(اضغط على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو هذه الدرس)
تجربة المستخدم هي جانب مهم جدًا في بناء التطبيقات. يحتاج المستخدمون إلى القدرة على استخدام تطبيقك بكفاءة لأداء المهام. أن تكون كفءًا هو شيء واحد، لكن يجب عليك أيضًا تصميم التطبيقات بحيث يمكن استخدامها من قبل الجميع، لجعلها متاحة. سيركز هذا الفصل على هذا المجال حتى تتمكن في النهاية من تصميم تطبيق يمكن للناس استخدامه ويرغبون في استخدامه.
تجربة المستخدم هي كيفية تفاعل المستخدم واستخدام منتج أو خدمة معينة، سواء كان نظامًا أو أداة أو تصميمًا. عند تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يركز المطورون ليس فقط على ضمان أن تكون تجربة المستخدم فعالة، بل أيضًا أخلاقية. في هذا الدرس، نغطي كيفية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجات المستخدم.
سيغطي الدرس المجالات التالية:
- مقدمة لتجربة المستخدم وفهم احتياجات المستخدم
- تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للثقة والشفافية
- تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للتعاون والتغذية الراجعة
بعد أخذ هذا الدرس، ستكون قادرًا على:
- فهم كيفية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجات المستخدم.
- تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعزز الثقة والتعاون.
خذ بعض الوقت واقرأ المزيد عن تجربة المستخدم والتفكير التصميمي.
في شركتنا التعليمية الخيالية، لدينا مستخدمان رئيسيان، المعلمون والطلاب. لكل من المستخدمين احتياجات فريدة. يركز التصميم المتمحور حول المستخدم على المستخدم لضمان أن تكون المنتجات ذات صلة ومفيدة لأولئك الذين يُقصد بها.
يجب أن يكون التطبيق مفيدًا، موثوقًا، متاحًا وممتعًا لتقديم تجربة مستخدم جيدة.
كون التطبيق مفيدًا يعني أن لديه وظائف تتوافق مع الغرض المقصود، مثل أتمتة عملية التصحيح أو إنشاء بطاقات المراجعة. يجب أن يكون التطبيق الذي يقوم بأتمتة عملية التصحيح قادرًا على تعيين درجات دقيقة وفعالة لعمل الطلاب بناءً على معايير محددة مسبقًا. وبالمثل، يجب أن يكون التطبيق الذي ينشئ بطاقات المراجعة قادرًا على إنشاء أسئلة ذات صلة ومتنوعة بناءً على بياناته.
كون التطبيق موثوقًا يعني أنه يمكنه أداء مهمته باستمرار ودون أخطاء. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مثل البشر ليس مثاليًا وقد يكون عرضة للأخطاء. قد تواجه التطبيقات أخطاء أو مواقف غير متوقعة تتطلب تدخل أو تصحيح بشري. كيف تتعامل مع الأخطاء؟ في القسم الأخير من هذا الدرس، سنغطي كيفية تصميم أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي للتعاون والتغذية الراجعة.
كون التطبيق متاحًا يعني تمديد تجربة المستخدم للمستخدمين ذوي القدرات المختلفة، بما في ذلك أولئك ذوي الإعاقة، لضمان عدم ترك أحد. من خلال اتباع إرشادات ومبادئ الوصول، تصبح حلول الذكاء الاصطناعي أكثر شمولية، وقابلة للاستخدام، ومفيدة لجميع المستخدمين.
كون التطبيق ممتعًا يعني أنه ممتع للاستخدام. يمكن أن يكون لتجربة المستخدم الجذابة تأثير إيجابي على المستخدم، مما يشجعه على العودة إلى التطبيق وزيادة إيرادات الأعمال.
ليس كل تحدٍ يمكن حله بالذكاء الاصطناعي. يأتي الذكاء الاصطناعي لتعزيز تجربة المستخدم الخاصة بك، سواء كان ذلك في أتمتة المهام اليدوية أو تخصيص تجارب المستخدم.
بناء الثقة أمر حاسم عند تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تضمن الثقة أن المستخدم واثق من أن التطبيق سيقوم بالعمل، ويوفر النتائج باستمرار، وأن النتائج هي ما يحتاجه المستخدم. خطر في هذا المجال هو عدم الثقة والثقة المفرطة. يحدث عدم الثقة عندما يكون لدى المستخدم القليل من الثقة أو لا يثق في نظام الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى رفض المستخدم لتطبيقك. يحدث الثقة المفرطة عندما يبالغ المستخدم في تقدير قدرة نظام الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى ثقة المستخدمين في نظام الذكاء الاصطناعي أكثر من اللازم. على سبيل المثال، قد يؤدي نظام التصحيح التلقائي في حالة الثقة المفرطة إلى عدم قيام المعلم بمراجعة بعض الأوراق لضمان عمل نظام التصحيح بشكل جيد. يمكن أن يؤدي ذلك إلى درجات غير عادلة أو غير دقيقة للطلاب، أو فرص ضائعة للتغذية الراجعة والتحسين.
طريقتان لضمان وضع الثقة في مركز التصميم هما التفسير والتحكم.
عندما يساعد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات مثل نقل المعرفة للأجيال القادمة، من المهم أن يفهم المعلمون والآباء كيفية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي. هذا هو التفسير - فهم كيفية اتخاذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي للقرارات. يشمل التصميم للتفسير إضافة تفاصيل أمثلة لما يمكن أن يفعله تطبيق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، بدلاً من "ابدأ مع معلم الذكاء الاصطناعي"، يمكن للنظام استخدام: "قم بتلخيص ملاحظاتك لتسهيل المراجعة باستخدام الذكاء الاصطناعي."
مثال آخر هو كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للبيانات الشخصية والمستخدم. على سبيل المثال، قد يكون لدى المستخدم بشخصية الطالب قيود بناءً على شخصيته. قد لا يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على كشف الإجابات على الأسئلة، لكنه قد يساعد في توجيه المستخدم للتفكير في كيفية حل مشكلة.
الجزء الرئيسي الأخير من التفسير هو تبسيط التفسيرات. قد لا يكون الطلاب والمعلمون خبراء في الذكاء الاصطناعي، لذلك يجب أن تكون التفسيرات لما يمكن أن يفعله التطبيق أو لا يمكنه فعله مبسطة وسهلة الفهم.
يخلق الذكاء الاصطناعي التوليدي تعاونًا بين الذكاء الاصطناعي والمستخدم، حيث يمكن للمستخدم على سبيل المثال تعديل المحفزات للحصول على نتائج مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، بمجرد إنشاء مخرجات، يجب أن يكون المستخدمون قادرين على تعديل النتائج، مما يمنحهم إحساسًا بالتحكم. على سبيل المثال، عند استخدام Bing، يمكنك تخصيص محفزك بناءً على التنسيق والنبرة والطول. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك إضافة تغييرات إلى مخرجاتك وتعديل المخرجات كما هو موضح أدناه:
ميزة أخرى في Bing تسمح للمستخدم بالتحكم في التطبيق هي القدرة على الاشتراك والانسحاب من البيانات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لتطبيق المدرسة، قد يرغب الطالب في استخدام ملاحظاته وكذلك موارد المعلمين كمادة للمراجعة.
عند تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تكون النية مفتاحًا لضمان عدم الثقة المفرطة من المستخدمين، مما يضع توقعات غير واقعية لقدراته. إحدى الطرق للقيام بذلك هي خلق احتكاك بين المحفزات والنتائج. تذكير المستخدم بأن هذا هو الذكاء الاصطناعي وليس إنسانًا زميلًا
كما ذُكر سابقًا، يخلق الذكاء الاصطناعي التوليدي تعاونًا بين المستخدم والذكاء الاصطناعي. معظم التفاعلات تكون مع مستخدم يدخل محفزًا والذكاء الاصطناعي يولد مخرجًا. ماذا لو كان المخرج غير صحيح؟ كيف يتعامل التطبيق مع الأخطاء إذا حدثت؟ هل يلقي الذكاء الاصطناعي اللوم على المستخدم أو يأخذ وقتًا لشرح الخطأ؟
يجب بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتلقي وإعطاء التغذية الراجعة. لا يساعد هذا فقط في تحسين نظام الذكاء الاصطناعي، بل يبني أيضًا الثقة مع المستخدمين. يجب أن تتضمن التصميم حلقة تغذية راجعة، يمكن أن يكون مثالًا بسيطًا هو الإعجاب أو عدم الإعجاب بالمخرج.
طريقة أخرى للتعامل مع هذا هي التواصل بوضوح قدرات وحدود النظام. عندما يرتكب المستخدم خطأً يطلب شيئًا يتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون هناك أيضًا طريقة للتعامل مع ذلك، كما هو موضح أدناه.
تكون الأخطاء النظامية شائعة في التطبيقات حيث قد يحتاج المستخدم إلى مساعدة بمعلومات خارج نطاق الذكاء الاصطناعي أو قد يكون للتطبيق حد لعدد الأسئلة/المواد التي يمكن للمستخدم توليد ملخصات لها. على سبيل المثال، قد لا يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي المدرب على بيانات لمواد محدودة مثل التاريخ والرياضيات قادرًا على التعامل مع الأسئلة حول الجغرافيا. للتخفيف من ذلك، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يعطي ردًا مثل: "عذرًا، تم تدريب منتجنا على بيانات في المواد التالية.....، لا أستطيع الرد على السؤال الذي طرحته."
تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليست مثالية، لذلك، من المتوقع أن ترتكب أخطاء. عند تصميم تطبيقاتك، يجب عليك ضمان توفير مساحة للتغذية الراجعة من المستخدمين ومعالجة الأخطاء بطريقة بسيطة وسهلة التفسير.
خذ أي تطبيقات ذكاء اصطناعي قمت ببنائها حتى الآن، فكر في تنفيذ الخطوات التالية في تطبيقك:
-
المتعة: فكر في كيفية جعل تطبيقك أكثر متعة. هل تضيف تفسيرات في كل مكان؟ هل تشجع المستخدم على الاستكشاف؟ كيف تصيغ رسائل الخطأ الخاصة بك؟
-
الاستخدام: بناء تطبيق ويب. تأكد من أن تطبيقك يمكن التنقل فيه باستخدام كل من الفأرة ولوحة المفاتيح.
-
الثقة والشفافية: لا تثق في الذكاء الاصطناعي تمامًا ومخرجاته، فكر في كيفية إضافة إنسان إلى العملية للتحقق من المخرجات. أيضًا، فكر وطبق طرق أخرى لتحقيق الثقة والشفافية.
-
التحكم: امنح المستخدم التحكم في البيانات التي يقدمها للتطبيق. طبق طريقة يمكن للمستخدم الاشتراك والانسحاب من جمع البيانات في تطبيق الذكاء الاصطناعي.
بعد الانتهاء من هذا الدرس، تحقق من مجموعة تعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي لمواصلة تعزيز معرفتك بالذكاء الاصطناعي التوليدي!
توجه إلى الدرس 13، حيث سنلقي نظرة على كيفية تأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي!
إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة بالذكاء الاصطناعي Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حاسمة، يُوصى بالترجمة البشرية الاحترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.