如何使用 AI 設計更好的移動應用用戶體驗？

在圖片中有大量數據的情況和用例中想像人工智能是非常有意義的。 但是，當情況完全基於人的自由裁量權時會發生什麼？ 人工智能用戶界面設計是否也能像人工智能對其他幾個垂直行業所做的那樣？

幾乎所有不同形式的設計都是通過將流程中的人為部分保持在比分析和數據驅動方面高得多的水平來驅動的。 雖然 CAD 設計或產品設計等領域為機器學習留下了一些空間，但當所討論的設計形式是移動應用程序設計時，差距似乎可以忽略不計。

然而，人工智能與許多其他行業一樣，也在移動應用設計垂直領域找到了一席之地，從而催生了人工智能用戶界面設計的概念。 這個概念應該為人工智能和客戶體驗之間的關係帶來一個新的水平。

雖然機器是否會取代設計師的答案幾乎是不可能的，但設計師社區已經開始通過多種方式將AI 用戶體驗結合起來，以多種方式設計令人難忘的移動應用程序，例如 -

• 獲得耗時的手動工作，例如自動調整圖像大小
• 借助基於 AI 的翻譯使設計本地化
• 帶來用戶和產品之間的系統一致性
• 深入了解用戶與哪些元素進行交互，哪些元素需要注意

設計行業見證了來自AI 驅動的 UI領域的這種參與，這表明對行業的現狀產生了巨大的影響，同時為通往AI 和設計的未來更好地聯繫在一起的世界鋪平了道路。

既然我們已經看到了 AI 對移動應用程序設計的影響，以及它如何很快成為增強移動應用程序設計的成熟技巧之一，下一步就是看看在設計 AI領域指導它們統一的原則。經驗

將移動應用程序設計與機器學習相結合的指導原則

開發一種共享語言

用戶體驗審查、產品願景和業務目標等元素需要整個團隊理解和共享。 如果移動應用程序設計和機器學習開發方法通過共享概念和通用語言相互補充，您將能夠創建有意義且真正智能的用戶體驗。
機器學習專家和用戶體驗設計師應該共同製定一個包括數據管道和用戶界面的通用藍圖，目的是製定一個藍圖，使團隊的產品規劃與用戶的現實相結合。

專注於用例

正如頂級軟件設計師所說，開發麵向消費者的應用程序時，重要的不是支持它的技術，而是您計劃實現的業務目標和用戶體驗。 因此，將用例具體化非常重要。
通過單獨關注用例，您可以將復雜的注意力集中在用戶流上，然後讓團隊確定可以添加機器學習以增強體驗的要點。

對用例的清晰理解還使移動應用程序設計公司的團隊能夠確定用於開髮用戶體驗程序的正確 KPI，這反過來又與機器學習指標保持一致。

混合定量和定性數據

為了了解結合機器學習解決方案和用戶體驗設計的真正影響，重要的是要同時考慮定性和定量數據。 您應該使用問卷調查、訪談等定性研究方法來衡量用戶如何體驗您的應用程序。

我們之所以強調使用定量和定性數據的結合，是因為在設計新應用程序時，您可能會遇到影響機器學習開發和用戶體驗的意外因素。 諸如：反饋循環的有效性、數據點捕獲意圖和用戶行為的能力，這些都是人工智能應用程序設計中必須了解的部分，只有在深入考慮這兩種數據類型後才能最好地回答。

將您的組合數據帶到現實生活中

您如何確保機器學習真正用於開發可理解和流暢的用戶體驗？ 通過建立一個端到端的解決方案，展示機器學習和用戶體驗如何在現實世界中融合在一起。
包含工作數據管道和機器學習模型的 MVP 可以輕鬆地迭代 AI 輔助設計，並有助於通過 beta 或用戶測試從用戶那裡獲得直接反饋。

當您合作的AI 應用程序開發公司的 UX 設計師和機器學習專家分享對產品設計問題的理解時，迭代是高效且快速的。 另一方面，用戶體驗設計師開始意識到機器學習的可能性：何時可以使用它來改善用戶體驗以及如何使用。

對收集數據保持透明

為 AI和與之相關的設計需要不斷的努力，並且要使其絕對正確，重要的是要特別關注所收集的數據。
在這個收集數據——將數據轉化為信息——迭代設計的循環中，考慮最終用戶端是非常重要的。
告訴用戶他們的數據被用於為人工智能提供信息，並讓他們可以選擇以最佳上下文的方式更改收集的信息。 除了讓用戶選擇更改人工智能收集的數據之外，您還應該讓他們選擇更改人工智能學習的內容——以確保預測是用戶想要的。

雖然我們剛剛看到的這些原則有助於明確組合AI 和 UX設計應該如何運作，但讓我們看看全球開發人員社區支持的一些著名的設計和編輯工具是如何使用該技術的提供更好的移動應用用戶體驗。

使用人工智能進行設計的工具

裁縫品牌

Tailor Brands 標誌製造商是企業用來以小預算獲得專業標誌的著名產品。 人工智能設計是建立在您的輸入以將在徽標中輸入的信息形式出現的基礎上的。

Adobe Photoshop

Photoshop 提供的“選擇主題”功能利用 AI 來記憶形狀，然後輕鬆地移動、更改和編輯它們。 該工具適用於稱為 Sensei 的內部 AI 系統，該系統可以通過識別圖像中的不同主題來改變背景。

棱鏡和迪帕特

著名的圖像編輯工具/人工智能設計軟件都利用人工智能來識別視頻和照片的不同方面，並將它們轉換為您選擇的風格。 它們使您可以選擇解決過濾器和顏色等問題。

讓我們增強

設計行業中最常出現的問題之一是低質量圖像。 讓我們增強，由 AI 提供支持，使用三個過濾器提高圖像質量。
Anti-JPEF 過濾器將圖像轉換為高質量的 PNG，而 Boring 過濾器將圖像放大到大約 4 倍，而不會影響圖像質量。 魔術，第三個過濾器允許您在圖像內添加細節。
讓人工智能成為移動應用程序設計過程的主要部分，需要考慮幾個附加因素，以確保用戶界面和用戶體驗完好無損。

而這又不是一個簡單的過程。

以將整個過程轉化為人工智能設計模式的方式將您的應用程序的用戶體驗與人工智能打包在一起，這需要大量的功課，而這本身在很大程度上取決於用戶在同意後提供的信息。

如果您剛剛開始讓您的設計更智能，那麼有一些 UI 模式可以幫助您開始智能之旅。

A.標準滑塊

許多應用程序使用機器學習算法來預測結果或通過推薦。 標準滑塊在這裡派上用場，因為它可以幫助用戶根據對他們有意義的標準調整和微調推薦。
在這裡，您必須確保用戶操作的標準正確映射到機器在算法中使用的數據。

B.喜歡和不喜歡按鈕

一個簡單的喜歡和不喜歡按鈕有助於改善某人在應用程序中共享的用戶體驗。 當你要求用戶通過一個簡單的喜歡和不喜歡按鈕來反饋他們的體驗時，你可以讓他們選擇不僅建立在推薦系統上，還可以就他們不喜歡什麼以及為什麼不喜歡提供反饋。

C.自信小貼士

通常情況下，用戶不僅不知道整個預測和人工系統是如何工作的，而且他們也不知道他們對系統有多大的信心。 當您要求用戶輸入他們的數據或回答問題以換取某些東西時——更匹配的衣服選擇、下一個節目要關注的選項等。
當您向用戶提供結果並讓他們批准或不批准時，置信商會增加更多。 這樣做會讓您的用戶負責收費——這會自動灌輸對應用程序的信心。

D.給他們一個進出選項

並非所有用戶都希望輸入數據以供您在人工智能係統中獲取和輸入，甚至都希望採用智能路線。 因此，讓他們在適合他們的時候選擇加入和退出智能選項。
這樣做，他們不僅會對您的應用有更積極的看法，而且知道他們有一個退出選項，他們將來會更願意添加他們的數據。

既然您已經了解了AI 驅動的 UX對應用程序設計行業的影響方式、AI設計的指導原則、已經使用 AI 的工具，以及您應該在設計宣言中添加的 UI 模式以使您的用戶開放人工智能的想法，只剩下最後一件事要做。

最後一件事是讓人工智能成為你的移動應用程序設計過程中的一個積極部分。 讓我們的 UI/UX 設計師團隊為您提供幫助。

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