Это вообще уже «дизайн»? Кто знает.
Использование искусственного интеллекта для увеличения человеческого интеллекта, Шан Картер
[Если] какое-то изображение действительно новое, оно будет отличаться от всего, что вы когда-либо видели раньше. Диаграммы Фейнмана, картины Пикассо, музыка Стравинского - все это открыло по-настоящему новые способы придания смысла. Хорошие репрезентации обостряют такое понимание, отбрасывая знакомое, чтобы показать новое как можно ярче. Но из-за акцента на незнакомости представление будет казаться странным: оно показывает отношения, которых вы никогда раньше не видели. В некотором смысле задача дизайнера - выявить эту ключевую странность и максимально ее усилить.
Как думать о машинном обучении, Бен Эванс
Пять лет назад, если вы дали компьютеру стопку фотографий, он ничего не мог сделать, кроме как отсортировать их по размеру. Десятилетний ребенок мог разделить их на мужчин и женщин, пятнадцатилетний - на крутых и некрутых, а стажер мог сказать: «Это действительно интересно». Сегодня, с ML, компьютер будет соответствовать десятилетнему и, возможно, пятнадцатилетнему. Это могло никогда не добраться до стажера. Но что бы вы сделали, если бы у вас был миллион пятнадцатилетних подростков, которые посмотрели бы на ваши данные? Какие звонки вы бы слушали, какие изображения вы бы смотрели и какие передачи файлов или платежи по кредитным картам вы бы проверяли?
Предсказуемо умный, Кристи Фишер
Алгоритмы машинного обучения делают плохие прогнозы. Попробуйте представить себе, каков будет процесс выполнения пользователем действия без помощи машинного обучения, а также процесс пользователя по исправлению потенциального сбоя машинного обучения. Если для пользователя больше работы по исправлению сбоя, чем для завершения процесса без помощи машинного обучения в первую очередь, то машинное обучение на самом деле не создает лучшего опыта.
Дизайн-мышление принципиально консервативно и сохраняет статус-кво, Наташа Искандер
Дизайн-мышление ставит дизайнера выше людей, которым он служит, и тем самым ограничивает участие в процессе дизайна. Тем самым он ограничивает возможности для действительно инновационных идей и затрудняет решение проблем, которые характеризуются высокой степенью неопределенности - например, изменение климата - где делать то, что мы всегда делали, - верный путь к катастрофе. .
Банкротство Гибсона - предостережение о корпоративных« инновациях », Мэтт ЛеМэй
Компания Gibson обанкротилась не потому, что не смогла внедрить инновации, а потому, что была одержима инновациями. Инновации любой ценой. Инновации вопреки возражениям их самых лояльных клиентов - и вопреки их собственным показателям продаж.
UX AI, Джош Лавджой
Если цели системы ИИ непрозрачны, а понимание пользователем своей роли в калибровке этой системы неясно, они разработают ментальную модель, которая соответствует их народным теориям об ИИ, и это повлияет на их доверие.
Роботы-кеггеры и шпионы Roomba, Крис Носсель
Если у пользователя нет предпочтений относительно того, какую марку, скажем, марки шампуня он использует, какой вред в том, чтобы позволить Amazon порекомендовать партнера? Это небольшие личные расходы, но «дружественная» рекомендация может отдавать приоритет продуктам, которые противоречат вашей этике, кошельку или интересам.
Для чего нужны стены, Лейса Райхельт
Цифровые вещи выглядят "законченными" слишком рано. когда что-то незавершенное на стене, оно выглядит незавершенным, поэтому вы продолжаете работать над этим. перемещать вещи, изменять их форму, соединять, стирать и создавать заново. Стены упрощают итерацию. Итерация, на мой взгляд, во многом связана с качеством.
Убийство 50/50, Роб Рид
[W] Если шансы бедствия заигрывают с нулем, мы безмятежно добьемся результатов суда, столь же ужасных, как смерть. В противном случае повседневная жизнь была бы невозможна. Никто не любит зацикливаться на этой реальности. Но это не противоречит нашей интуиции, потому что мы понимаем, что бесчисленное количество людей умирает посреди поистине мирских задач.
