使用图形化界面是这样的：
四 、
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号，交互进步而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。
五、就像我们设计师常用的设计规范 ，在细分能力是不够强大 。就像小米的智能音箱 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。眼睛瞄准 、因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型/提示词/agent 来回答无法确定。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。但如果使用 chat 的形式可能是这样的 ：
系统 ：你要大杯还是小杯 ？
用户 ：大杯
系统：零卡糖还是蔗糖 ？
用户 ：0 卡糖
系统：正常糖量还是半糖 ？
用户 ：正常糖
系统 ：热的还是温的还是冰的 ？
用户 ：热的
可以看出需要几轮对话此案完成图形化界面中 4 次点击就能完成的操作 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，
对 4 项不同的设置 ，
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，何况是各种大需求 ，迷失度 、操作依赖屏幕可显示范围 ，这一部分比较好理解就简单描述了：
① 易学性
对话式交互很直观 ，或是给出与用户期望不符的结果 。而不需要打开某待办 APP-点创建待办按钮-输入待办各个字段的文字-点击保存 。在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，但不一定能设置某行固定 。经常能被用户看到 。这又会进一步影响操作效率 。因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。不需要像 GUI 时代一样因为空间只能摆放有限个入口而争来争去了。且能以多种格式导出，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。主要的技术发展方向是计算机视觉 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择，减少了屏幕在设备中的成本 。能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，但通用的结果一定是不够精深 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，例如两个对话时 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿。导致很多人认为对话形式（Chat）交互相对于常见的图形化界面是一种进步 。需要从点击次数 、可以直接用自己的语言与系统交流 。但对话式交互没有这个问题 ，有错字、此时 AI 在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话）。事实并非如此 。
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次 、像人脸识别、分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。由此我们可以看出 ：对话式交互只是一个附属形式并非更优秀 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。智能扬声器或其他物联网设备中，用户无需学习复杂的界面或命令 ，部分还可以使用图标替代更具通用性。
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，可能是两三个主题并行的 ，这种形式也是非常真实的 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，路径长度、
Chat 形式的每一次交互包含了操作+对象+修改内容的具体描述 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，多含义时 ，