那有了電我們可以發(fā)明電冰箱、電風(fēng)扇、電視機(jī)、收音機(jī)一大堆電器，這些都改變了我們的生活。

百度人工智能早早已在布局，今年阿里宣布啟動(dòng)“NASA”計(jì)劃，騰訊正式宣布成立AILab。我們知道，人工智能在美國已經(jīng)研究幾十年，但依然很難看到盈利的希望，商業(yè)化落地依然面臨尷尬局面，創(chuàng)業(yè)者的游戲都是資本推動(dòng)的，資本是逐利而短視的，如果游戲的結(jié)果是一直是無底洞的投入換不來真金白銀，游戲就很難玩下去。

通過技術(shù)手段的過濾和機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域也正在成為BAT的標(biāo)配與必爭(zhēng)之地。但即便是這些巨頭的人工智能助理，它們的服務(wù)范圍基本定位在信息檢索，資訊收集獲取，而無法搞定相對(duì)復(fù)雜一點(diǎn)的問題。對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來說，一旦科技巨頭都在開足馬力，加大火力，在進(jìn)行人工智能布局的時(shí)候，創(chuàng)業(yè)公司與巨頭相比，在人才儲(chǔ)備與數(shù)據(jù)、用戶、流量、資本不在一個(gè)檔次，貿(mào)然進(jìn)入這個(gè)賽道，結(jié)果是可以想象的。

當(dāng)前人工智能還停留在學(xué)術(shù)層面：投資回報(bào)率不對(duì)等另一方面，當(dāng)前人工智能的深度學(xué)習(xí)在語音和圖像以及自然語言處理的應(yīng)用方面雖有進(jìn)展，但更適合在搜索引擎和學(xué)術(shù)、信息流內(nèi)容數(shù)據(jù)推薦方面，還無法應(yīng)用在許多普通用戶的產(chǎn)品上面。甚至有人激情萬丈的喊出：“創(chuàng)業(yè)就去搞人工智能”。

比如對(duì)于今日頭條這家從誕生之初就自冠以人工智能屬性的公司，其基于數(shù)據(jù)的推薦算法驅(qū)動(dòng)機(jī)制盡管帶來了低俗的標(biāo)簽，但卻俘獲了海量用戶。

其次，人工智能基本上是被巨頭推動(dòng)的。 告知用戶當(dāng)前狀態(tài)用戶在任何時(shí)候都希望能夠了解當(dāng)前所處的狀態(tài)，而不用過多猜測(cè)。

加載動(dòng)效讓用戶實(shí)時(shí)地明白當(dāng)前的狀態(tài)，并且快速的理解，擁有預(yù)期，甚至作出反應(yīng)。這樣的文案給予用戶的答案非常的具體也非常的有針對(duì)性。

而雜亂的UI界面最常見的原因，就是缺少層次結(jié)構(gòu)。人性化的設(shè)計(jì)想要讓你的APP少一點(diǎn)機(jī)械感，多一絲人情，多在微文案上下工夫就好了。