Dizajn za poboljšanu inteligenciju

Donosi ljudski usredotočen pristup velikim podacima i pametnim strojevima

Autor: Brown Brown, Dean Malmgren i Mike Stringer

Možemo li dati dušu podacima? Mislimo da možemo. Ići ćemo i dalje od toga: moramo. Zašto? Kao pokretači umjetne inteligencije, podaci predstavljaju novo doba dizajna i proizvodnje koja će se suprotstaviti industrijskoj revoluciji.

I to bi trebalo dati trenutak za stanku. Ako smo išta naučili iz znanstveno-fantastičnog spektra strojeva pođe po zlu, to je s velikom računalnom snagom velika odgovornost. Inteligencija koja se temelji na podacima uskoro će biti ugrađena u gotovo sve što vidimo, dodirnemo i radimo. Znajući to, naša je dužnost dovesti čovječanstvo na to - osmisliti ga kako bi bilo relevantno, suosjećajno i da, čak i duševno.

Umjesto toga, ono što uglavnom vidimo tamo su tehnolozi koji pokušavaju biti malo pametniji u dizajnu, a dizajneri pokušavaju biti malo pametniji u pogledu tehnologije. To neće biti dovoljno ako želimo izgraditi humani inteligentni svijet. Da bismo došli tamo gdje trebamo ići, moramo poraditi zajedno - da okupimo duboke praktičare na interdisciplinarnim timovima. Zbog toga IDEO sa zadovoljstvom objavljuje da smo nabavili Datascope. Naš studio u Chicagu posljednje četiri godine istražuje dizajn podataka usmjerenih na ljude, zajedno sa Datascopeom i brojnim klijentima, a mi smo uzbuđeni što smo formalno udružili snage kako bismo povećali taj napor.

Zajedno ćemo stvoriti ponudu koju nazivamo D4AI: Dizajn za poboljšanu inteligenciju. Izbor "povećane", a ne "umjetne", nije samo fantastična igra riječi - povećana inteligencija proširuje sposobnosti ljudi na način koji se osjeća prirodnim. Ako se inteligencija naših uređaja, sustava i odnosa osjeća umjetno, to nikada neće ostati.

Pojačana inteligencija bit će autentično utkana u naše živote tek kad se osjeća toplokrvno i responzivno - jednako predvidljivo kao i mi. To je nalet emocija kada Google Photos prepozna godišnjicu i objavi fotografiju koju ste snimili posljednjeg dana kada ste bili s djedom, koji je umro prošle godine. Značajka asistenta Google Photos premještena je iz jednostavnog uslužnog programa u gotovo svakodnevno proširenje memorije.

Ako se inteligencija naših uređaja, sustava i odnosa osjeća umjetno, to nikada neće ostati.

Ali, za svaki pametan trenutak postoji i bezbroj snopova. Naši digitalni pomoćnici mogu se činiti krajnje besmisleno - ili još gore, bez srca. Ako dugo gledamo, vjerojatno smo u kambrijsko doba inteligentnih strojeva. Naš pristup će biti ići ponizno, skidajući kape, znajući da postoji puno toga što ne znamo i mnogo teškog posla koji treba obaviti. U skladu s tim, obećanje umjetne inteligencije učiniti će pametne stvari izvedivim. A D4AI se nada da će ih učiniti poželjnima. Ljudi će uvijek vidjeti stvari koje strojevi ne mogu vidjeti, i obrnuto.

Započinjući D4AI, nalazimo se u trenutku vrlo sličnom onome kada je IDEO pionirio Interakcijski dizajn prije gotovo 30 godina. Bill Moggridge, dizajner prvog prijenosnog računala shvatio je koliko je neophodno osmisliti interakciju između ljudi i računala koja su ukorijenjena u ljudskim potrebama. U to su vrijeme mnogi bili sumnjičavi prema neosobnosti softverskih sučelja. No, tretirani kao dizajnerski medij u kontekstu interakcije, sučelja su se pojavila na korisne i dosad nezamislive načine koji sada potiču digitalne transformacije širom svijeta.

Isto se može reći i o primjeni dizajna na sučelja vođena podacima. Postoji rašireno uvjerenje da je vrijednost podataka nedostižna. Ali to jednostavno nije istina Podaci sami po sebi su inertne - glupe sirovine. Stvaranje pametnih stvari značit će oblikovanje s podacima na način koji odražava i reagira na ljudsko ponašanje. To znači učiniti dinamičnom. Fleksibilno. Evolucijska. Morat će postojati u vezama. A odnosi su, kao što svi znamo, komplicirani. Štoviše, sada imamo odnose ne samo jedni s drugima, već i s našim telefonima i mrežama, tijelima i automobilima.

U IDEO-u mnogo razmišljamo o tim vezama. Na primjer, kad ste u automobilu, možda komunicira s vama, telefonom i okolinom dok reagira na podatke prikupljene od senzora koji su obučeni na cesti. Tko ima agenciju po tom scenariju? Tko je glavni? Vas? Tvoj telefon? Auto? Vozačka usluga u oblaku?

Podaci sami po sebi su inertne - glupe sirovine. Stvaranje pametnih stvari značit će oblikovanje s podacima na način koji odražava i reagira na ljudsko ponašanje.

Dizajniranje s podacima na način da povećava naše veze s ljudima i stvarima zahtijeva (1) posjedovanje dovoljno tehničkog znanja da se zna raditi sa sirovim ulazima i (2) dovoljno dizajnerskog načina razmišljanja da bi ti ulazi postali relevantni.

Zajedno, svaki skup podataka posreduju ljudi. Ljudi identificiraju podatke kao važne, bilježe ih i analiziraju. Ljudi upisuju milijarde upita pretraživanja koje omogućuju tražilicama da se neprestano poboljšavaju. Ljudi opetovano smanjuju temperaturu na pametnom termostatu; tek tada se termostat može naučiti odbiti za nas. Tada se „inteligencija“ motora oslanja na naše razumijevanje ljudskog ponašanja i našu sposobnost da programski iskoristimo svoje podatke na način za koji nam se učini korisnim.

U podacima postoji i element ljudske namjere i povijesne pristranosti, i to bismo trebali priznati. Sposobnost D4AI da stvori inteligentne sustave koji će sadržavati značajne promjene oslanjat će se na kombiniranje nezamjenjivog ljudskog uvida i snage strojeva. To ne možemo lako riješiti, prepoznajemo, već težnja u koju ulažemo.

Evo korisnog primjera kako samo podaci mogu propustiti oznaku bez pomoći dizajna usredotočenog na čovjeka: Danas su djeca senzori koji nam govore da u kući ima boje. Čipi se sa zida, pojedu ga i otrovaju se. Tek kad razviju simptome, zvona alarma se isključe.

Radna grupa Data Science for Social Good mislila je da su riješili problem za čikašku djecu. Hitna pomoć u javnom zdravstvu za koju bi trebalo popraviti 10 godina i 77 milijuna dolara mogla bi se riješiti za tri mjeseca za samo 1 milijun dolara uz pomoć modela podataka koji su razvili.

No, nastao je problem: njihov je model zahtijevao znati gdje se nalazi svaka trudnica u gradu - informacije koje nisu bile javne ili dostupne. Naposljetku su pronašli rješenje usmjereno na čovjeka ukorijenjeno u drugom uvidu, onom koje čisti podaci nikada nisu mogli predvidjeti: Žene koje su živjele u starim zgradama za koje je najvjerovatnije da su onečišćene olovom također su najmanje imale potrebu za prenatalnom skrbi. Na temelju tog uvida, grupa je promijenila fokus na pružanje prenatalne skrbi u tim četvrtima i istodobno je pregledala zgrade u kojima su djeca živjela ili će se uskoro roditi za olovnom bojom - poslužujući dvije potrebe odjednom.

Priča je podsjetnik da su predviđanja jednostavna, ali ljudi su komplicirani. Prava vrsta podataka nije uvijek dostupna ili korisna ili pametna prečac kada pokušavate riješiti višestruke ljudske probleme.

Predviđanja su laka, ali ljudi su komplicirani.

Proučavajući takve priče, suosnivači Datascopa pitali bi se što bi IDEO učinio? Isto tako, IDEO i njegovi klijenti suočavaju se sa sve složenijim izazovima u vezi s podacima i dizajnom i pitaju se što bi Datascope učinio? Datascope uzima kao polazište ljudske potrebe svojstvene nekom problemu, a ne podatke koji se mogu činiti najočitije relevantnim za taj problem. Iako se mnoge druge tvrtke u svom prostoru mogu smatrati inženjerima podataka koji implementiraju rješenja u velikom obimu ili su znanstvenici podataka usko usredotočeni na istraživanje novih statističkih modela, Datascopers sebe vide kao dizajnere - dizajnere koji rade s podacima i algoritmima za stvaranje AI usmjerenog na ljude.

Zajedno, vjerujemo da povećana inteligencija temeljena na podacima u osnovi mijenja svijet oko nas. Vrijeme je da se uvjerimo da dizajniramo tu inteligenciju na način koji će učiniti - i pod nama znači svako ljudsko biće - boljim.