年搬到肖爾迪奇寒冷的街道上也不容易。 但天氣與我決定在孟買潮濕的環境中出汗無關。
我想看看智能手機的普及如何影響那些傳統上習慣於不依賴技術的生活的人的生活。 有相當多的趨勢突出，但特別是一個。 消息傳遞的驚人增長，尤其是 WhatsApp。 正是這種認識推動了我對 Haptik 的貢獻，這是一項基於聊天的個人協助服務。
但你可能不是來這裡閱讀我的旅程的。 所以，讓我們來看看你在這裡的真正原因。
聊天機器人被吹捧為應用程序的未來，但有很多很好的例子說明它們如何以及為什麼永遠不會達到這種命運。
當 Sundar Pichai 在 Google IO 推出 Allo 作為基於聊天的 Google Assistant 時，他說：“我相信我們正處於一個開創性的時刻。 作為 Google 的我們在過去 10 年中取得了長足的進步，我們相信我們已準備好在接下來的 10 年中邁出一大步……我們真的希望邁出下一步，為我們的用戶提供更多幫助。 所以今天，我們發布了谷歌助手。”
但谷歌已經遲到了！
微軟首席執行官 Satya Nadella 認為，像 Cortana 這樣的人工智能輔助“代理”將改變我們使用網絡的方式。
Facebook Messenger 的負責人 David Marcus 去年推出了 Facebook M，他說：“這是令人興奮的一步，它讓 Messenger 上的人們能夠完成各種事情，這樣他們就可以有更多的時間專注於他們生活中重要的事情。 ”
今年早些時候，Siri 的幕後推手 Dag Kittlaus 推出了 Viv，它幾乎是一個具有助手所有功能的 Siri 2.0。 他的演示視頻可能會出現在每個聊天機器人愛好者的電腦屏幕上。
但不是每個人都是信徒。
關於聊天屏幕和會話商務的成功和可行性存在相反的論點。 a16z 的合夥人 Connie Chan 在 Twitter 上發表了一篇長篇文章，闡述了為什麼對話式商務不是前進的方向。 圍牆花園的概念展示了為什麼聊天平台並不能真正解決應用程序的問題。 Dan Grover 闡述了許多人對機器人、設計以及為什麼機器人可能無法取代應用程序的看法。
想像應用程序的未來並分享有關該主題的新穎想法已成為人類自以為是（聰明）頭腦中的一種趨勢。 在這些強烈意見的浪潮中，印度公司並沒有得到很好的代表。 我在 Haptik 的經歷幫助我深入了解我認為我們與手機交互的未來。
但為什麼我們要談論“聊天機器人”？
要回答這個問題，我們必須看看“把事情做好”的首選方式的演變。
人們每天進行 100-200 筆交易。 從發送短信、回復電子郵件、設置提醒和下訂單午餐開始，列表就一直在繼續。 我們喜歡交易。 也許是因為它讓我們感到富有成效。 因此，當喬布斯將智能手機放在我們手中時，它讓我們感覺很強大，我們自然而然地從舊手機/啞手機過渡。
然後是 App Store，它激發了我們嘗試新界面來完成任務的興趣。 在不知不覺中，我們嘗試實驗的衝動讓我們的應用程序不堪重負。 如今，Google 和 App Store 上共有 410 萬個應用程序。
但這不僅僅是手機（硬件）內存問題。 我們實際上限制了人類的注意力範圍。
人類的記憶力很弱，需要經常激活。 為了避免迷失在人群中，最初的想法是為公司創造“鉤子”。
鉤子是人們在聽到名稱或看到徽標時立即與公司/品牌聯繫起來的東西
然後我們開始限制這些鉤子，公司開始爭奪統治地位。 不斷增長的雄心導致了一種融合，並且在一個應用程序可以完成的事情上出現了相當大的重疊。
為了保持領先地位，初創公司採取了使他們的服務可以從其他應用程序中訪問的策略。 他們開始分配單獨的團隊來構建和維護其他應用程序可以使用的 API（在某些情況下還包括 SDK），以將他們的體驗包含在新界面中。
所以“App-A”也可以通過使用他們的API來提供“App-B”的功能和服務。 有趣的是，“App-B”可以對“App-A”做同樣的事情。 嗯，你猜對了。 現在，App-A 或 App-B 實際上是在相互競爭，而不是加強各自的價值主張。
這些雄心壯志為軟件技術的發展軌跡指明了全新的方向。 走向不存在獨立應用程序的軌跡。
2016 年的應用程序看起來不像公司，而更像是用戶每天/每週參與的任務/交易的數字表示。 我們正在從公司的鉤子轉移到對其價值主張的抽象心理映射。
這就是聊天機器人的用武之地
當很明顯解決方案不僅僅是存儲空間時，公司看到了巨大的機會。 完成這些任務（應用程序）的實際界面和底層方法受到質疑。 微信開始在其專有的中國市場嘗試一些強大的東西。 他們實際上在完全接管這個艱鉅的市場方面做得很好。 我實際上可以說微信是中國人日常生活中與生俱來的一部分。 他們的方法在 Dan Grover 的這篇博文中得到了很好的草擬。
在他的帖子中，有很多關於人類對技術的期望的知識。 我們必須釋放人類放鬆的情緒，幫助創造自由的心理時空。 這是基於人們所處環境的主觀判斷。 例如，在火車幾乎總是準時的印度和日本等國家，獲得“正確”的火車時刻表是一個非常重要的問題。
當他們（微信）在印度進行大型發布會時，我真的很興奮。 可悲的是，它沒有對中國人那麼強大。
我嘗試在微信上搜索印度孟買的一家名為“中國美食”的餐廳，但沒有收到任何相關結果。 它甚至不適用於“Techcrunch”。
西方世界以及亞洲和歐洲的部分地區仍然需要一個與文化相關的解決方案來解決這個問題。 在將應用程序視為任務和需要有一個文化中立的界面來完成任務的交叉點上，對話式商務的討論開始了。 需要注意的是，聊天屏幕只是其中一種實現方式。 這應該被視為創建這些任務（應用程序）融合的通用界面的機會。
但為什麼是聊天屏幕？
要使界面真正具有革命性，最關鍵的先決條件是採用。 人們需要感到舒適並願意積極使用它。 微信、WhatsApp 和 Facebook Messenger 的逆勢增長讓全世界（那些正在尋找的人）意識到聊天是一個自然的用戶界面。 通過消息發送欄、個人資料照片和在線狀態，聊天屏幕的功能可以實現幾乎平坦的學習曲線。 不僅技術友好，聊天在商業上被長尾用戶所接受。 消息在低互聯網連接上運行良好，這對於那些尚未見證智能手機和互聯網的人來說至關重要。
由於學習曲線平坦，下一波 3B 智能手機用戶將自然過渡到對話式商務。 這就像他們一直使用的 SMS 界面，但功能更多。 這使得聊天成為未來非常有利可圖的界面。
但用大衛馬庫斯的話來說，“這是新時代的第一天。” 請記住我們對公司從傳統網站過渡到移動優先體驗的看法。
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在創業世界中，聚會總是在人們所在的地方。 聊天注定不僅僅是與您的朋友交談。 它將成為一個提供（所有類型的）服務的地方。 從遊戲到法律建議的一切現在都可以通過聊天機器人獲得。 我曾經建立了所有基於聊天/人工智能的文本服務的列表。 在 53 家公司之後，我停止了計數。 但假設你已經知道這一切，讓我們切入正題。 隨著服務而來的是體驗和交易，這兩者都需要標準化。
如果您在 10,000 英尺以上的高度，您會看到所有這些噪音分為 3 段：
- 平台：公司只想擁有任何公司/玩家都可以在其上構建體驗的層。
- 玩家：希望通過對一些用例進行最終所有權來創建智能、預測性和包容性體驗的公司。
- 聚合器：公司構建一個接口，該接口是其他應用程序的聚合器（在大多數情況下是它們自己的聚合器）並通過重定向來實現。
平台（例如-Facebook Messenger/WeChat/Viv）：
- 構建底層聊天層
- 提供開放 API，允許公司和愛好者構建聊天機器人
- 提供可用於構建一致體驗的元素
優點：
- 現有大量受眾每天都在使用該產品
- 閱讀文檔後構建機器人相當簡單
- 在一個界面中與您的朋友和公司聊天
缺點：
- 這是一個像應用商店一樣的龐大菜單，發現是個問題
- 消息過載（一個視圖中的朋友和公司/交易）
- 體驗質量取決於公司構建機器人的能力
玩家（例如，Haptik / Operator / Allo / ChatBot for X）：
- 構建整個體驗（聊天 + 元素 + 支付）
- 創建一層智能以提供包容性和情境化體驗
- 通常會選擇一些用例進行更深入的關注
優點：
- 針對少數用例進行了優化以獲得最佳體驗
- 在機器學習和 NLP（自然語言處理）上大賭注，以進行預測性、智能和語義對話
- 可以了解用戶的偏好並隨著時間的推移增加產品
缺點：
- 有限的用例
- 從頭開始建立用戶群和分銷渠道
- 依賴夥伴合作
聚合器（Justdial/HelpChat/SnapDeal 等）：
- 一個應用程序適用於許多用例
- 創建一個類似瀏覽器的視圖，重定向到合作夥伴網站以完成
- 如果存在聊天，它仍然作為高級支持層
優點：
- 下載一個應用而不是多個（節省手機內存）
- 服務提供商之間的比較
- 一個簡單的 DIY 界面，無需與任何人交談
缺點：
- 重定向到合作夥伴應用程序/網站以完成交易
- 發現和完成的經驗缺乏一致性
- 要求您自己完成，而不是要求別人完成
- 難以提供個性化體驗
簡而言之，您要么告訴某人為您完成工作，要么讓他們自己完成。
Haptik 的方法和人工智能
當事情開始變得不成比例時，Haptik 不得不跟上大賭注。 我們利用我們的先發優勢做出了一些數據驅動的決策。
最終導致我們做出決定的談話始於 Aakrit（首席執行官）和我一天早上吃早餐。 （食物）菜單是一個永無止境的清單，我無法決定我的訂單。 這個菜單與我們的應用程序/遊戲商店有多麼相似，這讓我感到震驚。 應用商店是我在忙碌或無聊時可以做的大量事情的菜單。
想想你什麼時候打開手機。 你要么很忙，想完成一些事情（打電話、發短信、回复、發帖、上傳、分享），要么你很無聊，想娛樂/教育/提高自己（遊戲、照片、發現、閱讀）。 你手機上的應用程序，更重要的是你的通知，對你說了很多。 它們是您在獲得菜單時所做的選擇。
但是，當您在尋找特定的東西時，菜單會讓人感到困惑和沮喪。 所以，我們想出了一個簡單的理論：
如果您控制菜單上的項目，您就可以控制人們可以做出的選擇。 如果你控制了選擇，你就可以預測決策。 了解人們如何投資他們的時間以及在給定固定菜單時他們做出哪些選擇決定了他們的心理（空間）投資。 這是您所謂的“興趣”的元數據，可用於提供超上下文體驗。
這一理論導致了一項實驗，最終完善了 Haptik 目前關注的服務。
但為什麼不成為一個可以成為未來 App Store 的“平台”呢？
我的朋友和前 Haptik 團隊成員 Raveesh Bhalla 有一句很好的蝙蝠俠啟發名言：“你要么死掉一個應用程序，要么活得足夠長，成為一個平台。” 幻想成為世界各地的公司構建工具和機器人的平台，這聽起來和感覺都很棒。 可悲的是，創造全球影響的進入壁壘不僅僅是一個想法。 以下是一些先決條件，尤其是對於聊天：
- 現有的高度參與的大型用戶群（1000 萬+ DAU）
- 使平台提供商在您的手機上必不可少的內在原因/用例
- 必須對全球受眾可用且相關
- 解決了用戶如何在服務提供商之前出現的自相矛盾的 catch-22 問題
一個很好的例子是 Facebook 或微信。 他們現在能夠提供的不僅僅是社交網絡，因為點對點共享（文本/照片）的基礎使它們在每部手機上都必不可少。 一旦他們成為大量用戶日常生活的一部分，他們就可以通過提供不僅僅是社會價值來釋放價值。
成為平台是狀態的改變或過渡，而不是啟動的想法。 您可以製定戰略以增加您的公司成為平台的機會。 但是，這不是一個可以作為初創公司啟動的周末項目。 Haptik 與許多其他公司一樣，有朝一日成為一個平台的雄心。 但是，如果我們昨天選擇了它作為我們的方向，我們就不能公正地對待它。
這個決定很容易。 但是要獨立存在並真正提供私人助理的服務是很棘手的。 我們必須對每個單獨的用戶了解很多，才能提供神奇的體驗。 我們可以構建一個簡單的機器人，它會問你一堆問題並試圖破譯答案，但讓我們面對現實吧，聊天機器人很糟糕（現在）。
以下是我在 Luka 和 Facebook M 上測試（據稱）人工智能驅動的聊天機器人時的一些經驗。
- 他們中的大多數人“不是很”聰明
- 他們只在演示中看起來很酷
- 很難相信機器人真的理解你
- 來回花費太多時間
- 缺乏進行個性化/上下文對話的能力
TC 在這篇文章中很好地總結了。
一個好的私人助理應該是聰明的並且有上下文理解。 它必須能夠進行語義雙向對話； 對話。
讓聊天機器人更智能
像谷歌和 Facebook 這樣的公司擁有 10 億用戶在他們的平台上分享照片和信息的奢侈。 在無法訪問此類用戶數據的情況下，新公司必須具有創造力並使用聰明的方法。
從用戶從特定個人/公司獲得的通知數量可以學到很多東西。 這些通知的上下文（它們來自哪些應用程序、什麼時間等）以及用戶如何與它們交互代表了對他們來說重要的信息。
- 用戶的手機上有哪些應用程序？
- 是否存在針對一天中的時間和位置啟動應用程序的趨勢？
- 用戶最常使用哪些應用程序？
- 他們檢查手機多少次？
- 他們是否有很多會議或大部分時間都花在 Instagram 上？
- 他們在手機上使用了多少數據？
這些問題以及更多問題提供了聰明的公司可以用來創建上下文相關體驗的見解。
對 Haptik 有用的是人工支持的 AI（人工智能）。 這樣想，當您在 Haptik 上發送消息時，我們的機器人會首先嘗試破譯您的意思。 如果無法達到 99% 的準確率，機器人將（在後台）中斷並要求真人幫助解決此查詢。 然後將請求與根據年齡、地理和專業知識選擇的相關人員（助手）進行匹配以回答。 因此，詢問有關新德里優質意大利美食推薦的用戶更有可能得到機器人的回答。 但是，孟買的一名助理將接手孟買的寵物友好型餐廳的請求，該餐廳提供美味的蔬菜漢堡。 這位助手在被雇用時會被歸類為美食家，並且喜歡與用戶談論最佳就餐場所。
當助手回答時，機器人會從該人口統計中為未來的用戶學習並保存上下文。 它還了解所要求的內容的含義，並將其與我們預定義的任務類別之一相關聯。 機器人很難理解和回應來自不同文化背景的用戶。 這是真正的人類幫助我們的機器人了解這些交互的地方。 雖然這種方法需要時間，而且我們還處於早期階段，但美麗將是規模化的。
我們的機器人將很快能夠根據您之前的聊天來了解您作為一個人，並以您習慣的聊天術語做出回應。 因此，當您說“您需要很長時間”或“您需要很長時間”時。 該機器人能夠解釋您的不耐煩，並根據您的請求返回狀態更新。
例如：
您在 Haptik 上設置了每天早上 9 點的起床提醒。 結果：我們知道您早上 9 點起床。
當您啟動此提醒的應用程序時，您很可能在家中。 結果：我們知道您居住的區域。
您向我們詢問 2 點之間的最佳路線/交通。 結果：我們知道您經常往返的區域。
如果您多次向特定地址訂購午餐，那很可能是您的工作場所。 結果：我們知道您工作的區域。
有了微妙的信息，我們就可以做一些非常酷的事情。 如果您不暫停喚醒提醒，我們可以安排一個電話。 在您醒來後 30 分鐘通知您最快的上班路線或預訂出租車的選項。 此外，允許您在上班途中預訂餐點，並在到達那里之前將咖啡送到您的餐桌上。
但這還不是全部。
使聊天機器人更智能的下一步是……好吧，其他聊天機器人。
我們構建和部署聊天機器人，了解用戶如何構建句子並在主要面向消費者的聊天機器人上運行測試。 這是一個 24 x 7 全天候運行的連續過程，以教導機器人相似的用戶（最有可能）如何詢問不同的用例。
這是我們稱之為“天才模式”的結果，它了解用戶並預測下一步行動。
這一切要去哪裡？
每家公司對他們認為行業的未來都有自己的主觀看法。 每個人都在優化以在宏偉的計劃中找到自己的位置。 在我的主觀意見中，我認為我們所有（應用程序）的努力都將匯聚成一個單一的目標，即減少完成工作所需的心理空間和時間。 移動分發正在結束，它需要一些緊迫而重要的範式轉變。
作為創新者和創造者，我們不僅要優化產品的參與度，還要分擔減輕產品用戶心理負擔的責任。 幫助人類創造並擺脫自己成為通知奴隸。
好消息是自然選擇正在引導我們朝著這個方向前進。 人類對記憶的限制迫使應用程序整合到大腦中各種主頁上可用的有限空間中。
因此，如果您正在為移動用戶構建，以下是您應該在未來 5 年內準備的幾件事：
- 移動足跡——讓智能手機掌握在下一個 3B 手中。
- 平坦的學習曲線——智能手機將把互聯網交到以前沒有學習過移動界面的人手中（長尾）。 必須重新構想用戶體驗和界面，以便對新用戶友好。
- 互聯網可訪問性— 為所有人提供可靠的高速互聯網。 為子孫後代考慮氧氣。
- 將應用程序融合到任務中——執行固定功能並佔用手機內存的獨立應用程序將不存在。 事情將匯聚成更集中的東西。 對此的界面存在疑問，聊天只是其中之一。
- 始終保持個性化——機器學習幾乎達到了每個手機用戶都期待定制個性化體驗的地步。 （例如：基於緊迫性和與用戶的相關性的定時通知。）
- 智能手機和智能體驗——每一種移動體驗都需要理解偏好和數據的上下文呈現。 （例如：預測即將到來的任務和上下文提醒）
獲勝者必須在 7B 用戶想要完成任務的界面上想像並執行。 這肯定會是一次有趣的實驗之旅。
感謝 Alisha 和 Vaibhav 的校對，Shreya 的所有創意和 Laksh 的牽引力。 沒有你，這是不可能的。