人工智能正在成为我们生活中更大、更重要的一部分。基于人工智能的产品和服务将无处不在，从 自动驾驶汽车到Siri等语音助手。设计思维是 可以在资源有限的不可预测的环境中以精益、迭代的方式运行设计人工智能系统的过程。人工智能不遵循可预测的规则和行为，针对 人工智能进行设计需要 与其他类型的技术设计需要不同的技能。 今天，我们想告诉您更多关于人工智能项目如何影响您的流程以及如何将其实施到您的流程中。
什么是设计思维？
设计思维是创建软件开发过程的最古老（但仍然是现代）的方法之一。 这个方法从用户需求开始，并将他置于整个开发的中心。用户的需求、情感、感受和 对于开发团队来说，问题应该是最重要的事情。
设计人工智能需要与其他类型的技术设计不同的技能，因为人工智能不会遵循可预测的规则和行为。 这意味着需要尽可能创建以人为本的解决方案，考虑每天使用这些技术的人的需求、情绪、感受和想法，以及他们在使用此类基于人工智能的产品或服务时可能面临的所有问题。
人工智能项目需要的不仅有好的、合乎道德的设计，还需要有可靠的数据源。每个项目都是不同的，但项目经理的数据科学知识对于成功的研究和开发至关重要。
问 责
在人工智能项目中，问责制至关重要，因为基于人工智能的产品和服务已经在影响我们的日常生活。 进行人工智能设计思维的设计师在各个方面使用人工智能时应考虑人们的生活的所有可能的场景，同时考虑到实际使用过程中可能出现的不同类型的风险。如果人工智能系统做出特定决定，谁应该对此负责？人工智能系统决策是最终决定，还是人工监督？
可解释性
信任
基于人工智能的产品和服务可能不容易信任。人工智能算法通常是不透明的，并且缺乏解释性的人工智能可能导致过度依赖人工智能。设计思维是一种工具，可让您通过设计系统来建立对 人工智能 的信任，为用户提供清晰的反馈循环，以便他们了解 人工智能算法的作用。
人机交互
斯坦福大学设计学院（d.school）提出的五阶段设计思维模型。设计思维的五个阶段如下：移情、定义（问题）、构思、原型和测试。
首先，我们需要将过去的经验和对世界的假设抛在脑后，通过调查问卷、访谈、直接观察、网上论坛、研究报告资料等深入了解目标受众需要什么、他们的行为、感受和思考方式。进一步，我们需要挖掘为什么他们在现实环境中与产品交互时展示此类行为、感受和想法，从而做到真正洞察用户、对即将解决的问题有一个感同身受的理解。找到驱动用户行为和需求的潜在因素和动机是成功设计的核心因素。
除了被动地在自然环境中观察他们或在采访中与他们互动以外，我们也可以代入用户的角色去体验他们的经历，即俗话说的穿上他们的鞋子走上一公里，以便更深入地了解他们的真实情况。
基于我们已经获得的用户信息，我们需要进一步的分析观察结果，提炼洞察，并形成问题陈述——即定义我们需要解决的核心问题。在构建问题的过程中，我们可以通过创建代表性的角色把思路聚焦于用户，这有助于我们发现不同用户的共性和差异。好的问题定义将指导我们朝着正确的方向启动构思解决方案。
第 3 阶段：构思（Ideate）——挑战假设并创造想法
制作原型实际上是一个实验阶段。我们需要基于上个步骤得到的解决方案，制作一些低风险的、廉价的、按比例缩小或者低保真版本的产品来调查我们想法的可行性，通过这种人工智能开发方法，您将选择基于Semantic Kernel开发一个完美的最终软件。从Semantic Kernel的使用示例开始操作，或将人工智能添加到您的应用程序里。
一旦原型完成，可以先初步自行尝试原型演练，检查一下涉及的流程是否完整、操作是否能顺利执行。我们需要让尽可能多的目标受众测试原型，确保用户能够明白如何使用产品，以及进一步探索如何才能更有效地满足他们的需求，并基于测试结果返回之前的阶段重新定义一个/多个问题，或者进行迭代与改进。测试可以贯穿在设计思维项目的整个过程中，一般情况下，它与原型阶段同时进行。测试可以帮助团队获悉无价的用户反馈，重新审视潜在的解决方案和策略列表，以便建新方法来解决新发现的问题。
设计思维的优势
满足利益相关者的需求
提高 人工智能投资的投资回报率
您花在设计思维练习上的时间可以确保您的长期 人工智能投资。每个企业有自己的特点和需求。这就是为什么机器学习的实施应该是量身定制的。设计思考有助于找到痛点并定义组织中 人工智能的业务案例，从而有助于转向 您的 人工智能梦想成为一项有利可图的投资。
创新
降低故障风险
当您详细调查目标群体及其问题时，您开发产品的机会 这将满足他们的需求增加，您的产品成功的机会更高。
总结
设计思维方法将伴随我们很长时间。它证明它是用来开发人工智能产品或服务的有用方法。 但这绝对不是一件容易的事，某些组织可能会遇到问题。这就是为什么寻找可靠的合作伙伴很重要，在此过程中为您的团队提供支持 - 从战略会议开始，直到成功的测试结束。