Intelekta projektēšana Pie lietotāju vērstas mašīnmācīšanās psiholoģija

II. Kas ir projektēšana izlūkošanai?

III. Intelektuālās projektēšanas dažas lieliskas priekšrocības

IV. Izaicinājumi, izpratni inteliģenci

V. Vienkāršas metodes, kā izdomāt inteliģenci

VI. Izlūkošanas projektēšanas piemēri

VII. Rīki projektēšanai izlūkošanai

VIII.

Vairumā gadījumu uzdotie problēmas

X. Avoti

Priekšmets	Risinājums
Aizvietotājs prāts	Mašīnas iespēja simulēt cilvēka intelektu
Mašīnmācība	Mākslīgā intelekta apakšlauks, kas sniedz datoriem iespēju tikt informētam ar ārā tiešas programmēšanas
Lietotāja zināšanas	Vispārējā lietotāja zināšanas, mijiedarbojoties izmantojot preču par to, vai pakalpojumu
Psiholoģija	Zinātniska prāta un uzvedības izpēte
Dizaina raksturlielumi	Produkta par to, vai pakalpojuma laika apstākļi, kas padara to vienkāršiem nolūkiem lietojamu un patīkamu

II. Kas ir projektēšana izlūkošanai?

Designing for Intelligence ir tādu preču un pakalpojumu izstrādes metode, kas ir tādā stāvoklī iesaistīties izmantojot lietotājiem dabiskā un viedā kaut kādā veidā. Tas aptver lietotāja prasību un mērķu izdomājot un produkta par to, vai pakalpojuma izstrādi tādā kaut kādā veidā, kas piestāv šīm vajadzībām. Tas aptver papildus AI izmantošanas ētisko seku apsvēršanu un produkta par to, vai pakalpojuma atbildīgu izmantošanu.

III. Intelektuālās projektēšanas dažas lieliskas priekšrocības

Izlūkošanas projektēšana var arī nodrošināt dažādas priekšrocības, tostarp:

* Uzlabota lietotāju zināšanas: kad izlūkošana ir izstrādāta produktos un pakalpojumos, tas iespējams varētu padarīt tos mazāk grūti lietojamus un lietotājiem patīkamākus. Tas, iespējams, varētu paplašināt patērētāju apmierinātību un lojalitāti.
* Paaugstināta produktivitāte: viedie pakalpojumi un produkti var arī atbalstīt lietotājiem būt produktīvākiem, automatizējot uzdevumus, sniedzot ieskatus un iesakot kustības. Tas, iespējams, varētu ietaupīt naudu lietotāju laiku un apgrūtinājums, papildus atbalstīt viņiem drīzāk gūt panākumus savus mērķus.
* Uzlabota noturība: viedās programmas var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu aizsargātu lietotājus no tādiem draudiem padomi, kā krāpšana, pikšķerēšana un ļaunprātīga ierīce. Tas, iespējams, varētu atbalstīt pārliecināties lietotāju zināšanu drošību.
* Uzlabota izvēļu pieņemšana: viedās programmas var arī atbalstīt lietotājiem vienkārši pieņemt labākus lēmumus, sniedzot ieskatus un ieteikumus. Tas, iespējams, varētu pārliecināties labākus rezultātus lietotājiem, kā piemērs, paplašināt reklāmas apjomu, apgriezt cena un spēcināt patērētāju apmierinātību.

IV. Izaicinājumi, izpratni inteliģenci

Izlūkošanas projektēšanai ir vairākas jautājumi, tostarp:

• Kopīgas zinātības trūkums attiecībā uz to, kas ir inteliģence
• Intelekta mērīšanas nepatikšanas
• Nepieciešamība līdzsvarot izlūkošanas dažas lieliskas priekšrocības un tās riskus
• Nepieciešamība garantēt, ka prāts notiek izmantots labam

Šīs jautājumi padara intelekta projektēšanu attiecībā uz sarežģītu un izaicinošu uzdevumu, taču tas var būt ļoti svarīgs mērķis, ja vēlamies baudīt no mākslīgā intelekta, vienlaikus ar mazinot lai riskus.

Vienkāršas metodes, kā izdomāt inteliģenci

Intelekta projektēšana ir tādu preču un pakalpojumu būvniecības metode, kurus var arī maksimāli izmantot visu spēju ļaudis. Tas aptver lietotāju prasību izdomājot, vienkāršiem nolūkiem lietojamu preču izstrādi un preču testēšanu malā lietotājiem, lai jūs varētu lai nodrošinātu, ka šie ir veiksmīgi.

Ir dažādība pamati, kurus var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu izstrādātu inteliģenci. Šie aptver:

• Vienkāršība: produktiem vajag būt vienkāršiem nolūkiem lietojamiem, izmantojot skaidriem norādījumiem un minimālām darbībām.
• Daudzpusība: Produktiem jāspēj attīstīties daudzskaitlīgu lietotāju vajadzībām.
• Piegāde: produktiem vajag būt pieejamiem mājdzīvniekiem izmantojot invaliditāti.
• Viedokļi: produktiem ir jāsniedz lietotājiem viedokļi attiecībā uz no viņu darbībām.

Ievērojot šos principus, dizaineri var arī radīt produktus, kas ir gan inteliģenti, gan lietotājam draudzīgi.

VI. Izlūkošanas projektēšanas piemēri

Šeit ir pāris piemēri, padomi, kā dizaineri izmanto informāciju, lai jūs varētu radītu labāku lietotāja pieredzi.

• Google mēģinājuma atrast noteikumu kopums izmanto mašīnmācīšanos, lai jūs varētu saprastu, ko klienti , un piegādātu viņiem visatbilstošākos rezultātus.
• Amazon preču ieteikumus piegādā mašīnmācīšanās, kas palīdz pielāgot pirkšana pieredzi katram atsevišķam lietotājam.
• Netflix filmu ieteikumus piegādā papildus mašīnmācīšanās, kas palīdz apzīmēt filmiņas, kuras lietotājiem, iespējams, patiks.
• Spotify mūzikas ieteikumus piegādā mašīnmācīšanās, kas palīdz noteikt personalizētus atskaņošanas sarakstus katram lietotājam.
• Lai jūs varētu aizsargāti un veiksmīgi pārvietotos pa ceļiem, pašbraucošās transportlīdzekļa izmanto dažādus sensorus un mākslīgo intelektu.
• Virtuālie palīgi, kā piemērs, Siri un Alexa, izmanto dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanos, lai jūs varētu saprastu lietotāju pieprasījumus un atbildētu pie šiem.
• Tērzēšanas roboti izmanto dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanos, lai jūs varētu dabiskā kaut kādā veidā iesaistītos sarunā izmantojot lietotājiem.

Tie ir tikai daži piemēri, padomi, kā dizaineri izmanto inteliģenci, lai jūs varētu radītu labāku lietotāju pieredzi. Lai varētu padomi, kā nereālais prāts turpina pārvērsties, mēs varēsim gaidīt bet novatoriskākus un radošākus veidus, padomi, kā to maksimāli izmantot, lai jūs varētu uzlabotu savu dzīvi.

VII. Rīki projektēšanai izlūkošanai

Ir dažādība rīki, ko var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu izstrādātu inteliģenci. Tie rīki var arī atbalstīt dizaineriem novērtēt lietotāju vēlmes, atrisināt labākos veidus, padomi, kā iekļaut inteliģenci dizainā, papildus apskatīt un noteikt cenu savu dizainu efektivitāti.

Viens no izšķirošākajiem parasti izmantotajiem inteliģences projektēšanas rīkiem ir:

• Lietotāju izpētes rīki: šos rīkus var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu apkopotu informāciju attiecībā uz lietotāju vajadzībām un vēlmēm, papildus identificētu jautājumi, izmantojot kurām viņiem bija tiek galā ar.
• Mašīnmācīšanās rīki: šos rīkus var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu izstrādātu modeļus, kas varbūt tikt informētam no datiem un izpildīt prognozes.
• Prototipu veidošanas rīki: Šos rīkus var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu izveidotu interaktīvus dizaina prototipus, kurus var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu pārbaudītu un novērtētu dizainu efektivitāti.
• Novērtēšanas rīki: Šos rīkus var arī maksimāli izmantot, lai jūs varētu izmērītu dizainu efektivitāti un noteiktu jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi.

Ar šos rīkus, dizaineri var arī noteikt viedus dizainus, kas piestāv lietotāju vajadzībām un var arī atbalstīt spēcināt no viņu pieredzi.

Uz šī grāmatā mēs esam izpētījuši inteliģences projektēšanas koncepciju. Mēs esam definējuši, ko nodomu izdomāt inteliģenci, un esam apsprieduši šīs pieejas dažas lieliskas priekšrocības un izaicinājumus. Mēs esam papildus snieguši norādījumus attiecībā uz to, padomi, kā izdomāt izlūkdatus, un esam snieguši piemērus, padomi, kā šī iegūt piekļuvi ir izmantota praksē.

Mēs uzskatām, ka inteliģences projektēšana ir daudzsološa iegūt piekļuvi lietotājam draudzīgu un efektīvu AI sistēmu izveidei. Jo projektēšanas procesā iesaistītos cilvēciskos faktorus, mēs varēsim noteikt AI programmas, kas ir noderīgākas un turīgāks lietojamas.

Mēs ceram, ka šī ceļvedis ir palīdzējusi jums novērtēt inteliģences projektēšanas koncepciju un iedvesmojusi jūs maksimāli izmantot šo pieeju savā darbā.

Nepārtraukti uzdotie

J: Persona ir gods daži no Designing for Intelligence un Human-Computer Interaction (HCI)?

A: Designing for Intelligence ir HCI apakšnozare, kas specializējas tādu sistēmu izstrādi, kuras var arī tikt informētam un attīstīties lietotāju vajadzībām. HCI ir plašāka disciplīna, kas pievieno plašs klāsts interaktīvo sistēmu, tostarp tādu, kurās netiek izmantots nereālais prāts, dizainu.

J: Kādas ir inteliģences projektēšanas dažas lieliskas priekšrocības?

A: Izlūkošanas projektēšana var arī prezentēt dažādas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota lietotāja zināšanas
• Paaugstināta produktivitāte
• Samazinātas cena
• Uzlabota noturība

J: Kādas ir inteliģences projektēšanas jautājumi?

A: Izlūkošanas projektēšana var arī radīt papildus vairākas jautājumi, tostarp:

• Nepieciešamība līdzsvarot lietotāju vēlmes un mākslīgā intelekta sistēmu varbūtības
• Iespējamā netaisnība un diskriminācija mākslīgā intelekta sistēmās
• Nepieciešamība pārliecināties mākslīgā intelekta sistēmu drošību

J: Vienkāršas metodes, kā es darīšu noteikt kaudz attiecībā uz izlūkošanas projektēšanu?

A. Var atrast diezgan daudz avoti, lai jūs varētu uzzinātu kaudz attiecībā uz izlūkošanas projektēšanu, tostarp:

• Grāmatas
• Raksti
• Sanāksmes
• Tiešsaistes nodarbības

J: Kādi ir pāris izlūkošanas projektēšanas piemēri?

A: Pāris izlūkošanas projektēšanas piemēri:

• Personīgie palīgi, kā piemērs, Siri un Alexa
• Pašbraucošās transportlīdzekļa
• Medicīniskās diagnostikas aprīkojums
• Ekonomiskā tirdzniecības algoritmi

J: Kādi ir pāris rīki izlūkošanas projektēšanai?

A. Pāris rīki izlūkošanas projektēšanai aptver:

• Mašīnmācīšanās algoritmi
• Dabiskās valodas apstrādes rīki
• Lietotāju pieredzes projektēšanas pamati
• Zināšanu vizualizācijas rīki

J: Persona ir inteliģences projektēšanas ceļš uz priekšu?

Izlūkošanas projektēšanas ceļš uz priekšu ir gaiša. Lai varētu padomi, kā mākslīgā intelekta programmas ir ieguvuši arvien sarežģītākas, pieaugs griba pēc dizaineriem, kas ir tādā stāvoklī aptvert un veiksmīgi maksimāli izmantot šīs programmas. Iespējams, būs ārkārtīgi pieprasīti dizaineri, kurš no tiem ir tādā stāvoklī iekarot plaisu daži no indivīdu lietotājiem un mākslīgā intelekta sistēmām.

* [Artificial Intelligence](https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence)
* [Machine Learning](https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning)
* [User Experience](https://en.wikipedia.org/wiki/User_experience)
* [Psychology](https://en.wikipedia.org/wiki/Psychology)
* [Design](https://en.wikipedia.org/wiki/Design)

Nepārtraukti uzdotie

J: Kas ir projektēšana izlūkošanai?

A: Designing for Intelligence ir metode, ar kuru notiek izstrādāti pakalpojumi un produkti, kas ir gan lietojami, gan viedi. Tas norāda, ka pakalpojumi un produkti ir vienkāršiem nolūkiem lietojami mājdzīvniekiem, taču šie izmanto papildus mākslīgo intelektu, lai jūs varētu lietotājiem nodrošinātu personalizētāku un noderīgāku pieredzi.

J: Kādas ir Designing for Intelligence dažas lieliskas priekšrocības?

A: Ir liels skaits ieguvumu, ko sniedz Designing for Intelligence, tostarp:

* Uzlabota lietotāju zināšanas: pakalpojumi un produkti, kas izstrādāti izlūkošanai, ir mazāk grūti lietojami un lietotājiem patīkamāki.
* Paaugstināta produktivitāte: viedie pakalpojumi un produkti var arī atbalstīt lietotājiem būt produktīvākiem, automatizējot uzdevumus un pārliecinoties viņiem noderīgu informāciju.
* Uzlabota noturība: viedie pakalpojumi un produkti var arī atbalstīt piedāvāt aizsardzību lietotājus no drošības apdraudējumiem, identificējot un bloķējot ļaunprātīgas kustības.

J: Kādi ir Designing for Intelligence izaicinājumi?

A: Varētu būt pāris izaicinājumi, kas saistīti izmantojot Designing for Intelligence, tostarp:

* Mākslīgā intelekta sarežģītība: nereālais prāts ir sarežģīta paaudze, un varētu būt sarežģīts izdomāt produktus un pakalpojumus, kas izmanto AI lai, lai jūs varētu tas varētu gan efektīvs, gan lietotājam tīrāms.
* Nepieciešamība pēc datiem: lai jūs varētu lietotājiem nodrošinātu personalizētu un noderīgu pieredzi, viedajiem produktiem un pakalpojumiem ir jāapkopo informācija attiecībā uz lietotājiem. Tas, iespējams, varētu radīt raizes attiecībā uz privātumu un drošību.
* Iespējamā netaisnība: mākslīgā intelekta programmas varētu būt neobjektīvas, kas var beigties ar netaisnīgu par to, vai diskriminējošu attieksmi pretstatā lietotājiem.