AI design

AI design gaat over het ontwerpen van toepassingen waarin kunstmatige intelligentie een begrijpelijke rol krijgt. Daarbij draait het niet uitsluitend om automatisch gemaakte beelden of een opvallende interface. Het gaat ook om de vragen die een gebruiker heeft, de manier waarop invoer wordt gevraagd en wat iemand met een uitkomst kan doen. Een goed ontwerp verbindt de mogelijkheden van de techniek met een duidelijke dagelijkse taak.

Ontwerp vanuit een behoefte

Begin met het probleem dat mensen proberen op te lossen. Willen zij sneller informatie terugvinden, een eerste concept schrijven of verschillende opties vergelijken? Beschrijf die taak zonder meteen een technische oplossing te kiezen. Dat helpt om te zien waar ondersteuning nuttig is en waar extra automatisering juist een omweg zou vormen. Niet iedere handeling heeft een AI functie nodig.

Observeer hoe de taak nu wordt uitgevoerd en vraag waar gebruikers vastlopen. Een zoekprobleem kan bijvoorbeeld samenhangen met onduidelijke documenten, terwijl een lange wachttijd door een goedkeuringsprocedure ontstaat. Een nieuwe interface lost zulke oorzaken niet vanzelf op. Maak daarom expliciet welk deel van de taak het ontwerp moet ondersteunen en welke onderdelen daarbuiten blijven.

Maak de invoer begrijpelijk

Een leeg tekstvak biedt vrijheid, maar kan ook onzekerheid veroorzaken. Geef gebruikers een duidelijk beginpunt: welke informatie is nodig en waarvoor wordt die gebruikt? Een kort voorbeeld kan helpen om de gewenste vorm te begrijpen. Zorg dat mensen het voorbeeld kunnen aanpassen en niet het gevoel krijgen dat zij een ingewikkelde instructietaal moeten beheersen om de toepassing te gebruiken.

Vraag niet meer informatie dan voor de taak nodig is. Als een systeem een document moet samenvatten, moet duidelijk zijn welk document wordt verwerkt en welke lengte of doelgroep wordt verwacht. Laat de gekozen invoer zichtbaar waar dat helpt bij controle. Zo kan iemand een tegenvallend resultaat gemakkelijker verklaren en een gerichte aanpassing maken.

Geef uitkomsten een duidelijke status

Ontwerp het resultaat als iets waarmee een gebruiker verder kan werken. Een voorstel, samenvatting of classificatie vraagt om een andere presentatie dan een definitief goedgekeurd document. Maak zichtbaar welke rol de uitkomst heeft. Vermijd een vormgeving die meer zekerheid uitstraalt dan gerechtvaardigd is, bijvoorbeeld door iedere gegenereerde suggestie automatisch als bevestigd antwoord te presenteren.

Wanneer een toepassing informatie uit documenten gebruikt, kan een verwijzing naar het relevante fragment helpen bij controle. Zorg dan dat die verwijzing daadwerkelijk bij de uitkomst hoort. Toon geen willekeurig percentage als teken van betrouwbaarheid. Bepaal liever welke uitleg iemand nodig heeft om te begrijpen waarop het resultaat steunt en of aanvullende beoordeling nodig is.

Laat mensen gericht bijsturen

Een bruikbaar ontwerp geeft meer mogelijkheden dan accepteren of helemaal opnieuw beginnen. Laat een gebruiker waar passend een passage aanpassen, een suggestie verwerpen of de oorspronkelijke invoer wijzigen. Bewaar het werk dat al bruikbaar is. Vooral bij langere documenten voorkomt dat onnodige herhaling en maakt het duidelijk welke beslissing de gebruiker zelf heeft genomen.

Besteed ook aandacht aan herstel. Wat gebeurt er als invoer ontbreekt, een bestand niet leesbaar is of geen bruikbaar resultaat ontstaat? Geef een concrete vervolgstap in gewone taal. Een melding die alleen zegt dat iets fout ging, helpt weinig. Soms is de beste uitweg terugkeren naar de bestaande handmatige werkwijze, zonder dat eerder ingevoerde informatie verloren gaat.

Test meer dan het mooiste voorbeeld

Een demonstratie met zorgvuldig gekozen materiaal laat vooral zien wat mogelijk is. Een ontwerptest moet ook lastige situaties bevatten. Gebruik onvolledige invoer, verschillende schrijfstijlen en opdrachten die buiten het bedoelde bereik vallen. Bekijk hoe gebruikers reageren wanneer een uitkomst onduidelijk of onjuist is. Juist dan blijkt of het ontwerp voldoende houvast en mogelijkheden tot correctie biedt.

Let tijdens de test op de hele taak. Meet niet alleen hoe snel een suggestie verschijnt, maar ook hoeveel tijd het kost om die te beoordelen en te verbeteren. Vraag gebruikers waarom zij een voorstel vertrouwen of afwijzen. Hun uitleg kan aanwijzingen geven over ontbrekende context, verwarrende termen of knoppen die een andere verwachting oproepen dan bedoeld.

Blijf het ontwerp onderhouden

Leg na een test vast welke problemen zijn gevonden en welke aanpassingen volgen. Controleer bij latere wijzigingen opnieuw de belangrijke gebruikssituaties. Een andere technische instelling kan immers gevolgen hebben voor wat mensen op het scherm zien. Behandel AI design daarom als doorlopend ontwerpwerk: een begrijpelijke ervaring waarin de gebruiker weet wat gebeurt, zorgvuldig kan beoordelen en zelf verder kan handelen.

AI design

Sergej Dergatsjev, eigenaar van Online Solutions Group, heeft CompanyGids nieuw leven ingeblazen en het platform verder uitgebouwd tot een moderne bedrijvengids voor België. Bezoek Company Gids en Online Solutions Group.

https://www.dergatsjev.be/2021/02/event-over-python-machine-learning.html

Veelgestelde vragen

Wat is kunstmatige intelligentie (AI) precies?▼

Kunstmatige intelligentie is een tak van de informatica die zich bezighoudt met het bouwen van slimme machines die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is. AI streeft ernaar menselijke intelligentie in machines te repliceren.

Wie heeft kunstmatige intelligentie bedacht?▼

Alan Turing, een wiskundige, stelde in 1950 de fundamentele vraag 'Kunnen machines denken?' met zijn paper 'Computing Machinery and Intelligence'. Dit legde de basis voor het veld van AI en de beroemde Turing-test.

Wat zijn de vier benaderingen van AI volgens Russell en Norvig?▼

De vier benaderingen zijn: menselijk denken, rationeel denken, menselijk handelen en rationeel handelen. De eerste twee richten zich op denkprocessen, terwijl de laatste twee zich focussen op gedrag van intelligente agenten.

Wat is machine learning en deep learning in relatie tot AI?▼

Machine learning en deep learning zijn benaderingen binnen AI die zorgen voor significante vooruitgang. Ze stellen machines in staat om uit data te leren en patronen te herkennen zonder expliciete programmering.

Hoe definiëert MIT-professor Patrick Winston kunstmatige intelligentie?▼

Winston definieert AI als algoritmen die mogelijk worden gemaakt door beperkingen, blootgelegd door representaties die modellen ondersteunen die denken, perceptie en actie met elkaar verbinden.