本文将介绍一些不错的UX设计方法，当你在设计超越经典的图形用户界面(GUI)的交互时可以巧妙地利用他们。研究人员通过他们开创性的工作引领了无界面设计，因为他们意识到，如今的我们已经被计算机和各种APP软件包围了，它们时刻吸引着我们的眼球。智能手机、平板电脑、笔记本电脑和智能电视争相挤占我们的碎片时间，以通知我们各种事件或者请求我们采取某种行动。紧跟时代发展的步伐可以增强你的能力，这样你就能以更巧妙的方式来接触用户。
这些注意力请求和操作大部分都是通过图形用户界面进行交互的，并夹杂着简短的音频或振动提示。然而，丰富的用户体验并不只依赖于良好的视觉设计：它们还可以利用现代计算设备的场景感知、传感器和多模态输出功能。因此，为了使用非视觉交互，我们需要考虑软件和硬件传感方面的技术进步，并与人工智能相结合(因为人工智能在持续地改变我们与计算设备交互的方式)，仔细地进行设计。我们正在逐渐远离需要吸引用户全部注意力的GUI设计，转向更平静、更不显眼的交互设计，将无需图形的人机交互带入用户体验的核心：欢迎来到没有UI的世界。
我们身处一个被信息和数字事件包围的世界，富有远见的施乐帕罗奥多研究中心（XeroxPARC）前研究员、公认的普适计算之父马克·维瑟（MarkWeise）认为，技术应该在用户注意力的外围操作，以平静而不显眼的方式给用户赋能。
“平静的科技能把我们带回家，带到一个熟悉的地方。当我们的注意力外围运转正常时，我们就会关注周围正在发生的事情、即将发生的事情和已经发生的事情。这是信息可视化技术的一个关键特性。就像圣诞树一样，尽管它充满了细节，但我们预先有所认知，因此我们从不感到惊讶。”
– Mark Weiser & John SeelyBrown, Xerox PARC
定义
几十年来，图形用户界面(GUI)一直主宰着我们与计算机交互的方式，并将继续作为我们与计算设备交互的主要方式。它们不断地演变为截然不同的形式，并且变得更加普及。即使许多交互设计元素仍保持不变(例如，基于图标的界面，长按、短按和双击等)，多点触控、手势输入和电容屏等技术的进步也使得如今的交互远远超越了90年代早期的案例，尤其是在移动领域。
这些分别是XeroxPARC研发的首个基于GUI的普适计算设备、Apple(Newton)以及很多日常现代设备上的GUI，比如智能冰箱和智能遥控器。从视觉上他们并没有什么变化！
GUI的主要目标是以便于用户理解和访问的方式呈现信息，并提供可视化控件和直接操作机制，用户可以通过这些机制与这些信息交互并指示计算机执行任务。我们如此习惯使用GUI，以至于我们可能理所当然地认为GUI开发的基本原则是：呈现数据、解析用户的指令和处理数据是计算机的工作。然而，理解信息、发出一系列可以转换或处理的指令以及将数据处理结果与自身的预期目标或周围环境相匹配仍是我们人类的工作。
让我们用一个日常场景来说明这一点。想象一下，你在一个从没去过的地方度假，现在你正走在这座城市的一条主干道上，打算找一家好餐馆吃饭。于是你打开了手机上的TripAdvisor应用程序，授予它位置权限(或者允许它被GPS发现)，并告诉这款应用你正在寻找餐馆。它会显示一个与你的需求匹配的餐馆列表，以及关于每个餐厅的一些基本信息(例如，它们的名称、类型、评分和与你的距离)。通过滚动列表，你可以找到一个看起来不错的餐厅(例如LaPasteria可能会被推荐给一个意大利菜爱好者)，距离不远(这可能取决于你有多喜欢它，愿意或能够走多少路)，评分也不错(前二十中的第一名肯定是非常好的了，但如果不是很远并且是意大利菜的话，前500中的第五十名也是很不错的)。
一个好的GUI设计将通过促进(和减少)输入文本和指令来帮助你实现目标，并用一种一目了然的方式来呈现结果。然而，难点在于：决定最终可能的选项是一项由你独自完成的任务。只有你知道你自己的个人喜好、情绪和能力，也许你可能还或多或少知道你的同伴的喜好、情绪和能力。你注意过自己一般要花多长时间来做这样的选择吗(尤其是当你打算和别人一起吃饭，并且你们都饿了的时候)？
你饿了吗?你需要花多少时间用一款APP来找到一家看起来不错的餐厅?如果你到了那里，却发现餐馆不是你想要的，你又会多花多少时间？
现在想象一下同样的场景，但不使用APP，而是和一个住在那个城市的朋友走在那条街上。当你向前走的时候会出现很多选择，但是你的朋友只会当你们经过一个她认为你可能喜欢的地方的时候才会主动和你聊天。所以，她会主动提供给你的餐厅名字只有两到三个，但是她的建议基于许多因素：她自己已经去过并且觉得好的地方，之前别人对她建议的餐厅的反馈，去这个餐厅是否容易，现在这个餐厅忙不忙，适合情侣还是适合团体等等。
实际上，你当地的朋友已经对你做了大量的观察和假设，加上她自己的经验和知识，把结果缩小到只有几个，从而帮你把这些“艰苦”的工作完成了。她给你提供了一个“无用户界面”的体验：主动发起关于目标的对话，将交互限制在几个自然的问题和回答上，考虑大量的观察和假设，并向你展示缜密的计算结果。现在的问题是，我们能否在设计APP和服务的时候复制这种体验?我们需要什么样的技术来完成这样的任务?
无用户界面的体验：在我们的外围处理信息
三个“无用户界面”交互的基本模块
从前面的例子中你会注意到，无用户界面的交互主要基于三个基本模块：
观察：当地的朋友已经考虑了你的一些实际情况，比如你是独自用餐还是与同伴一起用餐，你的年龄和健康水平，一天的时间安排和酒店到其他餐厅的距离。这些都是我们的移动设备可以“感知”的事实。作为一名设计师，你可以利用硬件传感器、设备内部或外部的数据存储库或用户档案提供的信息。例如，通过蓝牙、GPS/网络定位和数据库的位置、应用程序(如谷歌Fit)中的年龄和健身情况以及时钟显示的时间。不要向用户询问信息，除非你无法从其他途径获得信息。
外部知识：你的朋友也了解很多事情，比如许多游客给她推荐的地方的一些反馈，你喜欢一个地方的程度（取决于你是和一个朋友吃饭还是一群朋友吃饭），一个餐厅的繁忙程度，食品的质量与价格，她对于这个区域的熟悉程度和去餐厅的路线的复杂程度等等。作为一名设计师，要跟上技术的发展，并了解从外部资源中提取知识的技术。比如，从语义和情感上分析该地评论和提示，了解该地每日的人流量，了解访问过此地的用户信息等。来自FourSquare或谷歌+等各种API服务能够向我们提供这些信息，并且有一些方法可以用一种有意义的方式整理这些信息(例如本体论)。
智能：基于她的观察和外部知识，你的朋友对你做了很多假设。将观察结果与信息相匹配需要智能(以及一些创造性思维)。这确实是最困难的部分——虽然获取和归纳观察结果和知识相对容易，但需要区分信息优先级。例如，临近饭点的时候不建议在非常有名的餐厅吃饭，即使这个餐厅可能离你很近。在其他时候，看似不重要的信息可能变得至关重要——今天是你伙伴的生日，她最喜欢的食物是中国菜。所以，在那个特定的日子里——只有在那个时候——这才是最重要的标准。请注意，这里的标准甚至与用户个人无关：我们生活在一个与其他人类和社会规则有着复杂关系的世界中，捕捉这种信息并不总是容易的，即使对我们来说也是如此。
把一切都联系在一起的关键因素是智能。没有这一步，无用户界面的APP是不可能实现的。智能不仅决定了你作为设计师应该向用户呈现什么样的结果，还决定了你应该如何呈现它。
“[……]深度学习（是）教计算机理解并自行解决问题的过程，而不是让工程师编写解决方案的代码。深度学习完全改变了游戏规则。它让人工智能达到了之前被认为几十年后才会达到的新高度。如今，计算机比以往任何时候都能更好地听、看、读和理解人类。这为以人工智能为动力的应用程序打开了一个充满机遇的世界，企业家们正朝着这个世界奔去。”
– Tony Aube, OSMO的首席设计师
在开始的时候，我们谈到了要远离GUI——这意味着要逐步尝试通过多模式界面与用户交互。声音、语音合成、振动，甚至文本，就像聊天机器人一样，都是我们以不同粒度传递信息的方式。你不应该仅仅因为习惯了每天使用的APP发出的震动和声音，就假设自己已经知道如何实现最佳的多模式交互。相反，多模式交互是你必须仔细设计的东西，要考虑到应用程序的目的，并考虑到用户的能力和环境。例如，在我们前面的例子中，手机的强烈震动可能意味着你已经走过了你想去的餐厅，所以你应该返回。当手机震动时，摇晃手机或按下音量按钮可能会让设备发出语音指令(例如，“它在你的后面，在你的右边”)。这些互动的例子是好是坏？这是你必须自己通过实验和以人为本的设计来发现的。
我们还需要一定程度的智能来解读用户与设备之间的物理和手势交互(例如，用户是否有意摇晃设备以停止当前的导航，还是出于无意的行为？)此外，我们还需要智能来确定信息呈现的最佳方式(例如，如果用户处于非常嘈杂的环境中，则显示视觉消息而不是合成语音)。最后，一旦我们在实际使用中进行了正确的交互(或错误的!)，我们应该将结果反馈到交互模型中，帮助计算机从使用过程中学习。这就是智能的真正含义——能够感知我们周围的世界，并从我们与它的互动中学习。
既然这么难，为什么还要做呢？
人类主要是通过视觉来感知和理解周围的世界的（无论是物理的还是数字的）。因此，GUI不会很快消失，特别是当用例需要向用户展示大量信息时。在普适计算世界中，对信息的需求是恒定的。即便如此，我们也不应忘记，用户想要的很多信息都很简洁：比如，推荐一家好餐馆、某人的电话号码、今天下午的天气预报。像这样的信息片段需要复杂的系统来生成。然而，这种复杂性不意味着获得它的手段也必须是复杂的。获取少量信息所需的交互与信息量之间的平衡，至少应该是中立的，并以最佳方式倾向于减少交互，同时将信息推向我们的外围，而不是我们的注意力中心。马克·维瑟(1997)将这个概念称为“平静计算”。关于普适计算的两篇关键文章的作者乌维·汉斯曼（UweHansmann, 2003)和斯特凡·波斯拉德（StefanPoslad,2009)都坚持认为：人机交互必须是“透明的”或“隐藏的”。通过无用户界面技术减少交互，避免了在用户体验中过多地考虑与设备或应用程序有关的事情，而不去考虑如何降低日常生活的复杂性。
例如,萨尔州大学的研究员安东尼奥·克鲁格(AntonioKrüger et al. , 2004)等人和魏玛大学的凯瑟琳•威利斯(KatharineWillis et al. ,2009)等人表明，与移动地图的长时间交互会给用户带来一些认知困难，比如降低了用户为周围环境建立详细的心理模型的能力，使得他们不能注意到重要的地标，并且失去了参观一个新地方的乐趣。
凯瑟琳•威利斯(2008)等人指出，这些就是移动地图用户界面交互的危险之处。使用移动地图(b)与使用纸质地图(c)了解一个区域和它的地标(a)相比：移动用户倾向于关注地标之间的路线，而使用纸质地图可以更好地了解整个区域。
“无用户界面”交互的例子
该领域有一些自2015年以来越来越受欢迎的商业服务的例子，比如聊天机器人，它试图提供类似虚拟助手的体验(尽管文本界面仍然是GUI)。人工智能驱动的聊天机器人在2016年成为一种趋势，出现了一些新公司如Pana，或是像Facebook的messenger一样(使用Facebook自己的引擎或ChatFuel等第三方人工智能引擎)将机器人整合到现有服务中。其他公司也加入了这股潮流，纷纷推出自己的服务。在2016年，FourSquare推出了一款对话机器人，它取代了传统的搜索界面，通过回答用户的问题来提供建议。FourSquare应用程序还根据您的位置、时间和个人资料主动发出通知（例如，“你在特拉法加广场附近吗?那你可以试一试John’sCoffee“）。
FourSquare主动提供与用户位置相关的信息，用户无需与移动应用程序交互
上图是一个通过FacebookMessenger与CNN聊天机器人交互的例子。虽然它仍然是一个基于UI的交互方法，但是界面类似自然语言，没有传统的小部件、菜单和选项。注意第三张图是如何处理歧义的。
在研究中还发现了其他有趣的无用户界面的例子。汉密尔顿研究所的史蒂文·斯特拉坎（StevenStrachan）等人在2005年演示了一个概念，通过改变音乐的音量(更低意味着更远)和使用3D音频来指示目标方位，向使用耳机听音乐的用户提供导航指令。
在另一个关于非视觉导航的研究中，格拉斯哥喀里多尼亚大学的安德烈亚斯·科尼诺斯（AndreasKomnino）和一些同事使用3D音频提供一个人的脚步声的恒定音频流(和音乐相反，本例使用的是城市环境中自然的音频)——声音的方向指示到目标计算路线最近部分的方向，其音量显示用户离该部分的距离。
2012年，AndreasKomninos等人创造了3D音频导航的SoNav原型：用户简单地选择一个起点和终点，同时自动计算路线(a)——这是唯一的视觉交互元素。从那里，用户听到从最近的路线的方向传来的连续声音，或定位在重要的地标的音频信号(b)。在一个实验中，用户从地图的左上角开始,探索了几乎所有的区域(GPS跟踪的热图)覆盖的路线的音频信号(灰色阴影区域)达到目标音频灯塔(红色阴影区域)，每个用户采取不同的路线自由探索城市(c)。
格拉斯哥大学的大卫·麦戈金和斯蒂芬·布鲁斯特（DavidMcGookin, Stephen Brewster ,2012)还展示了一个基于3D的音效系统：该系统利用水流的声音和扔进水中的石块的飞溅声，来显示用户在城市地区的推特数量（从而显示该地区的社交“脉搏”）。水流的音量显示了推文的时间密度，而单个的石头飞溅则以3D音频的形式呈现，并显示出在用户位置附近发出的推文数量(符合许多标准)。其他模式，如触觉反馈，是用先进的振动模式和波形来给用户传递信息，在这一特性允许用户不看设备就能监测设备的“状态”。
例如，德国电信(DeutscheTelekom)的研究员法比安•海默特（FabianHemmert，2008）开发了一种系统，在该系统中，持续的振动会向用户显示未接来电或收到的信息的数量——起初几乎察觉不到振动，但随着设备上“事件”的积累，振动的强度和频率上升。作为一名设计师，在应用触觉反馈之前必须三思，因为用户可能对不断的震动不感兴趣。如果一个人有一个应用程序，它使用上升的强度和振动频率未接来电的反馈，这可能是好的。另一方面，试想一个用户有5个应用程序，他们都使用振动作为反馈，例如一封新的电子邮件、“突发新闻”或一条新的在线消息。你会对使用这些应用程序感兴趣吗？
更奇特的想法包括在移动设备上使用热接口：格拉斯哥大学的格雷厄姆·威尔逊(GrahamWilson et al. , 2012)等人展示了如何在设备上使用导热垫，来向用户展示信息来源（工作或个人）和接收到的信息的重要性。
在上述所有示例中，无用户界面方法都是不完整的。对话机器人可以访问外部知识，也使用相当复杂的人工智能(主要用于解释你的问题)，但不使用设备传感器对用户进行直接观察。是用户本身发起了交互，而不是应用程序采取主动。用户仍然面临提供关于其目标和期望任务的信息的繁重任务。在研究实例中，传感器具有获取用户信息和获取外部知识的作用，但人工智能的使用十分有限。
在我们的研究示例中，GUI的使用也是体验的一部分，因为用户需要它来输入一些基本信息(例如，他们的导航目标)或启动服务，从而隐式地声明当前目标。尽管如此，在这些示例中，我们看到了无用户界面方法在允许用户轻松地将注意力转移到监视正在进行的任务的状态或进度上，而无需与GUI进行物理交互（例如，当您使用一个简单的地图应用程序时，您可能会偶尔将设备从你的口袋里拿出来看看你在哪里）。
反思
有效的无用户界面方法主要基于情境感知的概念，其中包括用户的目标和偏好、对周围环境的了解、社交规则和设备能力，以了解如何以及何时以非视觉信息的方式向用户传递信息。完整的无用户界面服务所需的情境感知级别很难获得，但上面的示例显示了无用户界面方法可能最有效的地方：允许用户监视正在进行的任务的进度，或在重要信息出现时获取更新。
这里无用户界面设计的主要优点是，它消除了与设备进行持续视觉交互的需要。一般你需要把设备从口袋里拿出来，让它退出待机模式，解锁，把想要的应用程序带到前台，或者为你扩展通知，这样你才可以评估所有显示的信息并做出决定。
在一个被信息和数字事件包围的世界里，马克·维瑟预见到了平静技术的必要性。作为一名设计师，你的任务仍然是影响和掌控技术的发展，在部署它的能力时要考虑一件事：让用户保持平静并继续(手头的任务)!
编译作者：叶苏 | 纽约 | 数字媒体研究生
作者：AndreasKomninos
文章来源：https://www.interaction-design.org/literature/article/no-ui-how-to-build-transparent-interaction
