Машинное обучение открывает путь к тому, что Интернет становится источником творчества и сотрудничества.
Это вторая из двух статей о проектировании машинного обучения в Интернете. В этой статье машинный интеллект рассматривается как творческий сотрудник; первый обсуждает тело как вход. Эта серия статей изначально была опубликована командой Machine Intelligence Design в Adobe Design.
Среди последних презентаций, свидетелем которых я стал: Live Web, выпускной курс программы интерактивных телекоммуникаций (ITP) Нью-Йоркского университета, машинное обучение в сети сыграло важную роль. Для меня выделялись две основные темы: использование тела как устройства ввода и машинный интеллект как творческий участник взаимодействия.
Эти два явления изменят способ взаимодействия людей в сетях и изменят работу дизайнеров и их инструменты, и поэтому они являются важными вопросами, которые необходимо учитывать дизайнерам.
Веб-сайты: Наши новые творческие партнеры
Сегодня Интернет передает информацию. Независимо от того, ищет ли пользователь факт, мнение или вдохновение, он обычно может рассчитывать в Интернете, чтобы найти что-то интересное от другого человека.
Хотя мы привыкли к тому, что Интернет служит посредником между людьми, сетевой машинный интеллект прокладывает путь для того, чтобы веб-сайт сам стал источником. Для иллюстрации рассмотрим проект, который я видел на ITP: Into My Eye от Tong Wu. В этом фрагменте два или более пользователей вводят ключевые слова на веб-сайте, а сайт возвращает стихи. Пользователи могут повторить этот процесс, в конечном итоге создавая стихотворение. Наблюдая за процессом, становится ясно, что компьютер не просто передает информацию между пользователями, но является живым участником разговора.
Тонг У игриво экспериментирует с нынешними ограничениями творческого интеллекта машины. Однако творческие алгоритмы станут более изощренными, и человеческое доверие к ним будет развиваться. Со временем интеллектуальные веб-сайты, с которыми мы регулярно консультируемся, превратятся из агрегаторов контента, таких как Google и Facebook, в самостоятельные субъективные источники, такие как веб-сайт, который генерирует оригинальные фотореалистичные (или не очень реалистичные) изображения, или веб-сайт, который помогает писать и исследуйте пост на Medium (помогите, пожалуйста!). В результате дизайнеры будут все больше и больше ориентироваться на субъективизм.
Сравним сайт с погодой и стихами. Представьте, что пользователь хочет знать погоду на сегодня. Она заходит на веб-сайт или в приложение и получает ответ вроде: «Сегодня 40 градусов по Фаренгейту, солнечно». А теперь представьте, что она заходит на сайт Ву, чтобы помочь ей написать стихотворение. Она вводит запрос «синий», и веб-сайт отвечает: «Для меня синий - это цветок».
Хотя мы привыкли к тому, что Интернет служит посредником между людьми, сетевой машинный интеллект прокладывает путь для того, чтобы веб-сайт сам стал источником.
В примере с погодой декларативный ответ уместен, потому что на вопрос есть объективный ответ. В примере со стихами уместность или «правильность» ответа зависит от точки зрения пользователя. В этом случае проектировщик должен решить, как и в какой степени передать уверенность машины в своем ответе. Предлагает ли программа причины, по которым синий цвет ассоциируется, например, с цветком? Есть ли другие варианты? Даёт ли он только ответы, без объяснений и отзывов? Больший выбор и объяснения для пользователя, безусловно, будут выглядеть более совместными, но у дизайнера может быть веская причина создать умную личность, которая будет демонстрировать больше уверенности и меньше сомнений.
Сегодняшняя функция поиска - хорошая отправная точка для понимания того, как дизайн может учитывать субъективные идеи. Но вместо того, чтобы показывать ранее созданный контент, соответствующий поисковым запросам (или ответы на фактические вопросы на основе тщательно отобранных внешних данных, как в Wolfram | Alpha), будущие интеллектуальные веб-сайты будут создавать новые работы и решения на лету и совершенствовать их в данный момент, на основе отзывов пользователей.
Двигаясь еще дальше, помните, что, хотя люди имеют все возможности для рассмотрения идей, внесенных одновременно от пяти до десяти человек, машины могут обрабатывать вводимые данные намного быстрее. Представьте, например, интеллектуальный веб-сайт, ведущий переговоры об одном творческом проекте с 10 000 одновременных соавторов-людей. Каким образом он отдает приоритет контенту одного пользователя над контентом другого? Может ли он разумно проанализировать и учесть все идеи? Это их ранжирует?
Приведенные выше вопросы подчеркивают общую черту интеллектуальных систем: алгоритмы часто дают ответы в режиме реального времени, поэтому невозможно разработать ответы для каждой ситуации. Таким образом, дизайнерам будет все больше и больше необходимо создавать системы для управления поведением веб-сайта или приложения, что свидетельствует о продолжающемся отходе дизайна от сосредоточения внимания на одном каноническом графическом продукте. Принимая во внимание, что сегодня дизайнеры и инженеры создают адаптивные макеты для настройки дизайна экрана для различных мобильных и настольных устройств, в будущем дизайнеры также будут создавать заранее определенные голос, тон, уверенность и другие поведенческие параметры.
Инструменты проектирования должны отвечать надежной функциональностью системного проектирования. Подобно тому, как сегодня инструменты начинают предоставлять дизайнерам возможность создавать системы для построения адаптивных макетов, будущие инструменты позволят дизайнерам определять поведенческие параметры для управления взаимодействием с интеллектуальными системами. Чтобы сбалансировать рабочую нагрузку дизайнера, инструменты будут включать в себя все более интеллектуальные функции создания мультимедиа, сводящие к минимуму ворчливую работу и помогающие в процессах итераций и вариаций.
Инструменты проектирования интеллектуальных веб-сайтов и приложений также должны включать надежные функции создания прототипов. Сегодня многие дизайнеры полагаются на тестирование Волшебника страны Оз для создания прототипов интеллектуальной функциональности, потому что с такими алгоритмами сложно легко взаимодействовать. Этот тип тестирования будет становиться все более непрактичным, поскольку интеллект становится все более распространенным и трудным для реализации по мере развития алгоритмов. Поэтому доступ к открытым исходным кодам и проприетарным алгоритмам в инструментах будет незаменим для дизайнеров, когда они воплощают свои идеи в жизнь.
Поскольку машинное обучение быстро меняет Интернет и вместе с ним дисциплину дизайна, дизайнеры будут продолжать направлять предприятия и конечных пользователей через технологические ловушки и перспективы. Но инструменты, которые они используют, и навыки, необходимые для их освоения, изменятся. Новые требования этих развивающихся явлений потребуют меньшего владения техническими навыками и большего количества нематериальных качеств, которые исторически отличали великих дизайнеров: способность мыслить по-другому, видеть проницательным взглядом и одинаково заботиться о каждой составной части, а также о деталях. все. Если они добьются успеха, а не один аккуратно отображаемый конечный результат, дизайнеры будут создавать интеллектуальные системы, которые удивляют, восхищают, сбивают с толку и, надеюсь, вдохновляют даже самих создателей системы.
Если вы еще этого не сделали, прочтите первую часть о теле как вводе.
Первоначально опубликовано командой Machine Intelligence Design в Adobe Design.
