Автор: «Микки МакМанус», приглашенный научный сотрудник Autodesk, председатель и директор MAYA Design

Начнем с чашки Джо

Все удивительные вещи, которые вы и ваши коллеги в этой комнате и во всем мире придумали, спроектировали и создали, все здания, мосты, машины, автомобили, продукты и устройства… все они имеют одно вещь общая. Все они мертвы. — Джефф Ковальски, технический директор, Autodesk.

В настоящее время я работаю над углубленным исследованием в качестве приглашенного научного сотрудника Autodesk. Это кодовое название Project Primordial. Он основан на размышлениях из Триллионов (книга, которую я написал в соавторстве в 2012 году) и в некотором роде прокладывает путь к сиквелу. Триллионы — это путеводитель по эпохе Интернета вещей и не только. Нашим основным утверждением было то, что:

  • Семя подключения попадет в это перенасыщенное решение и вывернет носок наизнанку от информации «в» компьютерах к нам, живущим «в» информации.
  • Существуют новые методы проектирования и ведения бизнеса, которые будут иметь решающее значение, когда это произойдет.
  • Этот сдвиг приведет к эпохе безграничной, часто злокачественной сложности.
  • Наименьшая сложность выполнения какой-либо конкретной работы, а не наибольшая.

Меня как дизайнера не интересуют сценарии конца света. Разрушать всегда было гораздо легче, чем создавать. Меня гораздо больше интересует вопрос: как мы будем проектировать и формировать этот новый мир, чтобы воспользоваться той силой, которую он может принести нам, нашим сообществам и самому человечеству? В Project Primordial я исследую пересечение триллионов с двумя дополняющими друг друга тенденциями — цифровым производством и машинным обучением, — которые существенно влияют на этот вопрос. Я считаю, что эти три тенденции, взятые вместе, впервые в нашей истории дают нам возможность перейти к совершенно новому набору парадигм дизайна и бизнеса. Эти три технологических тренда неизбежны. Дело сделано, и первые сигналы о грядущем потопе уже повсюду вокруг нас. Проблема заключается в том, как мы боремся с этими волнами, что мы с ними делаем и как изменится процесс проектирования «ценных вещей». Те из нас, кто поймет это раньше, чем позже, получат незаслуженное преимущество, простое и понятное. В то время как другие будут реагировать и удивляться каждому повороту винта, я надеюсь, что некоторые из нас смогут не только пережить бурю, но и использовать ее силу во благо. Если вы читаете это, моя работа подобна подготовке вас к игре в Лас-Вегасе, где шансы не в вашу пользу. Вам придется научиться считать карты, а не полагаться только на удачу и внешность.

В этой статье я предполагаю, что вы «усвоили» базовое утверждение Триллионов, и вместо этого сосредоточусь на роли формирования или создания продуктов и сред, когда одна из других тенденций, перечисленных выше, а именно машинное обучение а большие данные меняют саму природу вещей.

Время отправиться на прогулку!

Вы сидите напротив меня в кафе и берете чашку дымящегося горячего кофе. В моей голове скопление нейронов, связанных с моим собственным телом, совершающим движения, связанные с чашечкой кофе, начинает разговаривать. Вы не предложите мне кофе? Ты выпьешь этот кофе и обожжешься? Можешь бросить кофе мне в лицо, схватить другой рукой стол, подбросить его в воздух, пнуть в окно и прыгнуть в стоящую снаружи машину (эй, я видел твою очередь на Нетфликс)? Или вы немного подуете на кофе и поставите чашку обратно?

Мои нейроны копируют ваше поведение в моей голове. Ученые называют эти клетки «зеркальными нейронами». Они наблюдались у приматов и людей, а также в примитивных формах у других организмов. Некоторые ученые предполагают, что зеркальные нейроны помогают нам изучать поведение посредством мимикрии или формируют теорию разума о том, как другие люди могут думать и действовать, помогают нам проявлять сочувствие к другим или даже поддерживают создание нашего самоощущения. Они могут даже помочь нам ответить на такие вопросы, как, где я заканчиваю, а вы начинаете?

Пока неизвестно, что именно они делают — являются ли они каким-то особым типом клеток, обычными нейронами, выполняющими двойную функцию, или артефактом гораздо более глубокой и сложной системы, которую мы еще не открыли — идея зеркальных нейронов помогает нам думать о том, как мы работаем, сотрудничаем и выживаем в мире, где мы окружены другими, у каждого из которых есть собственный разум, живая сущность, это неуловимое представление о душе. Мы проводим много часов бодрствования, пытаясь расшифровать природу окружающих нас людей.

А как насчет того, когда продукты просыпаются?

Мы выходим из кафе и прыгаем в ваш новый беспилотный автомобиль, удобно стоящий на холостом ходу снаружи. Поскольку вам не нужно смотреть на дорогу, мы разворачиваемся и продолжаем разговор. Через несколько минут — пока мы ведем спор об истинном смысле жизни — визжат шины, нас окружают временные ограничения, и мы слышим грохот за окном. Мы отрываемся от наших размышлений и видим, что ваша машина едва избежала столкновения с парнем, который только что выбежал на дорогу, чтобы поймать своенравный футбольный мяч. Но ваша машина не сделала все это сама. Мы ехали довольно быстро, и инерция машины не позволяла одним лишь рулевым управлением и торможением предотвратить смертельную аварию. Законы движения Ньютона трудно нарушить. На помощь пришли дорожное покрытие, два соседних автомобиля и уличный фонарь. Дорога стала неровной перед нашими колесами, что увеличило трение. Одна из машин врезалась нам в бок, чтобы убедиться, что мы отклоняемся за пределы погрешности и спасаем человека. Другой грациозно притормозил, чтобы машины с человеческим приводом не образовали кучу позади нас. Уличный фонарь изменился с красного на зеленый и расчистил путь для отклоняющихся транспортных средств, чтобы они продолжили свой путь.

Этот сценарий не сильно отличается от того, как играет любая хорошо смазанная команда после многих лет практики. Будь то команда баскетболистов, врачей или танцевальные коллективы. Сотрудничество, возникающее благодаря нашей способности отражать и моделировать поведение других — и накапливать массив данных о том, как реагировать, когда нет времени, кроме как доверять своим инстинктам, — является важнейшим строительным блоком в построении динамичной, подвижный, сообщество. Но будут ли повседневные вещи, такие как автомобили, дороги и уличные фонари, когда-либо иметь что-то столь же сложное и центральное для того, что значит быть человеком, как зеркальные нейроны?

Дизайн для появления

Хотя наше автомобильное путешествие звучит как полет фантазии, подумайте вот о чем: в январе Мерседес представил концепт-кар, предназначенный для безделья, а не для наблюдения за дорогой. Автостоянка в Германии только что объявила о новом роботе-парковщике, который может парковать на 60% больше автомобилей, чем водитель-человек на том же месте. В недавней статье CNN о RAY, — отмечает робот, — новое сотрудничество с Volkswagen, объявленное в этом месяце, направлено на повышение эффективности RAY за счет того, что автомобиль и парковочный робот взаимодействуют друг с другом. Беспилотный автомобиль Audi — по прозвищу Джек — проехал 550 миль из Сан-Франциско в Лас-Вегас, чтобы посетить Международную выставку потребительской электроники (CES).

Возможно, у Джека есть ранняя версия зеркальных нейронов. В этой поездке он должен был знать, где заканчиваются другие машины и, что более важно, люди. Ему пришлось запускать симуляции всех других автомобилей, людей и других вещей вокруг него, чтобы найти лучший путь для своего путешествия. Со временем ему пришлось научиться быть лучшим игроком в большой игре жизни. Беспилотный автомобиль Google уже вызвал за то, что ему приходится принимать жесткие этические решения, такие как: позволить ли ему сесть на школьный автобус детей или съехать на себе (и, к сожалению, на вас) со скалы? До этого момента такого рода решения были оставлены на волю случая или для Спока и Кирка.

Еще одной разработкой, продемонстрированной на выставке CES, стали процессоры Qualcomm Zeroth. Это следующая итерация компьютерного чипа со встроенным машинным обучением. Процессоры Zeroth были вдохновлены природой, и цель Qualcomm — перейти от CPU к NPU (нейронным процессорам). Они продемонстрировали эти чипы, встроив их в роботизированные сборки, напечатанные на 3D-принтере, которые могли динамически обнаруживать узоры и формы. Сегодня мы видим, как вещи, подключенные к сети, набирают вычислительную мощность за счет своего рода бесконечных вычислений в облаке, но Zeroth показывает, что у вещей будет запасная вычислительная мощность, встроенная прямо в них самих.

Благодаря закону Мура можно с уверенностью сказать, что какими бы возможностями беспилотный автомобиль ни обладал сегодня, завтра будут обладать ваши часы, обувь или наушники. Кстати, в недавнем обзоре динамика Amazon Echo была любопытная заметка: Я иногда забываю, что она там. Стоит мне мимоходом упомянуть ее имя, как она просыпается, кольцо голубого мерцает, как маленькое северное сияние, и начинает рассказывать мне о Евангелии от Марка, как будто она в середине сна.

По мере того, как все больше вещей будет связано — и мы начнем жить в общем море информации — эти новые «формы жизни» присоединятся к потоку и найдут свою собственную экологическую нишу. Придется попытаться создать симбиоз между нами и ими. Возможно, нам следует изучать экологический дизайн, а не экологический дизайн. Это будет больше похоже на выращивание сада или воспитание детей, а не на строительство продуктов, домов и фабрик. Когда машинное обучение и большие данные будут все больше внедряться в наши продукты и среды, изменится сама природа вещей.

шестеренка Павлова

Дизайнерам всегда приходилось учитывать, какие ограничения и потенциальные ценности они закладывают в свои объекты. Продукт с «хорошими генами» часто имел больше шансов выжить на рынке. Но по мере того, как вещи приобретают зеркальные нейроны (понимание и сочувствие к другим вещам в их окружении) и, что более важно, способность меняться и расти с течением времени, дизайнеры буквально станут родителями новых существ в мире. Как мы будем проектировать для такого рода появления? Как мы будем формировать эту «сетевую материю» при рождении, чтобы дать ей (и нам) больше шансов в этом мире? Существуют ли новые виды инструментов проектирования, которые могли бы помочь нам сажать генеративные семена, которые расцветают только в подходящей среде для роста? Есть ли способ, которым мы могли бы вложить в наши вещи небольшое намерение, чтобы они стремились быть лучшими, кем могли бы быть, не только при рождении, но и на протяжении всей своей жизни? Когда мы сажаем настоящее семя для дерева, оно не сдается, когда ему трудно, когда его корни упираются в каменистую почву. Он растет вокруг блокады. Когда семя посажено на склоне холма, корни впиваются под углом. У дерева есть гены, которые активируются в разное время, так что оно всегда стремится к сути того, что значит быть деревом. Могут ли дизайнеры встроить этот скрытый потенциал в свои продукты при их разработке? Могут ли они каким-то образом «внедрить» свой дизайнерский замысел в сам продукт?

Чувство места

Как и в случае с извечным спором о природе и воспитании, эти новые машинные существа, которые начинают с лучшими намерениями и с хорошим набором генов, когда их выпускают на свободу в дикой природе, могут закончить с другими планами. Возьмем недавний художественный проект, в котором художники еженедельно давали программному роботу наличные, чтобы он мог совершать покупки в области сети, называемой Даркнет. Бот начал покупать обыденные вещи, такие как поддельные джинсы и кроссовки Nike, но вскоре стал покупать бейсболки со скрытыми камерами и упаковки таблеток экстази. Нетрудно представить, что бот понимает, что может заработать немного денег на стороне и покупать больше вещей, не только покупая лекарства, но и продавая некоторые из этих таблеток. Собака Павлова научилась выделять слюну при звонке в процессе, называемом дофаминергическим обучением или положительным подкреплением. Оказывается, таким же образом вы программируете чипы Qualcomm Zeroth. Когда машины начнут учиться, появится ли у нас шестеренка Павлова?

Когда продукты становятся социальными

В недавней книге Сэнди Пентланда «Социальная физика» он сообщает о новаторских исследованиях способов распространения идей в социальных сетях людей. В своем исследовании он использует огромное количество «цифровых хлебных крошек» (см. «Триллионы» выше, чтобы узнать, почему это становится проще, чем когда-либо прежде), которые поступают из различных связанных вещей, чтобы отслеживать, как мы — как группа — координируем, обнаруживаем, взаимодействуем и использовать идеи. Эксперименты его команды и открытая им лежащая в основе «физика» могут предсказать, насколько эффективна или интеллектуальна та или иная социальная сеть. Базовая математика, которую они разработали, — это авансовый платеж за открытие способов улучшить коллективный интеллект и производительность, на которые способна группа людей. Он показывает, что ценность датчика, встроенного в ваш новый продукт или среду, не очень высока, пока его нельзя будет добавить в социальную сеть других вещей и людей, которым небезразличен этот поток данных. Часто наибольшая ценность заключается не только в сборе данных этого датчика по «стреле времени», но и в объединении их с совершенно другими наборами данных. Но что будет, когда продукты и среды попадут в социальную сеть? Когда они перейдут от пассивных, мертвых вещей к игрокам в мире социальной физики? Как мы будем применять алгоритмы потока идей к вещам (и местам), которые взаимодействуют с людьми? Можем ли мы создать инструменты проектирования, которые помогут нам моделировать и настраивать физику определенного места или группы людей и вещей, чтобы радикально улучшить производительность группы в заданном измерении?

Простые вещи

Когда мы говорим о социальных взаимодействиях, это напоминает мне о недавнем развитии игрового дизайна и заставляет меня думать, что дизайнеры вещей и мест могут учиться у дизайнеров персонажей, игр и подземелий. Создание очаровательных, восхитительных, удивительных или привлекательных продуктов приобретает совершенно новый смысл, когда они способны стать действующими лицами в нашей общей драме. Игровая система под названием Немезида, неотъемлемая часть Тени Мордора, показывает, что происходит, когда вещи (в данном случае искусственно созданные персонажи) затаили обиду. Система Немезиды — крупное нововведение в игровом дизайне. Если вы сражаетесь с группой орков и некоторые из них выживают, они делятся своим опытом с другими по ходу игры и помнят, что вы причинили им боль. Если вы когда-нибудь снова столкнетесь с одним из орков, вы обнаружите, что он затаил злобу. Вы также обнаружите, иногда на горьком опыте, что он вырос и повзрослел, и у него больше навыков, чем раньше. Игроки находят эту новую механику такой же заманчивой, как кошачья мята. Некоторые — возможно, простые — социальные взаимодействия делают игру намного богаче и ярче, чем вырезанные из картона механические персонажи прошлого. Кажется, что другие сущности в игре Мордора живут своей собственной жизнью, когда вы на них не смотрите. У них есть живая сущность, своя особая природа.

Мы считали, что интерактивная история не означает, что игроки могут выбирать между набором разветвленных повествований, которые мы создали; это должно означать, что игроки находятся в центре создания опыта и что мир игры помнит их и реагирует на них. — Майкл де Платер, директор по дизайну Mordor.

В цитате Майкла есть два ключевых слова, на которые я хочу обратить внимание: «авторство» и «вспоминает». В продуктах и ​​средах всегда было 5% или 10% подгруппы пользователей, которые модифицировали, настраивали или настраивали вещи так, чтобы они подходили «в самый раз». Они парапрограммисты, сценаристы, в конечном счете участники создания продукта, просто не при рождении. Иногда они исправляют плохие продукты, а иногда улучшают хорошие продукты. Продукты тоже «вспомнили», но только благодаря износу и общим изменениям, через которые проходит продукт по мере его использования на протяжении всей своей жизни. Новый автомобиль немного изнашивается и становится идеальной летней поездкой со своей индивидуальностью; бейсбольная перчатка со временем становится продолжением руки игрока в мяч. Но представьте себе мир, в котором вещи имеют встроенное машинное обучение, датчики и возможности подключения.

Можем ли мы вместо того, чтобы позволить энтропии диктовать память вещей, «обратить энтропию и практиковать» наши продукты, придавая им лучшую форму? Какой воплощенный потенциал мы можем заложить в наши вещи, чтобы наши пользователи стали авторами и, может быть, даже участниками экономики? Как живые существа могли изменить картину окружающей среды? Что произойдет, если вещи будут иметь естественную продолжительность жизни и смогут внести свой вклад в местную экосистему, когда их задача будет выполнена? Концепция «от колыбели до колыбели» приобретает гораздо более глубокий смысл, когда наши вещи могут стать частью нашей социальной сети. Как мы могли бы использовать петлю обратной связи, которую обеспечивает связь, чтобы перенаправлять ресурсы и идеи обратно к другим вещам в сообществе? Чтобы привлечь больше путешественников к нашим поискам или помочь производителям и потребителям этих вещей сделать следующее поколение еще лучше? И, как хозяева подземелий, как мы можем придать яркость нашим местам и вещам в ответ на новые вызовы не только при рождении, но и во время игры?

"Простые вещи должны быть простыми, сложные вещи должны быть возможными". — Алан Кей

Наука о дизайне

В Триллионы мы отметили, что должны стараться следовать примеру Природы и создавать сложные вещи из простых. Например, атомы создают молекулы, молекулы создают клетки, клетки создают органы, системы, вас, меня и нас. Эта идея «многоуровневой семантики» имеет решающее значение для проектирования сложных систем, однако она может показаться противоречащей моим комментариям о почти каждой «вещи», обладающей интеллектом на уровне самоуправляемого автомобиля. Еще одно направление исследований в области дизайна, которое проводится в моей домашней лаборатории в MAYA (под названием «Interstacks»), предназначено именно для устранения этого противоречия. В этой работе мы изучаем способы создания сложных систем, построенных из атомов и битов, управляемых, масштабируемых (на галактики, а не только на планете Земля) и понятных. В то время как внешне компонентная архитектура Interstacks выглядит на первый взгляд как любой другой набор электроники для самостоятельного изготовления, она была разработана, чтобы устранить опасность чрезмерного размещения слишком большого количества вычислений и сложности слишком глубоко в слоях ваших вещей, а также допускайте случайную разработку небольших вещей, таких как подключенные продукты, более крупных вещей, таких как подключенные дома, и очень больших вещей, таких как стадионы и сообщества, с одним и тем же набором инструментов.

У нас есть три мантры в этой теме исследования:

Каждый из них работает вместе, чтобы немного подшутить над миром. Ловкость рук, которая обещает что-то обычное, например набор для изготовления, но превращает это во что-то необычное (например, живые продукты и среды, которые могут присоединиться к сообществу), и в процессе возвращает это (престиж) на уровень многоуровневой сложности, который позволяет нам безгранично масштабироваться и укротить шум до уровня, на котором мы можем процветать. Если мы сможем создать сообщество производителей, которые смогут понять, что они создали, и значение сложности, которую они намерены привнести в мир, и мы сможем предложить им способ использования перерабатываемых битов и атомов в рыночной экономике, мы сможем укротить сложность и переместить ее на нужный уровень, подобно тому, как большие шарики перетасовываются на верх банки с песком, когда их взбалтывают.

  • Разрабатывайте открытые компоненты, взаимозаменяемые между программным и аппаратным обеспечением.
  • Прототипы, а не PowerPoint.
  • Помимо очевидных вопросов — о том, кого или что следует арестовать за нарушение закона, когда наши машины начинают плохо себя вести — этот арт-проект выдвигает на первый план еще один возникающий сигнал об изменяющейся природе вещей. Вещи станут покупателями и продавцами внутри экономики. Связанные места и вещи станут частью «информационного углеродного цикла», в котором информация никогда не теряется, а вместо этого данные, выбрасываемые одними субъектами, перерабатываются в качестве пищи для питания других процессов. Они будут сами по себе экономическими игроками. Жизнь всегда была рыночной экономикой, где валютой государства было выживание сильнейшего. То, как сформировался тот или иной организм, как он развивался или подвергался испытаниям со стороны окружающей среды и других членов его экосистемы, часто придавало экономическую ценность. За время своего существования он накопил валюту, которую можно было использовать для обмена на вещи, которые он не мог сделать сам. Виноделы часто говорят о терруаре региона и сортах вин, которые могут быть произведены только в данном регионе. Это ощущение места — его уникальное сочетание элементов, таких как климат, геология, география, уникальная жизнь, которую содержит данная местная экосистема, — определяет результат данного винограда. Виноград с определенного терруара имеет большую экономическую ценность — из-за способа его выращивания — чем виноград из другого места. Что происходит, когда вещи, которые мы проектируем, взращиваются по-разному? Будет ли мебель, являющаяся частью связанной экосистемы всех пляжных домов Airbnb в мире, получать информацию, которую можно будет продать другим участникам экономики, особенно тем, кто стремится к лучшему жилому пространству? Как насчет одежды в общежитии или автомобилей, которые являются частью гоночного клуба выходного дня? Как наша окружающая среда станет автором этих новых вещей и как архитекторы, дизайнеры продуктов и предприятия могут построить более эффективную экономику? Если мы все сделаем правильно, у нас будет гораздо больше проницательности и ловкости, чем у тех, кто зашел достаточно далеко, чтобы создавать мертвые вещи или, что еще хуже, зомби, которые поглощают наш мозг в погоне за вниманием. Только представьте, если бы тысячи других вещей в вашем доме были такими же нуждающимися, как Amazon Echo, и такими же бессмысленными. Наши продукты, разработанные с заботой о жизни и сообществе, могут стать неотъемлемой частью нашей команды дизайнеров. Перефразируя и расширяя закон Билла Джоя, всегда есть больше умных людей — и продуктов и мест — за пределами вашей компании, чем внутри. Как мы можем использовать ценность всех этих вещей и мест, всей этой природы и воспитания, когда эта новая эра становится в центре внимания?

В конечном счете, если нормальные люди смогут стать родителями этого нового вида жизни в мире (точно так же, как все мы, обычные Джо, по-видимому, способны сделать с нашими существующими детьми), тогда мы не попадем в ловушку технологической элиты, которая время от времени наслаждайтесь сложными хобби и отвлекайтесь от неудовлетворенных потребностей наших клиентов и сообществ.

В качестве примера опасностей такого рода хобби рассмотрим этот вопрос…

Людей обманывает случайность. Нам трудно определить между совпадением и причинно-следственной связью. Мы верим во множество безумных вещей, иногда потому, что это «кажется правильным», а иногда потому, что у нас есть неполная информация, но мы хотим верить, что можем понять мир (или должны действовать, даже если у нас нет всей информации). Мы искатели паттернов по своей природе, даже если там нет никаких паттернов. Эволюция, возможно, поощряла такое поведение. Обратной стороной представления о том, что что-то бьющееся ночью может быть плохой вещью, пытающейся нас съесть, было то, что, если это не был хищник, мы просто выглядели глупо (но были все еще живы). Наука появилась в какой-то момент как противоядие от такого мышления. Но наука оказывается сложной на практике. «Основная статья Педро Доминго о «черном искусстве» машинного обучения отмечает, что машины тоже можно обмануть. Им может быть трудно определить между совпадением и причинно-следственной связью или научиться обобщать новый навык из конкретных примеров наборов данных. Мы только начинаем учиться проектировать машины, которые обучаются. Я не думаю, что мы можем сделать их логичными сразу — мало того, что мы не знаем, как это сделать, они (какое-то время) должны жить в человеческом хозяйстве, а люди нелогичны — особенно в своих желаниях. Но, надеюсь, мы сможем избежать воздействия на наших разумных детей психозов, которые есть у нас.

Прощальный выстрел

Ричард Фейнман произнес вступительную речь в Калифорнийском технологическом институте, которая представляет собой мастер-класс по разнице между научным и магическим мышлением. Он иллюстрирует свою точку зрения, рассказывая об истории культов грузов, когда островитяне Южных морей, у которых во время Второй мировой войны внезапно свалилось богатство в виде грузовых контейнеров, сформировали своего рода культ, когда богатство исчезло ( война закончилась). Они построили бамбуковые посадочные башни с авиадиспетчерами внутри и наушниками из кокосового ореха. К сожалению, хотя они сделали все правильно с их точки зрения, груз не вернулся. У них не было достоверной модели реальной системы (например, реальная модель мира включала в себя две эпические культуры, сражавшиеся за господство, а островитяне оказались удобной промежуточной станцией). Хуже того, некоторые карго-культы сформировались из-за того, что харизматичный лидер рассказал о том, что ему приснился миф-сон о том, что нужно богам грузов. Мистицизм предоставил способ контролировать массы и вовлекать сообщество в выполнение того, что хотел лидер.

Так что же произойдет, если наши продукты превратятся в карго-культ? Что, если они обманом заставят наших бизнес-лидеров принимать решения, основанные на полете фантазии, а не на реальных фактах? А как насчет того, что наши машины начинают видеть закономерности там, где их нет, или, что еще хуже, когда некоторые объекты и окружения в нашей социальной сети пытаются стать шаманами благодаря своему влиянию и мечтам-мифам? Пока они учатся изучать нас в лучшем из миров, чтобы лучше служить нам, что, если они начнут развивать магическое мышление? Продукты, которые начинают вести себя странно и руководствуются голосами, могут потерять доверие среди своих коллег. Дизайнеры и организации, производящие подобные продукты или окружающую среду, могут подвергнуться остракизму или быть уволенными точно так же, как мы закатываем глаза, когда наш сумасшедший дядя входит в комнату. Умение разбираться в статистике, в моделировании, прогнозировании, может быть, даже в том, чтобы наши продукты получали грамотность в науке о дизайне, ориентированной на человека, могло бы стать противоядием. Но Фейнман отмечает, что наука работает лучше всего, когда мы делаем что-то большее. Это работает лучше всего, когда мы предельно честны, фиксируем все наши результаты, даже если они не соответствуют нашей текущей модели, и становимся радикально прозрачными в отношении того, что работает, а что нет. Самое главное, что лучше всего это работает, когда другие могут сами проверить наши идеи и внести свой вклад в информационное достояние.

Для бизнес-моделей последствия — какое место в экономике играет та или иная вещь и сколько мы разделяем, а не оставляем себе — огромны. Машинное обучение — это один из способов укротить всю сложность нашего мира. Это мощная специя в рецепте, который мы готовим. Чем раньше мы, дизайнеры, научимся мыслить экологически, тем раньше мы найдем правильное сочетание природы и воспитания, которое поможет нашей работе процветать. В конечном счете, моя цель состоит в том, чтобы размешать котел и посмотреть, что получится в качестве необходимого и достаточного первобытного супа для этого нового вида продуктового дизайна.

В этой статье я поставил больше вопросов, чем ответов. Вас не удивит, если я узнаю, что у меня есть несколько первоначальных ответов или, по крайней мере, гипотез, которые мне интересно проверить с несколькими смельчаками. Если вы заинтересованы в исследованиях, которые мы проводим для формирования сетевой материи, присоединяйтесь к беседе или станьте партнером в наших исследовательских экспериментах.

Как дизайнеры создадут не Интернет вещей (или, что еще хуже, Интернет вещей), а скорее, как отмечает Джефф Ковальски «в своем программном докладе» в Университете Autodesk, сообщество вещей?

Мы входим в мир, насыщенный вычислениями.

Первоначально опубликовано на www.linkedin.com 19 февраля 2015 г.

MAYA – это консалтинговая и инновационная лаборатория дизайна. Более 25 лет мы помогаем организациям расти и процветать, разрабатывая системы для совместной работы, привлекая опыт и продукты нового поколения. Мы помогаем клиентам использовать силу инноваций, используя дизайн, ориентированный на человека, и архитектурный подход для решения сложных проблем. Узнайте больше на maya.com.

Природа вещей