С помощью новых методологий совместного создания и спекулятивного проектирования команда LocAI исследует роль местного контекста в разработке продуктов искусственного интеллекта.

Дэниел Годдемейер и Роб Марчант

Дэниел Годдемейер - независимый дизайнер и консультант, который работает с компаниями, чтобы представить будущие продукты, в которых используется потенциал технологий, управляемых данными и искусственным интеллектом. Он также проводит семинары, используя экспериментальные методы, которые вдохновляют на разработку продукта с более тонкими, ориентированными на будущее человеческими перспективами. Роб Марчант - менеджер программы Google AI, работающий над перспективными проектами в области искусственного интеллекта.

Задача: искусственный интеллект и культурный контекст

Продукты на базе искусственного интеллекта все чаще развертываются в глобальном масштабе, чтобы поддерживать нас в повседневной жизни - от предложения песен до помощи в заполнении текстовых сообщений. Со временем многие из этих систем улучшают свою способность поддерживать конкретные потребности отдельных пользователей.

Однако все пользователи разные, и после развертывания эти продукты должны адаптироваться к уникальным людям в различных ситуациях и сценариях использования, которые являются специфическими для локальной среды пользователя - с ее уникальные нормы, ценности, системы убеждений и этикет.

Чтобы использовать ИИ, которые в значительной степени учитывают культурные особенности, нам нужны новые методы для создания более прямых связей между пользователями, дизайнерами и разработчиками ИИ, и нам необходимо повышать осведомленность о местных культурах на протяжении всего процесса разработки продукта.

Проект LocAI

LocAI - это серия семинаров по совместному творчеству, в которых исследуется эта проблема, особенно в отношении роли культурного контекста при разработке будущих технологий искусственного интеллекта.

Он нацелен на студентов-дизайнеров и направляет их на протяжении всего процесса от исследования до разработки концепции и конструирования, а в результате работы подчеркивает, как местные отношения, стремления и потребности проецируются на технологии.

Перед участниками стоит задача определить возможные варианты использования помощи ИИ, которые существуют в их непосредственном окружении. Затем они должны визуализировать эти локальные фьючерсы на ИИ (нацеленные на следующие пять лет) и преобразовать их в активное обучение для разработки будущих вспомогательных ИИ.

С помощью этих упражнений LocAI стремится создать открытую, совместно используемую методологию, которая - как набор инструментов - позволяет дизайнерам исследовать варианты использования вспомогательного ИИ в непосредственном локальном контексте и, таким образом, создавать более прямую связь между культурными особенностями и глобальное развитие.

Пример использования: LocAI Singapore

Мы опробовали LocAI в сентябре 2019 года с группой студентов из Политехнического института Наньян в Сингапуре.

Посредством серии быстрых, последовательных спринтов в течение двух недель команда LocAI, включая Мэтта Джонса, главного дизайнера Google AI, направила их в процессе исследования и проектирования ИИ, ориентированных на дизайн. Сосредоточившись на изучении будущих возможностей помощников ИИ, которые могут удовлетворить конкретные местные потребности, студенты создали перспективные дизайнерские решения, демонстрирующие, как ИИ можно встроить в повседневную жизнь сингапурцев.

Процесс LocAI

01 Понимание контекста

Чтобы получить первоначальное представление о том, что отличает повседневную жизнь в Сингапуре, студенты начали с определения отличительной местной демографии, профессий, вариантов использования, причуд и проблем.

Затем они потратили день на исследования в этой области, чтобы наблюдать и исследовать группу, тему или проблему, которые их конкретно интересовали.

02 Понимание технологии

После первоначального полевого исследования студентам был предложен ряд упражнений, чтобы понять настоящую работу и будущие возможности ИИ.

Данные, которые мы создаем

Чтобы понять, как наши собственные данные являются исходным материалом для алгоритмов машинного обучения, мы попросили студентов вынуть свои телефоны и нарисовать наиболее часто используемые приложения на своих домашних экранах.

Для каждого приложения их попросили перечислить взаимодействия, которые они выполняют с ним, и соответствующие данные, которые, по их мнению, они оставляют после использования приложения.

Ассоциации искусственного интеллекта

Затем ученикам пришлось позвонить одному из своих родителей, живущему в классе, чтобы узнать, как они определят понятие "ИИ". Это помогло прочувствовать различные ассоциации, которые у нас есть с ИИ, часто находящиеся под сильным влиянием популярной культуры, и прийти к единому определению, с которым можно работать.

Это послужило забавной отправной точкой и помогло отличить факты от вымысла - между реалистичными возможностями в ближайшие годы и научной фантастикой.

«Та часть, где нам внезапно пришлось позвонить своим друзьям или родственникам, чтобы спросить, что такое ИИ, была моим любимым занятием. Это был довольно дикий, но интересный опыт! » - Участник семинара

Зная меня, зная тебя

Как только класс пришел к общему определению того, что мы обычно понимаем как ИИ, мы продолжили выступление экспертов, которое дало учащимся первоначальное понимание настоящего и будущего потенциала ИИ.

Затем студенты использовали эти знания для построения портретов данных, составленных их сокурсниками.

Представив, что у них есть данные однокурсника за один год, они размышляли, какие представления об их поведении, взаимодействиях и распорядке дня можно извлечь из этих данных.

Затем они представили классу то, что они могли бы узнать об этом ученике, «как это видно» через призму их личных данных и искусственного интеллекта.

03 Применение технологий с помощью концепций дизайна

После обсуждения природы личных помощников и вспомогательного интеллекта в их местном окружении студенты начали размышлять о том, какими могут быть первые варианты использования интеллектуального личного помощника в их непосредственном окружении.

«Придумывать что-то для себя в молодости было интересным упражнением, чтобы заставить мозг работать. Прикол, что не было ограничений ». - Участник семинара

После забавного вводного упражнения, в котором учащиеся должны были разработать искусственный интеллект для своих родителей, чтобы помочь им справляться со студентами в их наиболее раздражающем возрасте, они затем подумали, как будущий интеллектуальный ИИ сможет поддержать их исследуемую группу пользователей. и преобразовать это в концептуальные направления для будущих функций и продуктов.

Чтобы быстро проверить свою гипотезу и визуально продемонстрировать свои идеи, студенты выполнили быстрое упражнение по созданию одностраничных объявлений, визуализации своей концепции и определения ее основных характеристик.

04 Концепции прототипирования

Создавая прототипы своих идей без какого-либо «настоящего» ИИ, учащиеся должны были творчески подходить к тому, как позволить классу испытать свои идеи.

Моделирование интеллекта посредством ролевых игр, создания быстрых макетов и вовлечения однокурсников в живые эксперименты - первые способы проверки своих идей дали им быстрое понимание и первоначальную обратную связь.

05 Заключительные проекты

Завершая свои проекты, студенты затем разработали визуальные сценарии, макеты продуктов и изображения, которые продемонстрировали, как будущий помощник ИИ будет практически играть в местных условиях Сингапура.

От ИИ, поддерживающего уникальную культуру терпимости между религиями, этническими группами и демографией в Сингапуре, до создания систем поддержки взаимодействия в местных центрах Hawker (Food & Drink Court) и до ИИ, поддерживающего большое количество рабочих-мигрантов в Сингапуре - их визуальные истории вызвали новые мысли и дискуссии о будущем Сингапура с помощью искусственного интеллекта.

Хотя студенты сосредоточились на своем непосредственном окружении, некоторые из полученных в результате идей, таких как искусственный интеллект, стимулирующий переработку отходов, или интеллектуальная коляска, помогающая пожилым людям, были широко применимы за пределами непосредственного контекста Сингапура.

Размышления и уроки

Проведение этого первоначального семинара в Сингапуре, как и в случае с любым другим пилотным проектом, помогло решить некоторые задачи лучше, чем другие, и мы, безусловно, остались с идеями по улучшению, от расширения фазы исследования пользователей до добавления новых упражнений.

Отзывы студентов были чрезвычайно положительными, и студенты ушли с новым взглядом на возможности ИИ и на то, как эти будущие ИИ могут помочь людям в их непосредственном окружении.

Помимо этого пилотного проекта, проект LocAI направлен на продолжение разработки воспроизводимой методологии участия, которая может позволить каждому исследовать роль будущих помощников ИИ в их непосредственном местном контексте. Не только в сценарии под руководством аудитории, как в пилотной версии, но и непосредственно для дизайнеров и разработчиков, где бы они ни находились.

Мы надеемся, что LocAI создаст новые связи между местным контекстом и глобальной разработкой продуктов и внесет свой вклад в продукты искусственного интеллекта, которые больше учитывают местные устремления, проблемы, надежды, потребности и варианты использования.