Некоторые полагают, что трудностей с направлением цифрового разума в нужное русло станут значительно меньше, когда мы усовершенствуем разговорные интерфейсы. То есть, когда мы сможем просто разговаривать с компьютером, взаимодействие с ним станет простым, ясным и понятным. Это мнение бытует десятилетиями и, как пламя от сжигания покрышек в долинах, вовсе не собирается угасать. А по мере того, как софт по распознаванию речи становится все лучше — а он весьма хорош сегодня — токсичное пламя ажиотажа разгорается даже больше. Наше воображение тяготеет к голливудской картинке непринужденного душевного общения с ловящим каждое наше слово роботом, который почтительно кланяется каждый раз, спеша выполнять наше приказание. Машины представляются нашими чуткими и старательными слугами, реагирующими на вербальные команды. «Организуй обед». «Скажи Джейн, что я опоздаю». «Увеличь продажи на десять процентов». «Убедись, что за мной никто не следит». Такое видение не только антропоморфно, оно еще и фантастично. Это не просто наделение компьютеров человеческими качествами, это наделение их супер-человеческими качествами. Просто потому что мы способны формировать мысли в своей голове, мы ошибочно полагаем, что кто-то другой может сформировать такую же мысль на основании какого-то шума из нашего рта.

Если ваш компьютер распознает слова, которые вы произносите, не стоит делать из этого скоропалительный вывод, что он понимает, что вы имеете в виду. Ваша супруга, которая прожила с вами 20 лет, только сейчас начинает отдаленно представлять себе, что вы подразумеваете на самом деле, когда что-то говорите. Ваш компьютер, скорее всего, никогда не начнет вас понимать по той простой причине, что вещи, которые вы говорите, в принципе не понимаемы. Долгая история недопонимания, двусмысленности и провальных коммуникаций людей с людьми должна бы напоминать нам о том, что такое видение основано на том, что нам хочется, а не на том, что на самом деле имеет место быть. Если даже людям так трудно давать вербальные инструкции, то как мы вообще собираемся эффективно давать вербальные инструкции компьютерам? Множество людей, включая меня, полагают, что этот фантастический мир останется недостижимой химерой.  «Алекса, выключи свет!» — вот тот уровень распознавания речи, которого мы достигли сейчас. Это круто! Это весело! Удиви своих друзей! Это не киллер-фича, но это то, на что способна технология сегодня, так что мы увидим кучу вариантов использования такого рода сценариев в ближайшем будущем. Конечно, неосознанные последствия сырого применения технологии, например, в умном доме с встроенным распознаванием голоса, потрясающе легко предвидеть. «Алекса, выключи свет!» «Не этот свет!» «Нет, в другом месте!» «Алекса, только свет в гараже!» «Нет, Алекса, выключи, а не включи». «Только в гараже». «Черт тебя побери, Алекса!» Одна из причин того, что разговорные пользовательские интерфейсы искушают нас ложными надеждами — то, что современный софт крайне хорош в распознавании речи. К сожалению, «крайне хорош» — это относительное понятие, которое зависит от того, что вам нужно сделать. Несколько лет назад один мой хороший приятель с огромным опытом работы в здравоохранении задумал проект, который должен был упростить для врачей решение их старой как мир проблемы с необходимостью делать много записей. Терапевты тратят на это примерно столько же времени, как и на осмотр пациентов, так что проект обладал огромным потенциалом по экономии времени. Мой друг собирался дать врачам возможность просто наговаривать эти записи в микрофон-петличку прямо в процессе прослушивания и прощупывания пациентов. Программа была построена на базе очень функциональной платформы распознавания речи Dragon. Все работало хорошо, за исключением того, что это не работало достаточно хорошо для медицинских целей. Выяснилось, что врачам все равно нужно вычитывать и проверять текст. В программах, где критична полнота реализации задачи, 99,9% успеха означают шанс одной ошибки на тысячу случаев. Когда ставка — человеческая жизнь, это не достаточно хорошо. Невзирая на историю с врачами, все еще остается немалая ценность голосового распознавания для многих приложений, работающих с вводом данных. Последний iPhone от Apple, например, умеет делать текстовую расшифровку сообщений на голосовую почту. Это замечательно удобный инструмент для экономии времени, потому что — даже несмотря на то, что 20% слов пропущено или искажено — я могу понять суть сообщения без необходимости прослушивать его. В моей машине — атрибуте реального мира — все происходит немного по-другому. «Позвони Роберту». «Извините, я не понимаю». «Позвони Роберту». «Извините, я не понимаю». «Набери номер Роберта». «Вы имеете в виду Роберта Джонса, 555-543-1298». «Да». «Готова». «Набирай номер». «Набираю номер». И в этот момент я понимаю, что пока был занят этим избыточным проговариванием, я пропустил свой съезд. С точки зрения основного постулата проектирования взаимодействия, любая голосовая команда пользователя должна считаться критически важной, и ровно поэтому большая часть автомобильных систем голосового управления не используется ни разу после того, как машина покидает автосалон. А теперь представьте себе ту же степень туповатого непонимания и вялого педантичного обструкционизма системы при управлении трактором, линией конвейера, самолетом или ядерной боеголовкой. Такие системы распознавания команд туповаты не случайно. Они должны вести себя подобным образом, чтобы избежать двусмысленности, потому что неопределенность в диалоге человека и машины технически недопустима. К сожалению, включение голоса в это взаимодействие всегда порождает неопределенность, и это, по моим прогнозам, никогда не вылечится. Мы неизбежно будем использовать все больше и больше разговорных пользовательских интерфейсов в будущем. Не потому что они хорошие или лучше, чем другие технологии проектирования интерфейсов, а потому что они дешевле. Они позволяют использовать софт там, где в ином случае пришлось бы задействовать оператора-человека. Так что развитие этой технологии движет оптимизация затрат, а не рост удобства для пользователя.