1988年,《日常物品的设计》
2004年,《情感化设计》
2007年,《未来产品的设计》
作者孜孜不倦地关注人机交互,关注设计。这种孜孜不倦带来了层次的越来越高,深度越来越深。
物的复杂性方面,物品->机器
人机互动方面,行为->情感
时间维度上,现在->未来
《日常物品的设计》最后一章是 “以用户为中心的设计”,预示了《情感化设计》,《情感化设计》的最后一章是 “机器人的未来”,预示了《未来产品的设计》,而《未来产品的设计》最后一章是“日常事物的未来”,又回到第一本书,但不是简单的“回到”,而是否定之否定。
以上是三部著作形式上的连贯性,但在内容上,《未来产品的设计》显得不再像前两本那样有深度,比如说:
一、炒冷饭
本书中大量篇幅阐述的启示暗示(affordance)、反馈原则在前两部著作中有非常详尽的分析。
二、刻意增加篇幅
其一,本书的主要观点是比较少的,但是不同章节反复论说,有一种绕圈子的感觉。
其二,中文版(电子工业出版社出版)有240页的篇幅,但真正的内容只有160页,其余的80页都让各种序和附录占去了。
三、名不副实
《未来产品的设计》看书名应该是讲 未来的产品是什么样子,未来产品的设计方法,至少是设计原则。但本书只讲了一个原则:人与机器的共同立场(common ground),但作者也坦言,“这并非是通过新型设计就可以解决问题的:这可能需要几十年的研究才能彻底了解了这个问题。”这本书提出了问题,或者指出了问题,但对于问题无能无力,本书的书名 也略有标题党之嫌。
其他的主要观点都是在这个原则(即人与机器的共同立场)之下衍生出来的,如:
1、理解,人要理解机器的工作原理,才会有信任。
2、反馈,人与机器互动之后,机器要有持续的反馈,这样人才会放心 。而且反馈的方式应该是人最舒服的方式:如隐式交流、自然的声音和时间 、安静但可以察觉到的信号,还有,产品的显示和布局要同现实的世界自然对应。其实这些都是人与自然几千年的交互过程中学习到的熟悉的方式。
3、共生、融入、合作,分工 。机器和人有各自擅长的事情,机器擅长可以精确量化的东西,人擅长灵活,多线程并行处理多变复杂的事物。人类并不需要一个完全自主自动的机器人,而是让智能工具融入我们的生活,辅助我们的活动,弥补我们的技能,为我们带来快乐,便捷和成功的快感,而不是压力 。分工方面,机器负责本能层面,人负责反思层面,而行为层面则是人与机器共同负责。
从诺曼的这一理论之下,我想到两个问题:
第一个问题:
机器擅长而人不擅长的事情有哪些为什么?
机器不擅长而人擅长的事情有哪些?为什么?
如果我在手机里的3000个文件中找到特定的一个,如果完全靠我自己,可能要花一天甚至更长时间 ,但手机 可能5秒种; 而拿给充电线给接到手机 充电接口上,2秒轻松搞定,但是手机 搞不定。
看一下人们能制造出的功能最强大的工具是什么?
计算机+代步工具。
计算机,为什么不是设计机? 不是别的什么机?
代步工具,为什么不是代吃饭工具,不是代谈恋爱工具?
是不是因为计算是精准的量化,代步是速度的量化?而在精细的量化上,机器可以取得高的成就,但是在情感化,反思层,在灵活处理复杂并行的任务时,机器就无能为力?
第二个问题:人对物机器的信任感来源于哪里?
我认为是:了解+经历。比如我设定7:30的闹钟,闹钟会准时叫醒我,在我的脑海里,准时叫醒我在技术上没有什么困难,而且过去的两个月,闹钟都是准时叫醒了我。这两点让我产生了深深的信任。
如果一个应用 声称可以帮你智能安排行程,你不会相信,一是不知道算法是什么,二是 这种需求不是日常 的,可能你现在发现了这样的一个应用,但是3.5个月后你真的要旅行时,想不起来这个应用能帮你做这件事,也就没有机会去试验,去”考一考“这个应用准不准了。
话说回来,虽然《未来产品的设计》不如前两本著作,但是依然值得一读,即便有些标题党,但书中提到的共同立场以及衍生出来的“强化的智能、人机理解、人机交流、自然反馈,人机分工”等等理念也是非常有启发性的。
**********以下是对本书原文的摘抄*********
第一章
在商务谈判中谁更有能力?如果你期望在谈判中达成最佳结果,你会派谁到谈判桌上呢,CEO?还是某个级别稍低的人?答案是:较低级别的职员往往能够协商到更好的谈判结果。为什么?因为无论对方提出多么有力的论据,较弱的代表都不可能敲定谈判结果,TA只能说:对不起,我必须征求我老板的意见,之后才可以给你答复“。而拥有更大权力的谈判者则可能相反,他可能会被说服,并同意对方的条件,虽然后来他可能会后悔不已。
做决定的过程 比做决定本身更重要
很多企业管理者会问:既然产生的决定是一样的,为什么还要浪费时间开会讨论? 开会的意义在于why->how->what。把决定的来笼去脉,原因解释都说清楚,这样才会让利益相关者,让员工信服,产生信任。最重要的是,如果决定的执行和实施不顺利,先前的讨论会产生积极的效果,因为在会上会增进大家的认同,更更加变通的想办法。
将做决定前的开会引申到人机交互中,TOM的汽车里有导航系统,还可以选择”最快路线“,最短路线,风景路线,或者避开收费站路线,但是,他还是无法和系统讨论为什么选择了某条路线?他不清楚为什么系统会认为路线甲优于路线乙。就算TOM愿意相信导航系统,但系统不让人知道它所用的方法,这种缄默和保密和状态也会引起人们的不信作,这和企业中自上而上的未经讨论的决定一样,是不被人信任的。
人机交互,机越来越强大,越来越复杂,我们则越来越难以理解它是如何运转的,越来越难以预测它的行为。
人机交互:理解,预测,交流。
机器在本质上是不同的:某些方面非常优秀,尤其在速度、力量和一致性方面;而某些方面非常 拙劣,尤其在社交技能、创造力和想像力方面,这些不同之处是产生总是的根源。改变某个部件的逻辑或者在什么位置上再添加一个传感器是不可能快速解决这些问题的。
机器被控制,被限定在一个封闭环境之下,可以运行很好,如洗衣机,但如果 有控制权 则不行。
—》?? if then, 可以 对 精确量化的东西做很好的判断。但是,不好量好的东西,放一个食物 ,这是鱼 还是肉?他不知道。
思考,曾一度被认为是人类成就的顶峰,现在机器在这个领域已经取得了最大的进步,尤其是那些关注逻辑以及细节的思考。物理动作,比如站立,走路,跳跃,避开障碍物,则相对人类较为容易,但对于机器是非常困难的。情感在人类和动物的行为中扮演着重要的角色,帮助我们判断事物的好与坏,安全与危险,但机器的情感则比较简单。
第二章 人与机器的心理学
许多智能设备有着深奥、不可思议的名称,比如”灵巧家庭传感器“,他们仿佛觉得可以通过命名来解释它,这是一种”自动魔法“,厂商想让我们相信并且信任这种魔法,当对产品如何运作或为什么工作一无所知时,即使产品运作正常,我们还是会感觉有些不安。
机器的大脑,即信息处理系统,比生物神经元运转的更快,但是同时在并行运算方面却更差一些。人类的大脑是健壮的,可靠的和创造性的,并在模式识别方面有着不可思议的熟练。我们人类充满创造力和想像力,极易适应环境的改变。我们在事件之中探寻共性,利用概念间的延伸开拓全新的知识领域。而且,尽管人类的记忆并不非常 精确,却可以找到事物之间的关联和相似之处,而对于这些,机器却可能一点也看不出来。最后还有一点,人类的常识迅速提升而丰富多彩,然后机器却根本不存在常识。P39
最激动人心的未来技术是那些和我们形成了共生关系的技术:”机器+人“,”汽车+司机”的系统将整个过程分为几个层次,其中汽车控制本能层,司机负责反思层,两者共同作用于行为层,这和“马+骑手”异曲同工。p42
当来自共同文化和社会团体的人们进行交互时,他们共胡的信仰和经验能够确保快速和高效的交互。两个人热火朝天的讨论时,可能出现这样的对话:艾伦:你知道吗?芭芭拉:是的。这是共同立场在起作用。人和机器的分隔,就是因为共同立场的缺失。
第三章
自然的声音 :如果你使用电钻的话,你就知道发动机的声音和钻动的感觉对于精确地钻孔有多么重要。
隐式交流,不需要特殊的学习、训练或者传播,它简单地利用了通常行为的知觉模式和对知觉模式的识别。隐式交流是智能物品设计的重要组成部分,因为它能够不间断地、不使人厌烦地、甚至不需要被刻意注意地告知信息。
多年前,劳斯茉斯曾经吹嘘说,在60迈的速度上,新型劳斯莱斯里最大的噪声来自于电子时钟。尽管安静很不错,有时却也带来危险,听不到环境中的声音,汽车司机就无法察觉紧急车辆的警笛声、喇叭声,或者天气的情况。如果所有的道路感觉起来都一样平坦,而不管道路的真实路况和汽车行驶速度如何,那么司机怎么知道什么速度是安全的呢?声音和振动提供了针对重要情况的自然提示和隐式信号。
风险补偿假设:当某项活动被改善得让人们感觉起来更加安全了,人们就会冒更大的风险,这样导致事故率没有变化。
在家居环境中发生概率最高的事故是跌落摔倒和中毒,为什么不将这种违反常规的逆向风险补偿机制运用到这些地方呢?比如,我们是不是可以让危险的活动看起来更加危险呢?试想一下,我们可以让浴室的地板看起来更滑(而实际上更不滑)。让事物看起来更加危险是不是会减少事故的发生呢?
上面提到的概念在一定程度是有些自相矛盾的,既使我自己也还不能完全信服它是否真的有效,人类本性难以捉摸,人们的行为有可能最后会和我预测的完全相反“哎,其实这路面一点都不滑,这仅仅是汽车阻止我加速而制造的现象”,但如果路真的很滑岂不是要出现意外?
本章 零散不体系。
第四章
自动设备的第二个问题是人们对自动化产生依赖感,即使在自动化出现问题的时候也是如此。当自动系统正常运转时,其他的一切也都很好; 然而当自适应巡航系统无法正常工作时,驾驶者会比在没有该巡航系统时出现更多的事故 。
第五章
自动化扮演的角色
……上述两个团队都没有做复杂智能的设计,而是设计了能够自然地融入们们生活形态的系统。而个系统都依赖强大先进的技术,但其背后的指导思想是强化, 而不是自动化
或者说:机器作为一个团队成员融入到主人的事情之中,那么机器就要有分工,只做机器擅长做的事,比如对时间的精确感知 正好弥补了人的健忘这一问题。
未来设计的趋势:强化的智能工具
作者这里的强化,是指在人的能力弱的地方强化,而不是自动化,因为自动化的终极是机器有一个自我,有一个具有情感、思想的自我。而后才有 自动。但这个还很遥远。
如果把任务定义清晰,合理地控制环境因素,尽量减少机器与人的交互(即将任务封装独立起来,在完成要一个具体的可以量化的的任务过程中 减少人机交互),那么 强化的智能工具对我们很有价值。
因此,我们致力于 如何让智能工具融入我们的生活,辅助我们的活动,弥补我们的技能,为我们带来快乐,便捷和成功的快感,而不是压力 。
第6章 与机器交流
我们和智能对象一起协同工作的关键是 交流、解释和理解 。
机器是人类创造出来的,虽然人们希望它们是部件能够达到最佳的运行状态,然而人们却没有意识到操作者与机器之间持续对话是非常重要的。
人们需要机器持续无干扰的反馈。
我们回忆一下,是不是曾经遇见过毫无面部表情,一句话也不说的人,和那样的人打交道是多么的令人烦恼。我们需要知道当前正在发生什么,机器发现了什么,它的状态如何,它的下一个动作是什么。即使一切都工作正常,我们也要知道它的状态,这样才能放心。
现在新推出的产品都在试图减少噪声,这是出于好的目的。但当系统没有任何声响时,它们是否在工作便无从知晓。安静当然是好事,但毫无声响则可能是坏事。
反馈是人们成功理解产品的必要因素,是人们可以和谐使用机器的必要因素,但是现在的 产品各种报警信息太过突然、骚扰,更好的反馈是第3章提到的“自然交互”:隐式交流,自然的声音和时间 、安静但可以察觉到的信号,还有,产品的显示和布局要同现实的世界自然对应。
进行平静和自然交流的关键是要以随时引起注意,却不产生过重负担的自然和人为的信号。
开车熟练的司机都有一种“路感”,如果汽车被设计成 无噪声的,那么司机将非常恐慌,因为打破了 路感。
设计原则 之一:提供丰富的、全面的、自然的信号。
之二:要可以被预测。
之三:提供良好的概念模型。
之四:输出要能够被人理解 。
之五:提供无骚扰的持续知晓。
之六:运用自然对应关系,让交互可被理解,让交互更加有效。
第七章 日常事物的未来
专用机器人的数量在不断增加,功能也在增强; 而最后将出现的通用机器人,则是几十年后的事情。
**********摘抄结束*********
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书名: The Design of Future Things
作者: Don Norman
出版社: Basic Books
出版年: 2007-10-30
页数: 240
定价: USD 27.50
装帧: Hardcover
ISBN: 9780465002276