UX設計師的 AI 學習型文章 (2)
YouTube 原創新節目 The Age of A.I. | How Far is Too Far? (第一集導讀)
這是由鋼鐵人小勞勃·道尼（Robert Downey Jr.）主持的紀錄片，內容涵蓋了人工智能、機器學習和神經網絡將如何改變世界。
Hi 我是UX設計師Faye。曾任職於日商樂天（Rakuten）、橘子支付、華創車電(納智捷汽車)、ASUS 華碩電腦。😍這篇文比較長，可先『收藏文章』再慢慢看
👏可以先幫我拍拍手(這是給我最大的鼓勵)
UX 設計師為什麼要看 AI 影片?
不只技術，我們更在意互動與感受
我們知道 AI 背後的技術仰賴軟體運算或機械設計，但對一個 UX 設計師而言，我們更關心使用者( User ) 如何與『實體 AI 產品』(比如一個智慧音箱、一隻機器狗玩具、一台掃地機器人) 互動。我在擔任汽車品牌 UX 設計師時，發現比起數位產品( APP 或網頁)，實體的AI 產品若要設計良好的 UX ，需要更多的『感受 (Feeling) 、情緒(Emotion)、互動(Interaction)、態度(Attitude)』，也是 AI 產品最難以傳達及表現的地方，因此這集的延伸議題我另外探討 — 情感設計，歡迎大家看完後跟我交流喔。
學習型文章
這系列是我自己的學習型文章。藉著撰寫文章，我督促自己了解更多 AI 的應用，歡迎各位 follow 我 I’m Faye | UX設計師在電商，跟著我一起學習。在上一篇研究AI的文章，我提到 Facebook 如何用 AI 幫助盲人，也歡迎看看：
完全不懂 AI？現在開始學習正好！
鋼鐵人小勞勃·道尼在第一集影片一開場便說：
學習一門學科的最好方式，就是教授它。
我個人對AI的認知並不深，所以現在就開始學習這個新事物，是最好的時機。
我好喜歡他的開場，會提到拍片場景的意義，推薦大家要去看影片。
本篇大綱
(點擊可以帶你往下飛)
▍YouTube 新節目 THE AGE OF A.I.
《 The Age of A.I. 》由 YouTube 製作的原創影集，每集大約 40 分鐘，共8集，內容為探討AI 人工智慧對世界的影響，並找來具有未來感形象的鋼鐵人擔任主持。2019年已播放四集，剩下四集 2020年即將播放。(第一集很適合單獨寫一篇。之後打算把二～四匯集成一篇，敬請期待！)
預告短片
在正式的8集影片之前，先看看 Official Trailer 暖暖場
▍第一集 AI 八個金句
(括弧是段落時間，灰底是影片提到的名詞補充解釋，歡迎搭配閱讀。)
1. 我不只模擬面孔，而是讓面孔能與我互動 (03: 04)
藝術與科學的融合 — Baby X
Mark Sagar 博士的專業是『藝術』與『科學』的融合。他任職於特效工作室Weta Digital，研發出一套可即時動態捕捉演員臉部肌肉表情的系統；能將臉部肌肉變化轉譯到動畫角色上，憑藉這項技術，以《阿凡達》、《金剛》兩部電影囊括兩座奧斯卡科學技術獎。
Mark 博士：
「我常在想，我能否不只是模擬一個面孔，而是讓面孔能與我互動?
因此我們產生 Baby X 計畫。」
✍ Baby X奧克蘭生物工程學院動畫技術實驗室在2014年發起的一個項目，是一個虛擬的動畫嬰兒(可愛的女娃)，像人類嬰兒一樣學習和反應。
BabyX 的程式可以識別單詞和圖像。當機器說話時，其反應就像真正的嬰兒一樣。經過訓練可以應對特定情況。
2. 要實現人與機器的合作，先讓 AI 盡可能逼真(04: 25)
虛擬的肌肉與大腦
Mark 博士對未來的願景，是人與機器能相互合作。而實現這個目標的最佳方法，是讓 AI 盡可能逼真。所以 Baby X 的表情是由虛擬的肌肉引導，而虛擬的肌肉則由虛擬的大腦所控制，完全是仿真版的人類構造，而這需要『神經網絡』來達成
✍ 神經網路（Neural Network，NN）是一種人工神經網路，讓機器類似人一樣具有簡單的決定能力和判斷能力。
一開始是從人類中樞神經系統的觀察，啟發了人工神經網路這個概念。和其他機器學習方法一樣，神經網路被用於解決各種各樣的問題，例如機器視覺和語音辨識。
3. 對 AI 最大的誤解，是以為有超級智能的存在(05: 47)
Ayanna Howard 博士：
「我們對人工智能最大的誤解之一，就是以為有個超級智能的存在。
其實 AI 建立在我們的身上，AI 簡單說就是在模仿我們人類的思維過程。」
教導 AI 就像教自己女兒一樣
所以 Mark 博士教 Baby X 認識『鴨子』與『蜘蛛』的長相，這就像教自己的女兒那樣。運用的技術叫做『物體識別』。因此， Baby X 能識別『蜘蛛』和『鴨子』之間的差別。
✍ 物體識別（Object Recognition）是一種與計算機視覺和圖像處理相關的計算機技術，用於檢測數字圖像和視頻中特定類別的語義對象（例如人，建築物或汽車）。
研究的領域包括人臉檢測和行人檢測。或是圖像檢索和視頻監視。
AI 也具有情感與情緒
接著，Mark 告訴 Baby X 蜘蛛是可怕的。他拿出蜘蛛的圖片，並用較兇的語氣告訴 Baby X 蜘蛛超可怕，Baby X 會產生情感上的反應，她被嚇哭了。這是因為 Baby X 具有『壓力 (Stress) 系統』。
Mark 博士：
「如果我嚇她一跳，Baby X 會分泌虛擬的腎上腺素，她會變得更加警惕。
這就叫做『情感計算』。」
✍ 情感計算（Affective Computing）或稱情感AI情感計算旨在研發能夠識別、解釋、處理、模擬人類情感的系統。
為了能夠模擬共情，機器能夠解釋人類的情緒狀態，做出相適應的行為，對情緒給予恰當的回應。並且辨識人類的不同情緒。
4. AI 需要真正了解人類，需要具有同理心(08:38)
Rana El Kaliouby：
「AI 要繼續成為主流，AI就需要真正了解人類。
所以我們想建立情感，使機器具有同理心。」
在『長輩陪伴』的這個案例中，一個具有情感/互動/對話功能的AI機器人，讓老人的感受更好。這就是AI增進人際關係的範例。
5. 數位分身 — 靈魂機器人 Soul Machines 能說出『就像你會說的話』(11:50)
在進入影片前，我們簡單認識一下這個專案的背景。
靈魂機器人（Soul Machines）
Soul Machines 是一間紐西蘭人工智慧新創公司，其專注開發具智能、有情緒、有血有肉的AI頭像模擬科技，執行長就是剛剛提到的 Mark Sagar。
成立初衷：隨著通訊軟體進步，人類仍不放棄臉對臉（face to face）的互動，畢竟這是最自然真切、感受最良好的。舉例來說，當大事發生或宣布重大消息時，人們習慣當面講。他們希望人與機器互動時，也能創造出臉對臉互動般的美好感受，所以開發具有情緒的虛擬人。(節錄至專訪文章)
虛擬人已經在業界工作
在2017年的專訪文章中，Soul Machines 已經開發出7個虛擬人。其中虛擬人索菲（Sophie）已經在紐西蘭航空擔任線上專員。有別於客服機器人，只能回應直覺式的訂購票指令，索菲能辦到更多事情，她專心聆聽客戶需求，並做簡單問答後，就可以利用大數據分析，推薦個人或家庭旅遊行程、規劃最有利航班（無論是累積里程或是最短航線），並接受機票訂購。
回到影片：說唱歌手 Will 的數位分身
我們回到影片中。Soul Machines 團隊這次的任務是協助 William Adams (美國說唱歌手)，將『臉』複製成為『數位分身』。 讓 Will 的臉可以在網路上做任何事情。
這項工作包含結合一個人 Data（數據） & Identity (身份)。比如音頻工程師要建立Will的數位聲音，他搜集很多Will的聲音與話語，這是一個浩大的工程，因為要想辦法讓語句『聽起來就像 Will 會說的話』。
看到這裡差不多一半囉。如覺得文章對你有些幫助，歡迎順手給我個 50拍👏
超感謝你們！6. 某種程面來說，我們都是機器人(14:00)
Pedro Domingos：
「從某種程面來說，我們都是機器人。
比如我使用 OKCupid 查找日期，用 Yelp 決定去哪裡，去哪家餐廳，然後你開車，會有個 GPS 告訴你該怎麼走，所以人與機器的決策緊密的交織在一起。而這種情況只會越來越增加。」
7. 人們總怕被AI取代，但AI反而能提升人類(14:31)
機器人音樂家 — Shimon
Georgia Tech 音樂技術中心正在進行人與機器的協作。Shimon 是 Georgia Tech 的第一位『機器人音樂家』，Shimon 聽人類的彈奏後，自己即興創作音樂，他有能力從數據中找到『模式 (Pattern)』。
這就是機器學習（Machine Learning）。
✍ 機器學習（Machine Learning）機器學習是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測。機器學習已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、生物特徵辨識、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫辨識、戰略遊戲和機器人等領域。
創造出人類難做出的音樂變體
舉例來說，如果我們餵 Shimon 聽 Miles Dewey Davis (美國爵士樂演奏家)，Shimon 會嘗試看看他能彈奏出什麼音符。有可能是30% Miles Davis + 30% 巴哈 +30% 瑪丹娜 +10% 的自己，並創造出人類很難做出的音樂變體。
8. 我們如何讓數位角色具有『自由意志』(27:32)
試圖塑造 Will 的個性
回到 Will 的數位分身。這個團隊有大約 8 位藝術家正在努力刻畫出 Will 的臉孔。但他們並不僅是要試圖複製出 Will，而是要試圖塑造 Will的『個性』，也就是人們與Will『互動時的感覺』。而聲音團隊則努力做出 16 種 Will 可能講話的變化。
Will 的分身可以協助他本人很多，比如幫助他經營IG，而讓 Will 騰出更多時間從事更具創造力的事或慈善事業。
可以看到分身與 Will 本人正在對話(30:35)。我們一秒幫分身後製戴上一副墨鏡， 分身的臉上還有細緻的虛擬粉刺。
一個在科學和哲學的思維
最後，我們要考量更高層面的議題，一個在科學和哲學的思維：人類是否該創造『自主/自由意志』的數位角色?
▍UX 設計延伸探討 — 情感設計
如同文章一開始提到，出現在我們身邊的AI，比如智慧音箱、機器狗玩具、掃地機器人，都是最大程度地在『模仿人類/生物的行為』。而生物最難被模仿的其中一項就是『情感』。因此我看完這集影片，最想談討的就是我們怎麼改善產品的『感受 (Feeling) 、情緒(Emotion)、互動(Interaction)、態度(Attitude)』。
以下三個關於情感設計的探討：
(1) 唐·諾曼 ：情感化設計
唐·諾曼在暢銷書《設計心理學1 ：日常的設計》中說明了：為什麼生活用品不應該讓人困惑、惱怒，還有沮喪；《設計心理學3 ：情感化設計》則解釋了為什麼它們也必須迷人、賞心悅目，以及充滿樂趣。（博客來）
他將情感化設計分為以下三種：
🧡本能設計（ 產品的外觀式樣與質感）：這是最表層的，我們會先觀察產品的外觀，來判定是否接受產品及是否感到喜歡。＊本能設計其實就是人的五官，眼、耳、鼻、口直覺接受到的感受，是一種淺意識反應。
💚行為設計（ 產品的樂趣/功能與效用）：接著，我們會撇開外觀，開始思考使用產品的過程，比如我是否能理解這個產品怎麼？以及它好不好用?
💙反思設計（ 自我形象/個人滿足/情緒表達）：最後，經過一段時間後，我們會開始思考產品帶給我們的意義，是否滿足了我的自我形象? 帶給我的記憶? 帶給我的滿足感…等等。
(2) Ant Design 情感化設計
螞蟻金服用戶體驗設計-周姮的這篇文章闡述了，他們基於唐·諾曼 ：情感化設計做了一個工作坊，並如何落實在設計當中。
(以下節錄)
原研哉(日本平面設計大師)曾經提過一個理念：讓感官被重新發現。 「設計師先不要急著畫草圖，而是先想想使用者的感受」。
我們決定從用戶的感官之一 — 情感出發，通過解讀用戶行為背後的情緒感受來挖掘被忽視的需求。
(3) 不只UX，UI 界面中也需要情感化設計
Pido Chou 在這篇文章，研究情感化設計在UI界面設計中應用的成功案例。
(以下節錄)
比如解決等待感最好的方法，當然是優化程序，減少等待的時間。Android TV的開機動畫，通過豐富而有趣的動效設計，有效的轉移了用戶的注意力，使漫長的開機等待過程沒有那麼枯燥。詳細可參考原文：
▍第一集 How Far is Too Far? (Youtube連結)
Youtube 影片如下，推薦大家去欣賞優～
▍拋幾個議題大家來討論吧~
✍ 1. 這次我以影片中的經典金句作為的分享主軸，不知大家是否能接受? 如果有其他建議 (比如：其他分享的形式)，歡迎留言告訴我喔
✍ 2. 有沒有自己工作上成功應用情感設計的UI or UX案子呢?
✍ 3. 如果你是博士，你覺得 Baby X 的應用可能在哪裡呢?
✍ 4. 如果有機會，你會願意讓自己的臉進行身份複製嗎?
(歡迎在下方留言你的答案喔)
如果覺得文章對你有些幫助，歡迎順手給我個 50拍👏 超感謝你們！Faye Sung簡介：
全台灣最愛種植物的UX設計師 / Senior UX designer / Medium網路作者 / UX企業內訓講者。經歷：
曾任職日商樂天 ( Rakuten）、橘子支付、華創車電 (納智捷汽車)、ASUS 華碩電腦。主修行銷，擅長電商UX設計、購物行為轉換、用戶數據分析。從鞋業走向科技業、汽車互聯網、電商、金融支付。
寫過『關於電商UX設計-36件你應該知道的事』、『跨領域轉職，我學的20套設計軟體/工具分享』等設計類文章。
曾在台灣微軟舉辦兩場工作坊，及產品經理菁英會PMTone 知識學習社群、Adobe Xd Taiwan User Group 台灣交流社群 (RAR 設計小聚) 公開演講。歡迎Follow我 I’m Faye | UX設計師在電商 以及Follow我的寫作平台 I’m Faye | UX設計師在電商，談轉職/設計/商業(兩個是不同的, 嗚嗚...medium的系統就是這樣, 懇請大家兩個都follow一下)
