在推測“用戶休息時間”的例子中，用戶“告訴”系統的信息越全面，系統對用戶的了解也就越深入。例如，對用戶的日程安排和身體狀況的信息的分析，將增加“休息時間”的預測準確度。再如，若用戶在個人設置中填寫了生日信息，那么生日那天就會收到系統的生曰祝福，可以只是一個蛋糕的圖標，但卻足以增加歡樂。這很像一場戀愛，彼此要信任對方，并需要經過一段時間的磨合，才能共同達到一種默契的狀態。

回顧上面介紹的雙向學習過程：用戶通過學習，其操作技能在逐漸增長;系統通過學習，其交互復雜度也在降低。通過用戶的技能曲線和交互復雜度曲線的比對，便得出了用戶的體驗。當用戶的技能不能應對交互復雜度時，用戶獲得良好的體驗會很艱難;當用戶的技能可以駕馭交互復雜度時，體驗變得順暢。

其實，市場上不同的產品在用戶體驗中所比拼的，正是這種技能與復雜度的較量。一方面，努力尋找用戶熟悉的技能，或者引導用戶去學習;另一方面，努力降低交互的復雜度，讓系統變得更加智能。

智能化程度

“智能”已經是一個被過度消費的詞匯，廠商恨不得為每款產品都冠以智能的名字。那么只有區分好智能化的程度，才能有效地辨別智能產品的虛實。