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这种提示语的设置是人工智能产品设计的一个技巧

2019-05-18

体验的一个过程,是拍摄的路边的一种野花。从中可见,拍照鉴定的过程中,一直显示在缓冲,但是体验相对比较好的是,系统一直有反馈,比如进度94%、99%,而且一直把延时的锅扣给“网络慢”、“网络拥塞”。

其实这种提示语的设置是人工智能产品设计的一个技巧,因为常规而言,如果算法想要达到比较好的准确率,则模型的复杂度会比较高,那么模型在运行的时候其效率往往较低,则平台通过这些标语一方面可以转移用户的注意力,另一方面,也可以一定程度降低用户对算法不行的糟糕想法。

这种设计的技巧的应用比较普遍,比如:还有一些使用识别分割技术的图像类产品,有的时候算法处理的结果在边界处表现不好,则可以通过在边缘处增加装饰物或是其它比较酷炫的变换效果,从而缓解算法本身结果的不足。

本次体验最终识别准确结果是鬼针草,如果你觉得该识别结果不准确,还可以再请求高手鉴定。

提供高手鉴定的好处在于:

一方面通过用户使用高手鉴定的点击率,可以用于对后台识别算法准确率的反馈,重新调节模型的参数,所以用户会感觉到在不断地使用产品的过程中,识别的准确率会越来越好。因为当前深度学习的准确率增长,一定程度上是依托于训练数据的增加,所以人工智能类的产品,用户数据的后期收集与优化十分重要,从产品的体验和调研中也发现,形色是比较注重这一点的。

另一方面,现有的AI产品设计中,如果仅仅依赖算法可能无法满足用户的所有需求,尤其是一些比较特殊的场景,还是没有办法满足用户任何情境下满意的要求。因而目前最为常用的方法是算法+人工。

比如抖音后台的鉴黄,只是应对大数据去除那些特别特征较为明显的,而剩下的比较容易歧义的,还是需要一定的人工进行辅助判断,减少误判率。即便如此,从整体上看,也大大地减少了人力、物力的损耗。

所以,形色的高手鉴定中,一方面是发布到平台上,一些同样爱好植物或者刚好认识的用户会帮助解答,同时平台也吸引了一些相关的专家入驻,以提升鉴定的效率和专业度。

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