消費者利用人工智能來完成每日任務(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(yù)期。Strategy Analytics的UXIP多用戶研究總監(jiān)暨報告作者Chris Schreiner表示“有效的學(xué)習(xí)對創(chuàng)造完美的用戶體驗至關(guān)重要。許多AI解決方案要求用戶進行過多的前端操作--手動輸入數(shù)據(jù)或從不同的應(yīng)用程序中鏈接配置文件到一個服務(wù)中，這對用戶來說非常繁瑣而費時。”
在一個生態(tài)系統(tǒng)中正確識別用戶個體同樣影響基本任務(wù)的執(zhí)行，尤其是當解決方案不能識別請求指令的個體時。比如，一個用戶選擇播放音樂，但音樂卻在另一個家庭成員的手機中播出，這會令用戶和音樂播放的被接受者感到非常沮喪。Strategy Analytics的UXIP多用戶研究總監(jiān)Chris Schreiner補充道，“AI的有效學(xué)習(xí)要求能夠深入訪問用戶個人信息，以及獲得共享AI資源中改進的用戶配置信息。從錯誤中學(xué)習(xí)的能力將對這些設(shè)備的用戶體驗產(chǎn)生巨大的差異化影響。沒有這些因素，AI將不會那么'智能'。”
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