Существует множество статей о том, насколько ИИ нарушит все в нашей жизни и как он изменит все и сделает ее лучше. И в основном я согласен со всеми из них (ну, может быть, кроме жуткой рекламы, которая то и дело всплывает). Есть и другие технологии, в которые мы вкладываем много усилий, и я не думаю, что они к чему-то приведут, но это уже другая история.

Однако многие люди не осознают, сколько усилий нужно, чтобы создать хорошую модель и хорошую нейронную сеть на основе графа. Это требует не только времени, но и наших знаний и восприятия жизни, которые сильно ограничены пузырями, в которых мы, дизайнеры и инженеры, живем.

Я не хочу говорить о том, как все будет, а о том, как мы можем быстрее сделать наши технологии лучше и инклюзивнее. И я думаю, что ответ на это - дизайн и люди. Лучший способ научить ребенка чему-либо - дать ему массу уроков от множества разных людей. Подумайте об этом ... чем больше мы узнаем и чем больше людей взаимодействуем, тем умнее мы становимся. Мы также получаем более широкую картину мира и культурных различий. То, что приемлемо в Великобритании, может быть неприемлемо в Китае. И это прекрасно. Это ситуативно, и нам нужно знать, как действовать в определенных местах или ситуациях.

Я думаю, что для того, чтобы получить лучший опыт, нам нужно машинное обучение, которое взаимодействует с людьми и постоянно учится, а не использует ограниченный набор данных, который может быть не таким точным или всеобъемлющим, как нам хотелось бы.

То, что сделает искусственный интеллект таким мощным, - это его способность учиться, а способ обучения ИИ - это взгляд на человеческую культуру. - Дэн Браун

Итак, как нам создать опыт, в котором ИИ должен быть супер-умной вещью, которая может нам что-нибудь сказать? Ну, нет. Вместо этого мы должны использовать знания ИИ до его пределов, но использовать человеческую помощь, чтобы научить их и сделать их лучше. Google называет это федеративным обучением, и я думаю, что это лучший способ создания опыта.

Бен Зауэр довольно часто упоминает о том, как нам нужно сделать так, чтобы опыт не прошел должным образом. И он абсолютно прав. Но это также дает вам возможность. Возможность использовать ваших пользователей для обучения модели. Но как это сделать, чтобы это не раздражало?

Вместо того, чтобы говорить об этом, я приведу несколько примеров того, как мы можем использовать дизайн для улучшения ИИ и машинного обучения.

Хороший пример - Масло, что-то вроде личной записной книжки. Вы можете видеть, сколько и о чем вы говорили, и это дает вам хорошее представление о ваших мыслях с течением времени. Но Масло использует нас, связывая наши мысли с чувствами, и я думаю, что это отличный способ начать преодолевать огромный разрыв между компьютерами, словами и чувствами.

Один из очевидных - Spotify. Чем больше музыки вам нравится, тем лучше результаты вы получите от своего еженедельного подкаста. Это не только просмотр ваших исторических данных. Он смотрит на ваши недавние пьесы, что дает вам релевантные результаты в зависимости от того, что вы слушаете.

Предложения чата также являются отличным примером и в настоящее время используются Faceboook Messenger, LinkedIn, Gmail и многими другими. Выбирая наиболее подходящие, мы помогаем улучшить качество каждого взаимодействия.

Я также работал над инструментом под названием Qubie, который дает рекомендации о том, как улучшить вашу команду, где мы использовали людей, чтобы добавить настроения к их еженедельным предложениям, с помощью которых модель могла бы учиться, а также оценивать предложения, чтобы сделать их лучше в будущем.

В Attest мы будем использовать аналогичные методы, чтобы отфильтровать плохие ответы из опросов и, в конечном итоге, лучше понять имеющиеся у нас данные.

Я уверен, что вы можете придумать много других замечательных примеров. Я думаю, прежде чем мы попытаемся поймать звездолет, где мы получим точную информацию, которая нам нужна, самым быстрым из возможных способов, нам нужно потратить время на обучение. Я призываю вас подумать о возможностях, которые у вас есть, и использовать их для создания более инклюзивных технологий. Чем больше людей мы привлечем к этому, тем лучше. И что может быть лучше, чем этот способ использования дизайна.