虚拟助手已经落伍了，我们现在需要的是虚拟专家

编者按：随着智能手机功能的日益增加，人们希望依赖手机完成的事情越来越多，而传统的虚拟助手显然已经无法满足人们多样化的需求了，“虚拟专家”也就应运而生。本文从沟通能力、用户情感状态、个性化和信任建立几个方面谈一谈，虚拟专家是如何满足现代用户多样化的需求的。

现下， 在虚拟助手（virtual assistant）领域，各种新产品不断涌现，新应用和新的交互方式也层出不穷。 尽管虚拟助手的概念早在几十年前就出现了，但是直到几年前 Apple推出Siri后，虚拟助手才成为主流概念。Siri 最初是SRI International 基于多年的AI研究成果所研发出来的，2007年发展成为一家独立的创业资本支持企业，20110年被Apple收购。

Siri 技术可以帮助用户快速找到所需信息，并以一种友好的方式快速运行相关设备。但是Siri 最初的设计定位是“执行设备”，类似于目前市场上大量的AI助手。 Siri初期的衍生产品能够领会用户的意图，然后判断出使用哪些网络设备来帮助实现用户的意愿，同时会在屏幕上向用户呈现一个意愿实现指引。

然而，随着智能手机的功能不断增加，用户也希望依赖智能手机来完成更多的事情，比如购物、转账和健康护理等，相应地，“执行设备”也必须要具备相关的专业知识，才能帮助用户完成越来越多的专业性要求，也就是要实现从“虚拟助手”到“虚拟专家”的转变。

举例来说，假如用户要到商店购买衣服，尽管售货员具备对衣服、商店库存，甚至时尚潮流的专业知识，但也要考虑消费者对衣服的特殊需求和喜好。也就是说，售货员要综合考量商店的库存、消费者需求和对推荐衣服的反应等因素，来满足消费者的购物需求。

“虚拟专家”要想具备这种能力，就必须具有售货员的专业知识，同时还得知道如何在特定情境下和用户进行沟通。

沟通能力

人类的谈话能力已经达到了炉火纯青的地步，所以我们一般都对此不以为然，但是任务导向型的谈话其实并没有我们想象的那么容易。这种谈话本质上是需要参与者积极配合，以便解决特定问题的协作探索过程。

在谈话的过程中，我们会推测对方的相关知识储备，然后据此引入相关的话题，保证在无需刻意提醒对方的前提下，也能保证谈话的顺利进行。谈话中我们会使用代词和下位词来指代刚刚提到的事情。一旦谈话偏离了正轨，我们还会期望对方能不漏痕迹地把我们拉回来。

此外，语言上的谈话并不是人类沟通的全部。我们还会使用手势、眼神和面部表情来传达信息，表达情绪。这些都是非常重要的现场设定，而且随着视频互动越来越普遍，沟通的非语言方面也变得越来越重要。一旦物联网（Internet of Things）成为最终的主流趋势，在充满传感器和智能设备的未来世界，我们的一切身体动作都会成为互动的一部分。

人类能够自由地结合语言和非语言方式的沟通方式，有时甚至会下意识地使用“肢体语言”“body language”。要想满足人类的未来需求，新一代的虚拟专家也必须能够自由地结合语言和非语言的互动方式。

适应用户情感状态

就用户体验来说，系统识别用户情感状态的能力极其重要，是决定企业长期成功与否的关键。

当我们在和他人互动，共同做事的时候，我们期望获得一些积极的体验。而共鸣就是其中之一，也就是在我们感到沮丧的时候希望得到对方的安慰。如果我们感到困惑，会希望和我们互动的人或计算机系统帮助我们解惑：以一种不同的方式来向我们慢慢诠释，或者借助图片等等。当然，如果我们对冗长的解释失去了耐心，还会希望对方能够加快速度，长话短说。 要想达到人类的这种能力，虚拟专家必须得识别并适应用户的情感状态，包括意识、情绪和理解力等。尽管对语言、手势和面部表情的识别已经越来越准确了，但是目前能够借助语言和视觉信息准确判断用户情感状态的计算机系统依然寥寥无几，更不要说根据用户的状态来调整应对方式了。

计算机系统，尤其是虚拟专家要比商店的售货员更具优势，因为系统已经和用户共事很长时间了。这有利于虚拟专家对用户一段时间内，几分钟甚至几年的情感变化模式形成准确的认识。除了可以适应用户的情感变化外，虚拟专家还可以预测用户的情感变化，并且帮助化解用户的消极情绪。

真正的个性化

和人类朋友一样，虚拟专家也需要了解用户的喜好和目标，然后预测他们的反应和行为。Amazon 或 Netflix 会向用户提供一些个性化的建议，对此我们都已习以为常了。但殊不知，这类建议不过是建立在对“与你相似的人群”进行分析的基础之上的，Amazon 和 Netflix也不过是对拥有相似行为的用户进行了归类而已。

虚拟专家的优势在于，在和用户进行长时间接触之后，会形成对用户的具体认识，这也就为真正的个性化（real personalization）创造了机会。

建立信任

和电脑系统之间的有益互动最终还是要归结到信任上来。现实世界中，我们在各种不同的情况下都已经创建了良好的信任机制。

而要创建可以信任的计算机系统，则需要一系列的计算机技术，包括系统设计和知识呈现。不管系统内部有和设置，我们都需要一定的时间和经验来判断：我们能够给予计算机的信任度会有多高？当然，新一代虚拟专家会给我们提供协助。其中比较重要的一步是，虚拟专家应该具备回答以下问题的能力：为什么向用户提供这个建议而不是其他的？用户的行为什么时候会导致糟糕的后果？理由是什么？

信任自然不会也不可能在一夜之间就树立起来，但是具备较高沟通能力的虚拟专家可以为我们提供相关学习机制，帮助我们了解和探索信任的边界。