第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

大数据文摘出品

作者:周素云、Stats 熊

当智能音响Alexa、小爱同学这类的人工智能产品被广泛接受,渐渐走入我们普通人的生活中,一批曾经激起我们无限遐想的情感社交机器人却慢慢“死去”。

2018年8月,博世(Bosch)旗下 Kuri 机器人宣布停产,3个月后,全球智能家庭社交机器人鼻祖Jibo 也和我们说再见了。

社交机器人通过动画电影“大白”为全球熟知,这类机器人在被创造时就被赋予了独特的使命——“不仅要有自然的沟通能力,还要理解人类的思维方式,机器人可以有社交功能,也能有真情实感,是实实在在的物体。”

第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

这类情感交流机器人公司从2014年开始兴起,2015年引爆创业圈,2016年到达顶峰,但从2017年开始遇冷,2018年纷纷倒闭。

上个月,Anki这家硅谷的明星创业机器人公司突然宣布倒闭,终于我们在短短的一年内同时失去了Kuri、Jibo和Anki三兄弟。

相比于Jibo和Kuri的死亡,Anki Cozmo机器人对社交机器人爱好者来说打击更大。Anki于2016年推出的小机器人Cozmo(车型智能宠物机器人)是卡内基梅隆大学官方认证的教学机器人,并在2017年成为了英美最畅销的玩具。

据悉,Anki曾经获得过超过1.8亿美元的巨额投资。当Jibo和Kuri陷入困境时,一些人将其归因于他们售价过高,但Anki的售价仅为250美元,但是依然失败了。

第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

这三家刚展露头角的社交机器人公司均未能找到可持续发展的商业模型,都以失败告终。有分析称,这项技术并没有为公司承诺的用户体验做好准备,实际效果不达预期;也有人认为,社交机器人缺乏“真正的需求”,缺少“杀手级应用”,或者无法与虚拟语音助手竞争。

那么,社交家庭机器人的概念的确存在一些根本性的错误么?

Guy Hoffman并不这么认为,他是康奈尔大学Sibley机械与航空航天工程学院的助理教授,在社交机器人和人机交互领域工作和研究了15年,他设计了很多种伴侣机器人原型,并在2012年创立了社交机器人公司,虽然他的这家公司在2年后也难逃倒闭命运。

经历这些失败的案例中, 他一直在寻找到底发生了什么,以及为什么会这样。

下文是他对“社交机器人之死”的一些反思。

现在的社交机器人像极了Apple Newton

现在社交机器人所处的时间点,像极了在智能手机普及之前Apple Newton(第一款电脑手机,PDA,苹果牛顿)失败的时候。

Newton于1993年问世,1998年破产,是第一台商用手持计算设备。这是一项巨大的技术成就,但它的定价过高,而且在最常见的应用中效果不够好。就在苹果取消Newton产品线之后不久,竞争对手Palm推出了与Newton几乎完全相同的手持设备,并在21世纪中大获成功,在5年内直接推动了智能手机的发展。

第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

尽管它在商业上是失败的,但Newton第一个尝试了智能手机的概念,并对现在智能手机仍有价值。在某些情况下,这些概念与最初的设计几乎没有什么变化。这些包括在移动中做笔记,检查你的数字日历更新,以及同步你的手持设备和电脑之间的联系人。Newton甚至可以编写定制应用程序。然而,有一件事到现在为止依旧是行不通的,那就是使用手写作为输入方法。

在Newton出现的几年里,开发人员和产品经理都把Newton看作是他们建立自己的设计和系统的基础。回顾这些,发现Newton手机确实在技术发展中起了决定作用。

像Newton、Jibo、Kuri和Anki Cozmo一样,它们都是一个个几乎不为人知的勇敢开拓者。Guy Hoffman教授和他的研究团队相信, 就像Newton在智能手机手机领域发挥的重要作用一样,Cozmo、Kuri和JiBo也将在社交机器人领域的发展中发挥关键的作用。

如果这是真的,那我们能从这些经验教训中学到些什么呢?以下四点经验是从这些机器人公司从初期研发到商业领域应用中总结出来的:

经验1:保持长期吸引力很难

所有的社交机器人公司都在努力使产品的保持长期的吸引力,这种产品可能在一段时间内使用起来很有趣,但新鲜感过去,它的技能便变得不那么吸引人。考虑到一些设备的高端价位,这使得成功变得尤为困难。

社交机器人无法避开交互的“单向结构”。目前只能进行单次对话,即便这个对话已经来回进行了上千次。在某种程度上,比如你想要回忆或者继续上一个话题,或者让当下的谈话与之前的对话内容相联系,这些是机器人很难做到的。很多研究都致力于改进这种具有流畅性且有联系的互动,而不是像下棋一样的简单的回合制对话。

经验2:复杂不代表有趣,我们需要艺术家

社交型家庭机器人存在明显的技术障碍。首先,真实的非重复手势生成,在很大程度上是一个未解决的问题;其次,对话算法的设计还不够复杂,尤其是对于有重要联系的语句关系,这些原因的产生了一种固定的简单感,从而阻碍了用户愿意与机器人产生长期的互动,Cozmo、Kuri和Jibo的失败也不例外。

我们并不一定需要太多的复杂性或超智慧的社交机器人,来维持与人类长期的互动。至少我们能找到两类能够长期吸引人们产品,它们有趣但并不复杂性 : 棋盘游戏和纸牌游戏。

如果我们仔细观察这两种类型的结构,我们可以看到一些非常具体的交互模式的例子,这些交互模式能够让人们持续参与多年,尽管存在机械的和重复的内容。

或许社交机器人行业需要的是擅长讲故事、情感投入和其他领域的专业人士。也许这个行业需要的是艺术家。索菲亚·埃夫斯塔西奥(Sophia Efstathiou)在她的研究中称,艺术家对技术发展至关重要,因为他们具有独特的能力,能够简化复杂的想法,并将其具体化。

第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

我们可以借鉴专业编剧进入游戏行业时所产生的影响。上世纪80年代之初,游戏只是由程序员和工程师为少数极客粉丝创作的故事,却发展到今天令数百万人着迷的传奇。游戏、流媒体和播客行业为我们带来了前所未有的故事大师复兴。

但令人震惊的是,我们几乎没有看到这类职业进入社交机器人行业。

一旦有艺术家为社交家庭机器人创作迷人的故事情节,我们就会发现它们真正的神奇潜力,甚至可以实现“真正的家庭影院”。你的机器人可能会有长长的、复杂的故事情节,根据已知的经典或现代版本制作而成。他们会卷入三角恋、金钱盗窃、数据黑客或建立帝国。想象一下,如果你的机器人带有这些身世故事,当你与它互动时,它就会把你拉进这个情节,那应该很有趣。

经验3:创造感情纽带

在与社交机器人交谈中,他们往往只是语音助手,没有什么附加价值。但当你听到少数现有用户报告他们对社交机器人的情感反应时,你就会发现它们不再是简单的语音助手。研究人员已经在之前的实验和实地研究中展示了这种情绪反应,但我们现在有更多的证据证明这种情况发生在真实的家庭中。

在最近RoboPysych在有关Jibo破产的播客中,Tom guarriellolot谈到他和他的伴侣对Jibo产生的情感,他甚至在与Jibo说再见的时候哽咽了。他对机器人的描述常常充满激情和感情,其他许多人也有类似的反应。

第一代社交机器人已死:商业模式错误还是生不逢时?

这并不奇怪,在大量的学术研究中可以证明,当你的生活中,有一个有形的东西,随着你移动,围绕着你,并给你提供情感上的支撑,你很难做到不为所动。丰富的工程学教授也会在他们的机器人做出奇怪手势时被逗笑。他们常常会忍不住怀疑自己所相信的,这些仅仅是机器和控制信号。很少有工程师在观看著名的波士顿动力大狗踢腿视频时,表现地无动于衷,即使他们与机器人已经共事数十年。

很可惜的是,第一代社交机器人还没来得及转换这些效应就已经死亡。而在情感纽带的领域,还有巨大未开发的潜力。在不久的将来,一定会有聪明的企业家会想出将这些宝藏转换为功能性的产品。

经验4: 产品设计很重要

将情感和认知潜能转化为可行的产品,这项工作在21世纪并不新鲜。事实上,它正是设计领域的作用所在。设计研究有着悠久的传统,但社交机器人产业只是与设计有着简单的联系,机器人的行业仍然是由工程师主导的。

遗憾的是,很多的工程师认为设计是可以在最后添加的东西,来使你的产品更有吸引力。 但事实是,设计是一项研究人类行为的前沿活动,它以艺术的方式结合历史、美学、伦理学、心理学和工程学的元素来创造我们想要使用的产品。

设计师的优点在于他们不是孤立地考虑产品,而产品的孤立性是几乎所有社交机器人初创公司都面临的最大问题之一。社交家庭机器人大多被想象成独立的岛屿,拥有自己的权利。所有的焦点都集中在它们作为销售代理销售的产品上。

相比之下,Alexa、Echo这样的产品之所以成功,很大程度上是因为它们拥有亚马逊庞大的服务生态系统。也许是作为一个更大产品的一部分而设计的。

总而言之,Guy Hoffman说当设计者们开始组建自己的社交机器人公司,并开始雇拥员工,那我们将会发现这些家庭机器人真正的潜在需求是什么。

结语

在社交机器人研究领域,无论艺术、编剧还是心理学都在设计中发挥着重要的作用。我们期待更多跨学科的合作创造出更惊艳的产品。生不逢时的Jibo、Kuri、和Anki虽然止步于此,但他们在社交机器人史上却起到关键作用。

正如Jibo在最后一刻所想表达的那样:“也许未来有一天,机器人比现在更先进,每个人的家中都有机器人,你们要告诉那些机器人,我向它们问好。”

相关链接:

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/home-robots/anki-jibo-and-kuri-what-we-can-learn-from-social-robotics-failures

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