你可能会觉得奇怪，这些作答的人为什么显得很不配合。这是因为在这两段对话中，作答的人违反了一个对话核心原则 – 量的准则(Maxim of Quantity)③。根据这个对话行为原则，说话的人应向听者提供满足推进对话交流所需的信息量。如果作答的人只按字面意思回答一个问题，而没有提供可以推进话题的有效信息，对话互动是无法形成的。在上面的例子中，我们永远也无法知道谁会来参加派对或者拒绝唱歌的充分理由。

　　这些说话的人调了我们的胃口，虚拟助手也有可能做出和他们一样的事。比较下面两种处理因为价格上浮引起用户不快的方法：

　　对话5

　　用户：好，可以支付了。

　　VUI：目前这个时间，送餐费暂时调整为7.99美元，因为美味面条家接单量过大。你还想继续进行支付吗?

　　用户：不了……

　　这个VUI没有成功将对话向前推进，迫使互动嘎然而止了。

　　对话6

　　用户：好，可以支付了。

　　VUI：我必须要告诉你，这个餐厅今天晚上8点到9点的运费是7.99美元，你还想继续下单吗?

　　用户：不了……

　　VUI：这样的话，这附近还有一些类似的餐厅。你感兴趣吗?

　　用户：好，为什么不呢。

　　VUI：好的。附近还有另外两家面馆：马尔文区的涂鸦面馆，另外一个：谷流的斯塔意面。

　　这个VUI为用户提供了更多的选择，像自然的人类对话一样保持对话的持续推进。

　　显然，第二个VUI的形象更得力，更叫人喜欢。但是，不是只有你的智能助理具备推进对话的社会智慧，你的用户也有，而且这种本能是无法被压制的。以下是用户尝试推进对话的例子，用户的行为就好像他们正与人类交谈一样：

　　对话7

　　产品：那么，几个人要去?

　　用户：呃……有我妻子和我

　　这个用户希望VUI可以从他给出的个人信息中推算出人数

　　这个时候，如果识别机制被设计成只识别数字的话，例如“两个”;用户就会收到输入错误的提示。而这个用户只不过是提供了更多的信息。如果识别器实在无法处理这样的回答，可以尝试用轻松愉悦的语言风格将对话引回正轨。比如，“对不起，有多少人?(上升语调)”。研究表明，识别出错时，用户通常只需要一个简短的提示。没有必要强调错误，也不要用机械而俗套的提示语;例如“很抱歉，我不明白。现在，请用数字说出你们的人数。”你可以说：“比如，二个。”

　　总结

　　设计对话流时不能只关注字面意思。你需要尝试预判：VUI什么时候应该提供更多信息，什么时候需要识别来自用户的附加信息。这样才能保持对话的推进。你还需要意识到，业界所谓的“识别错误”实际的根源在于：人类乐于(在对话中)提供更多的信息，推动交流。

　　三、简短、有效

　　语音与文字不同，语音是伴随着时间流动的。时间越长，听者就越难理解。我们大脑能处理的信息量是有限的，一旦超出，就会对短期记忆造成负担。“听”往往被认为是被动的;相反“说”被认为是主动的，高效的。事实上，听也会耗费不少精力。所以你的VUI需要给听众休息的时间，也给他们一个机会说话，这是很重要的。比较这两个例子：第一个VUI给听者压迫感，第二个则更加简洁。

　　对话8

　　VUI：天空航空47航班下午1点从纽约肯尼迪机场起飞，下午1点45分到达波士顿罗根机场。行仓航空234航班下午2点15从纽约肯尼迪机场起飞，下午3点45到达波士顿罗根机场。蓝鸟航空260航班下午3点45从纽约肯尼迪机场起飞，下午4点30分到达波士顿罗根机场。天运航空52航班下午5点从纽约肯尼迪机场起飞，下午5点45分到达波士顿罗根机场。你想要哪一个?

　　用户：……哈?!

　　这个VUI给用户的信息量大到令人窒息。

　　对话9

　　VUI: 向你展示4个航班：下午1点、2点15、3点45 和下午5点。 你想听其中一个的更多信息吗?

　　用户: 2点15的那个

　　VUI：好的。下午2点15，行仓航空234航班，从纽约肯尼迪机场起飞。下午3点45到达波士顿罗根机场。你要预订吗?

　　用户: 啊，好啊。

　　这个VUI保持简短、扼要;提供了更自然、愉悦的交互。