?譯者 | 李睿

審校 | 孫淑娟

人工智能開發(fā)經理和設計師通常使用設計思維方法來構建更加以人為本和開發(fā)敏捷的人工智能系統(tǒng)。  

選擇正確的項目管理方法對企業(yè)的項目開發(fā)至關重要。它將幫助開發(fā)人員減少錯誤，加快開發(fā)過程，并幫助發(fā)現(xiàn)目標群體的問題。只有在深入了解目標群體的需求之后，開發(fā)人員才能開發(fā)出解決他們問題的解決方案。項目管理有很多方法都是著眼于發(fā)現(xiàn)問題，設計思維就是其中之一。

人工智能正在成為人們生活中更加重要和關鍵的一部分。從自動駕駛汽車到Siri或Alexa等語音助理，基于人工智能的產品和服務無處不在。人工智能設計思維是設計人工智能系統(tǒng)的過程，該系統(tǒng)可以在資源有限的不可預測的環(huán)境中以一種精益而迭代的方式運行。為人工智能設計需要與為其他類型技術設計不同的技能，因為人工智能并不遵循可預測的規(guī)則和行為。企業(yè)需要了解更多有關人工智能如何影響流程以及如何將其實施到其人工智能項目中的信息。  

什么是設計思維？  

設計思維是創(chuàng)建完美開發(fā)過程的古老方法（其實仍然很現(xiàn)代）之一。這種方法從用戶開始，并將用戶置于整個開發(fā)的中心。用戶的需求、情緒、感受以及面臨的問題應該是開發(fā)團隊最重要的事情。  

在上世紀60年代，探索者開始圍繞設計思維形成他們的第一個想法，這可以在L.Bruce Arche的《視覺思維經驗》一書中找到它們。他們的目標是在實用產品或服務開發(fā)中為有創(chuàng)造力的人員（如畫家、作家或設計師）使用工具和最佳實踐。

一段時間以來，IT世界中的設計思維有點被遺忘了，或者它不是敏捷或Scrum時代最流行的方法，但隨著實施設計思維對項目的一些明顯改進，它的受歡迎程度不斷提高，比如更快和更好的決策，幫助企業(yè)對目標群體的問題有一個清晰的認識，降低整個項目的風險等等。

設計思維方法論如何適應人工智能項目的發(fā)展？  

人工智能中應用設計思維的挑戰(zhàn)之一是沒有通用的方法。在經過幾年類似項目的開發(fā)工作之后，Nexocode制定了一個成熟且經過實戰(zhàn)考驗的流程，該流程使用了很多來自設計思維的框架和解決方案，例如在軟件開發(fā)社區(qū)設計Sprint框架中流行的一種解決方案。整合并匹配知識和經驗，為每一個希望通過機器學習進行創(chuàng)新的企業(yè)制定路線圖。它從為每個客戶量身定制的人工智能設計Sprint研討會開始，專注于研究人工智能機會、原型設計和測試可能的人工智能的實現(xiàn)。相信每個企業(yè)都希望開發(fā)一個有用的人工智能項目，以了解他們應該開發(fā)項目的原因、地點和方式，這就是人工智能設計Sprint專注于這些主題的原因。這只是一個開始，但是一旦客戶決定繼續(xù)開發(fā)該項目，采取的每一步都是在設計上進行迭代的。

在將設計思維融入人工智能開發(fā)時，團隊是關鍵。因此，擁有一支經驗豐富的人工智能專家團隊至關重要。他們將在整個過程中發(fā)揮重要作用，他們的知識和技術將會給項目帶來重要影響。  

為什么機器學習項目需要以人為本的方法？  

與設計其他類型的技術相比，設計人工智能需要不同的技能，因為人工智能不遵循可預測的規(guī)則和行為。這意味著需要盡可能地創(chuàng)建以人為中心的解決方案，考慮到每天將使用這些技術的用戶的需求、情感、感受和想法，同時考慮他們在使用這種基于人工智能的過程中可能面臨的所有問題產品或服務。設計解決方案的可行性及其影響并不像在正常的軟件開發(fā)中那么明顯。機器學習項目需要良好、合乎道德的設計和可靠的數(shù)據源。每個項目都不同，但項目經理的數(shù)據科學知識對于成功的研發(fā)至關重要。  

設計師應專注于人工智能設計思維，以創(chuàng)建以人為本的人工智能產品和服務。這就是人工智能設計師必須遵循與其他類型技術相同的設計思維過程的原因，但也要考慮每天使用這些技術的人們的情緒、感受和想法，同時考慮所有問題，包括人工智能倫理，他們在使用此類人工智能解決方案時可能會面臨的那些問題。  

（1）承擔責任

在人工智能項目中，承擔責任至關重要，因為基于人工智能的產品和服務已經在影響人們的日常生活。  

在人們生活的各個方面使用人工智能時，進行人工智能設計思維的設計師應該考慮所有可能的場景，同時考慮實際使用過程中不同類型的風險。例如，如果人工智能系統(tǒng)做出特定決策，誰應該承擔責任？人工智能系統(tǒng)的決策是最終的，還是有人員監(jiān)督？

（2）解釋能力

深度學習系統(tǒng)像黑盒一樣工作。他們的決策過程無法以與人們可能做出決定類似的方式來解釋。在某種程度上，所有人工智能解決方案都可以而且應該是可以解釋的。但是，人工智能設計師需要明白，人工智能并不是一個魔盒，它的工作方式有一些規(guī)則，這意味著人們可能知道人工智能在特定場景中會以這種方式工作的原因。

（3）信任

基于人工智能的產品和服務可能不容易信任。人工智能算法通常是不透明的，缺乏解釋性人工智能會導致過度依賴人工智能。設計思維是一種工具，它允許開發(fā)人員通過設計為用戶提供清晰反饋循環(huán)的系統(tǒng)來建立對人工智能的信任，以便他們了解人工智能算法的作用。  

（4）人機交互  

人機交互是一種新事物，必須區(qū)別于標準的人機交互。有幾種人機交互最佳實踐和建議。設計思維方法是基于人工智能的產品和服務的一個很好的框架，因為它鼓勵企業(yè)從最終用戶的角度思考人工智能，并專注于可能的交互。  

在這種情況下，與其他方法相比，設計思維的主要優(yōu)勢在于它允許通過考慮輸入數(shù)據、算法過程、輸出和所有可能使用人工智能的場景來設計人工智能解決方案。這樣，設計師就可以更好地控制人工智能決策過程，使人工智能比編程語言更加明確。

人工智能中的設計思維階段  

談論設計思維時要理解的最重要的事情之一就是這個階段。設計思維是一個簡單的過程，在這個過程中，下一個階段從上一個階段開始，只有在前一階段完成后才能開始。  

（1）同理心

這個階段專注于對企業(yè)的用戶產生同理心。應該聚集許多代表不同社會、思維方式、經歷和群體的人，并與他們一起發(fā)現(xiàn)他們的感受、想法和期望。例如，企業(yè)可以如何使用其產品或服務改善他們的生活。

需要記住的是，企業(yè)開發(fā)過程的中心始終以人員及其需求為中心。企業(yè)正在實施一個有助于其制造過程的后臺人工智能平臺。每個過程都有很多利益相關者參與，第一階段是關于感覺和未來的目標和機會。在實施人工智能時，這個階段變得更加復雜，因為可能需要了解一些有關機器學習模型、神經網絡或數(shù)據分析的知識。在項目開始時就必須考慮人工智能的可行性，以避免將復雜的實施過程引入現(xiàn)有的解決方案。  

（2）定義  

在與不同的人員互動之后，可以定義其目標群體和目標挑戰(zhàn)。開發(fā)人員需要思考采用人工智能的機會。選擇一個具有特定且合理需求的小組，并專注于他們的問題來實施工智能解決方案。這樣可以清楚地看到整個情況，并選擇要在項目中解決的問題。現(xiàn)在是提出問題、尋求見解并深入研究問題的時候了。

（3）構思

這一階段是為目標群體的問題尋找解決方案。需要召集團隊，讓團隊成員集思廣益。這一階段的目標是釋放團隊的創(chuàng)造力，并找到一些新的或不尋常的方法來解決目標群體的問題。在這一階段，可以制定在項目中使用哪些人工智能算法、工具和技術。

（4）原型  

在團隊成員進行頭腦風暴之后，選擇最有趣的想法并將其轉換為原型，例如最小可行性產品（MVP），以盡快收集知識。在這個階段沒有必要開發(fā)一個全面的人工智能解決方案，因為這是一個耗時的過程。這一階段的主要目標應該是具備學習能力。使用這種人工智能開發(fā)方法，企業(yè)將選擇最好的方法來開發(fā)完美的軟件。

（5）測試  

這是最后但可能是最重要的階段之一，因為它可以幫助企業(yè)識別和消除產品的問題。這是向目標群體展示原型或在第一階段選擇的接近真實的環(huán)境中進行測試的時刻。可以觀察用戶的反應，他們如何使用企業(yè)提供的產品，以及他們的情緒。企業(yè)的解決方案能解決他們的問題嗎？如果他們不喜歡，現(xiàn)在是改進的時候了。  

設計思維的優(yōu)勢  

（1）滿足利益相關者的需求  

提高客戶滿意度和企業(yè)內部軟件的業(yè)務采用率是在每個項目（包括基于人工智能的項目）中實施設計思維的最重要優(yōu)勢之一。使用設計思維方法構建的產品的用戶在使用時表現(xiàn)出更高的滿意度。由于企業(yè)的用戶始終處于產品開發(fā)的中心，客戶滿意度應該始終是其主要目標。

（2）提高人工智能投資的投資回報率  

企業(yè)花費在設計思維練習上的時間可以確保其長期人工智能投資。每個企業(yè)都有其特點和需求。這是機器學習的實施應該量身定做的原因。設計思維有助于在企業(yè)中找到痛點并為人工智能定義業(yè)務案例，因此有助于將其人工智能夢想轉化為有利可圖的投資。

（3）創(chuàng)新  

設計思維過程的構思階段旨在以非標準的方式進行思考，也就是開箱即用。這種方法可以引導企業(yè)找到從未考慮過的解決問題的方法。這可能會幫助企業(yè)創(chuàng)建一個非常創(chuàng)新的解決方案，并在市場上脫穎而出。  

（4）降低失敗風險  

當企業(yè)詳細調查目標群體及其問題時，將開發(fā)出滿足他們需求的產品，并且產品成功的機會更高。  

結語

設計思維方法將會存在很長時間，這也證明它是可以用于人工智能產品或服務開發(fā)的有效和有用的方法。  

但這不是一件容易的事，企業(yè)可能會遇到問題。因此，必須找到可靠的合作伙伴為其團隊提供支持，而這將從戰(zhàn)略會議開始，到成功的測試和開發(fā)階段結束。

原文標題：??Applying Design Thinking to Artificial Intelligence. Why Should You Use It in Your AI-Based Projects????，作者：Dorota Owczarek?