Искусственный интеллект

Дизайн для искусственного интеллекта

За последнее десятилетие многие развивающиеся технологии изменили определение цифрового мира. Искусственный интеллект оказал влияние не только на основные отрасли промышленности, но и на сферу дизайна. Основная функциональность UX-дизайна заключается в понимании моделей поведения пользователей и обеспечении расширенного опыта за счет интерпретации информации, которая не сильно отличается от того, что ИИ делает с использованием алгоритмов.

Компьютеры выполняют множество задач быстро и эффективно, но, когда дело касается творчества, часто возникают сложности. С другой стороны, дизайнеры создают художественные произведения, но они могут быстро двигать руками только при использовании инструментов дизайна. Таким образом, возникает вопрос: можем ли мы использовать уникальные возможности дизайнеров совместно с искусственным интеллектом?

Лучшие условия TradingView

Искусственный интеллект — что это?

В широком смысле искусственный интеллект означает машинный интеллект, который превосходит человеческий интеллект при выполнении различных задач. Итак, ИИ включает три категории:

  • Узкий искусственный интеллект (ANI). Вышеупомянутое определение в общих чертах описывает узкий искусственный интеллект. Данный вид ИИ может выполнять одну конкретную задачу за раз. В качестве примеров можно привести систему распознавания лиц в мобильном телефоне, самоуправляемые автомобили и шахматы, в которые играет компьютер.
  • 2. Общий искусственный интеллект (AGI). В данном виде ИИ машина выполняет ряд задач и изучает то, что происходит в мире. На сегодняшний день общий искусственный интеллект находится на стадии развития.

    3. Искусственный суперинтеллект (ASI). Данный тип подразумевает, что машина является умнее человека во всех областях, включая творчество, знания и социальные взаимодействия.

    Машинное обучение является инструментом для достижения искусственного интеллекта. Машинное обучение — это небольшая подгруппа в огромном океане искусственного интеллекта.

    Дизайн пользовательского опыта — что это?

    Источник: studioaum.in

    UX-дизайн — самый неправильно используемый термин за последнее время, так как его часто путают с дизайном пользовательского интерфейса.

    Когда дело касается UX-дизайна, все сводится к поведению человека в применении и понимании вещей. Изучение человеческого поведения позволяет получить представление о создании значимых продуктов в условиях быстро меняющихся технологий. UX не всегда должен быть цифровым, но его можно применить в повседневной жизни к любому продукту или услуге. Например, навигация по продуктовому магазину должна быть такой же простой, как хорошо разработанное приложение.

    Роль ИИ в создании UX-дизайна

    Мобильные устройства определили последнее десятилетие цифрового дизайна, а машинное обучение должно установить следующее. Машинное обучение работает как кислород, питающий новое поколение развивающихся технологий. Дизайнеры должны хорошо справляться как с проектированием алгоритма, так и с проектированием для маленького экрана.

    Сейчас наступила эпоха машинного контента и машинного взаимодействия, и именно здесь дизайнер играет ключевую роль.

    Дизайнеры способны переосмыслить ИИ как технологию, которая помогает людям, а не заменяет их. Такой способ позволит изменить то, как мы взаимодействуем с системами искусственного интеллекта. Машины могут с легкостью справиться со сложной работой, которая требует внимания к деталям. В свою очередь, дизайнеры могут придать продукту человеческое сочувствие, ощущение доверия и ясность.

    • Выявление правильной проблемы. Дизайнерам необходимо определить правильные задачи для решения и распознать максимальное воздействие и выгоду.
    • Сотрудничество с командой по изучению данных. Предоставление информации о правильном контексте, потребностях и целях пользователей поможет команде создать наборы данных.
    • Понимание опыта и ожиданий пользователей. Разработчикам необходимо неоднократно признавать и подтверждать опыт и ожидания пользователей, чтобы укрепить доверие к ним.
    • Предоставление обратной связи. Дизайнерам необходимо создать плавный, захватывающий и человечный опыт, который приведет к гиперперсонализации для пользователей.
    • Машинное обучение — это творческий процесс. Обучение модели может быть медленным, а инструменты визуализации недоработанными, поэтому иногда разработчикам приходится настраивать алгоритм, используя свое воображение. В свою очередь, задача дизайнера состоит в помощи сделать правильный выбор, ориентированный на пользователя.

    Преимущества использования ИИ в UX-дизайне

    1. Дизайн-интеллект

    Дизайн — это итеративный процесс, требующий постоянной обратной связи от пользователей для улучшения работы. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать огромные массивы данных за короткий промежуток времени и разрабатывать модели для постоянного изучения и прогнозирования будущего использования, чтобы обеспечить улучшенный пользовательский интерфейс.

    2. Количественное юзабилити-тестирование

    Системы на основе машинного обучения помогают анализировать и оценивать такие UX-показатели, как коэффициент отказов, время сеанса и т. д. В кратчайшие сроки, данные показатели помогут понять поведение пользователей, особенно при работе над новыми идеями.

    3. Тестирование без предубеждений

    ИИ зависит только от данных и не позволяет разработчику поддаться влиянию выдуманных рассуждений, влияющих на результаты тестирования.

    4. Глубокое обучение

    Глубокое обучение может анализировать множество дизайнерских вариаций и предлагать альтернативы. Это особенно полезно при создании элементов пользовательского интерфейса для продукта. Сочетание глубокого обучения с анализом поведенческих данных может создать восхитительный пользовательский опыт.

    Проблемы использования ИИ в дизайне UX

    1. Доверие и открытость пользователей

    Путем создания полезных ментальных шаблонов вы дадите возможность пользователям осознать, почему машина ведет себя определенным образом. Сопоставление системы с реальным миром может помочь в определении ожиданий и поведения пользователей. Проектирование системы с учетом различных случаев использования может уменьшить разочарование пользователей.

    2. Свобода и пользовательский контроль

    Важно развивать удобные для пользователя методы сбора данных, которые помогут в разработке подходящего решения. Предоставляя аудитории свободное управление данными на основе индивидуальных требований, вы сможете помочь настроить алгоритм в соответствии с потребностями. Для обеспечения персонализации необходим доступ к определенной личной информации. Разработчики несут ответственность за безопасность и конфиденциальность, принимая меры предосторожности в отношении того, как мы можем защитить персональные данные.

    3. Этика и инклюзивность

    В нашем обществе глубоко укоренилась как сознательная, так и бессознательная предвзятость. Важно найти и искоренить эти предубеждения и использовать инклюзивный алгоритм, который бы не дискриминировал пол, расу, национальность, тип телосложения и т. д. Мы должны помнить о возможных последствиях для людей и общества, поэтому важно разработать систему, которая будет помогать, а не вредить.

    UX-принципы для искусственного интеллекта

    1. Отличайте контент, разработанный на основе ИИ

    Рекомендации по фильмам на Netflix, прогнозирующий текст в Google, рекомендуемые продукты на Amazon — все это классические примеры ИИ-контента. Пользователям необходимо уметь различать данные на основе ИИ, чтобы они смогли выбирать, в какой степени они хотят зависеть от них. Firebase — инструмент для мобильных разработчиков, который использует значок «волшебная палочка» для четкого указания прогнозируемых данных.

    2. Расскажите пользователям о том, как ИИ работает с вашим продуктом

    ИИ выполняет огромное количество задач, которые могут быть непосильны для человека. Однако пользователям необходимо понимать, по какому принципу работают машины. В таком случае, они смогут лучше их использовать. Такие компании, как Amazon, Google, Facebook были первыми, кто использовал механизм рекомендаций. Данный метод предлагает рекомендации на основе предыдущего поиска пользователя.

    3. Правильные ожидания

    Как упоминалось ранее, мы медленно переходим от узкого к общему ИИ. У самоуправляемых автомобилей, таких как автомобили Google и Tesla, недостаточно интеллекта, чтобы ориентироваться в сложном мире. Поэтому важно, чтобы пользователи понимали возможности интеллекта машины. Следовательно, мы должны с самого начала установить ожидания относительно возможностей машины.

    4. Хороший дизайн во избежание негативных отзывов

    Инструмент сканирования изображения не принимает фотографии азиатов из-за разреза их глаз — пример того, что можно улучшить путем обширного тестирования. Дизайнерам нужно предоставлять информацию об ожиданиях пользователей разработчикам. Так они смогут точно настроить алгоритмы, чтобы уменьшить количество негативных отзывов.

    5. Работа с правильным данными обучения

    Тесное сотрудничество между исследователями данных и UX-разработчиками играет ключевую роль. UX-дизайнеры предоставляют разработчикам четко определенные входные данные, которые будут переданы алгоритму машинного обучения. Данный процесс определяет результат, который пользователь хочет получить от продукта ИИ. Пользовательское тестирование с применением прототипа для проверки производительности предоставит больше данных для обучения и обеспечит лучшие результаты при последовательном тестировании.

    6. Традиционное пользовательское тестирование не работает

    В настоящее время Wizard of Oz и личный контент — это два метода, которые доказали свою эффективность при тестировании продуктов искусственного интеллекта. Тестирование Wizard of Oz обычно используется для чат-ботов. Тестирование личного контента применяется для проверки предположений пользователей и реакции на хорошие и плохие рекомендации.

    7. Не забывайте про обратную связь

    Пользовательский опыт в продуктах искусственного интеллекта совершенствуется по мере того, как мы продолжаем передавать больше данных алгоритмам. UX-дизайнеры не могут проверить каждый плохой опыт. Поэтому необходимо спрашивать у пользователей, что они думают о функциях и предложениях, чтобы улучшить работу машинного обучения.

    Будущее искусственного интеллекта в дизайне

    В настоящее время информация является самым ценным ресурсом в мире, так как она способна изменить рабочий процесс и бизнес-модели. Успешные технологические компании рассматривают данные как один из своих самых ценных активов. В современном цифровом мире компаниям приходится конкурировать, чтобы привлечь внимание клиентов.

    Дизайнеры помогают клиентам поднять планку, превращая данные в цифровые двигатели продвижения. Объединение новейших технологий наряду с дизайном и творчеством может помочь в создании отличного человеческого опыта в будущем.

    Поскольку возможности в области технологий и дизайна подпитывают микробренды, нишевый контент и персонализированный опыт, дизайнеры могут помочь компаниям понять, как технологии совместно с хорошим дизайном играют решающую роль в построении будущего.

    Источник: m.vk.com

    Источник

    Привлечение инвестиций в бизнес

    Добавить комментарий

    Кнопка «Наверх»