消費者利用人工智能來(lái)完成每日任務(wù)的熱情高漲。但由于有限的性能和功能令當前解決方案達不到理想預期。Strategy Analytics的UXIP多用戶(hù)研究總監暨報告作者Chris Schreiner表示“有效的學(xué)習對創(chuàng )造完美的用戶(hù)體驗至關(guān)重要。許多AI解決方案要求用戶(hù)進(jìn)行過(guò)多的前端操作--手動(dòng)輸入數據或從不同的應用程序中鏈接配置文件到一個(gè)服務(wù)中，這對用戶(hù)來(lái)說(shuō)非常繁瑣而費時(shí)。”
在一個(gè)生態(tài)系統中正確識別用戶(hù)個(gè)體同樣影響基本任務(wù)的執行，尤其是當解決方案不能識別請求指令的個(gè)體時(shí)。比如，一個(gè)用戶(hù)選擇播放音樂(lè )，但音樂(lè )卻在另一個(gè)家庭成員的手機中播出，這會(huì )令用戶(hù)和音樂(lè )播放的被接受者感到非常沮喪。Strategy Analytics的UXIP多用戶(hù)研究總監Chris Schreiner補充道，“AI的有效學(xué)習要求能夠深入訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)個(gè)人信息，以及獲得共享AI資源中改進(jìn)的用戶(hù)配置信息。從錯誤中學(xué)習的能力將對這些設備的用戶(hù)體驗產(chǎn)生巨大的差異化影響。沒(méi)有這些因素，AI將不會(huì )那么'智能'。”
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