(यो पाठको भिडियो हेर्न माथिको चित्रमा क्लिक गर्नुहोस्)
प्रयोगकर्ता अनुभव अनुप्रयोग निर्माणको एक धेरै महत्त्वपूर्ण पक्ष हो। प्रयोगकर्ताहरूले कार्यहरू पूरा गर्न तपाईंको अनुप्रयोगलाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सक्षम हुनुपर्छ। प्रभावकारी हुनु एक कुरा हो, तर तपाईंले अनुप्रयोगहरू सबैले प्रयोग गर्न सक्ने गरी डिजाइन गर्नुपर्छ, ताकि तिनीहरू सुगम्य बनून्। यो अध्यायले यस क्षेत्रमा ध्यान केन्द्रित गर्नेछ ताकि तपाईंले अन्ततः एउटा यस्तो अनुप्रयोग डिजाइन गर्नुहोस् जुन मानिसहरूले प्रयोग गर्न सक्छन् र चाहन्छन्।
प्रयोगकर्ता अनुभव भनेको प्रयोगकर्ताले विशेष उत्पादन वा सेवासँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छ र प्रयोग गर्छ भन्ने हो, चाहे त्यो प्रणाली, उपकरण वा डिजाइन होस्। AI अनुप्रयोगहरू विकास गर्दा, विकासकर्ताहरूले प्रयोगकर्ता अनुभव प्रभावकारी बनाउने मात्र होइन, नैतिक पनि बनाउने कुरामा ध्यान दिन्छन्। यस पाठमा, हामी प्रयोगकर्ता आवश्यकताहरू सम्बोधन गर्ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुप्रयोगहरू कसरी निर्माण गर्ने भन्ने कुरा कभर गर्छौं।
पाठले निम्न क्षेत्रहरू कभर गर्नेछ:
- प्रयोगकर्ता अनुभवको परिचय र प्रयोगकर्ता आवश्यकताहरूको समझ
- विश्वास र पारदर्शिताको लागि AI अनुप्रयोगहरू डिजाइन
- सहकार्य र प्रतिक्रियाको लागि AI अनुप्रयोगहरू डिजाइन
यस पाठ लिएको पछि, तपाईं सक्षम हुनुहुनेछ:
- प्रयोगकर्ता आवश्यकताहरू पूरा गर्ने AI अनुप्रयोगहरू कसरी निर्माण गर्ने भन्ने बुझ्न।
- विश्वास र सहकार्यलाई प्रवर्द्धन गर्ने AI अनुप्रयोगहरू डिजाइन गर्न।
थप समय निकालेर प्रयोगकर्ता अनुभव र डिजाइन सोचाइ बारे पढ्नुहोस्।
हाम्रो काल्पनिक शिक्षा स्टार्टअपमा, हामीसँग दुई प्रमुख प्रयोगकर्ताहरू छन्, शिक्षक र विद्यार्थी। यी दुई प्रयोगकर्ताहरूको अद्वितीय आवश्यकताहरू छन्। प्रयोगकर्ता-केंद्रित डिजाइनले प्रयोगकर्तालाई प्राथमिकता दिन्छ, सुनिश्चित गर्दछ कि उत्पादनहरू उनीहरूको लागि प्रासंगिक र लाभदायक छन्।
अनुप्रयोगले राम्रो प्रयोगकर्ता अनुभव प्रदान गर्न उपयोगी, विश्वसनीय, सुगम्य र रमाइलो हुनुपर्छ।
उपयोगी हुनुको अर्थ अनुप्रयोगले यसको लक्षित उद्देश्यसँग मेल खाने कार्यक्षमता छ, जस्तै ग्रेडिङ प्रक्रिया स्वचालित गर्ने वा पुनरावलोकनका लागि फ्ल्यासकार्डहरू सिर्जना गर्ने। ग्रेडिङ प्रक्रिया स्वचालित गर्ने अनुप्रयोगले पूर्वनिर्धारित मापदण्डहरूमा आधारित विद्यार्थीहरूको कामलाई सही र प्रभावकारी रूपमा स्कोर दिन सक्षम हुनुपर्छ। त्यस्तै, पुनरावलोकन फ्ल्यासकार्डहरू सिर्जना गर्ने अनुप्रयोगले यसको डेटामा आधारित प्रासंगिक र विविध प्रश्नहरू सिर्जना गर्न सक्षम हुनुपर्छ।
विश्वसनीय हुनुको अर्थ अनुप्रयोगले आफ्नो कार्यलाई निरन्तर र त्रुटिहरू बिना प्रदर्शन गर्न सक्षम हुनुपर्छ। यद्यपि, AI पनि मानिसहरू जस्तै पूर्ण छैन र त्रुटिहरूको शिकार हुन सक्छ। अनुप्रयोगहरूले त्रुटिहरू वा अप्रत्याशित अवस्थाहरू सामना गर्न सक्छन् जसलाई मानव हस्तक्षेप वा सुधार आवश्यक पर्दछ। तपाईं त्रुटिहरू कसरी व्यवस्थापन गर्नुहुन्छ? यस पाठको अन्तिम खण्डमा, हामी सहकार्य र प्रतिक्रियाको लागि AI प्रणालीहरू र अनुप्रयोगहरू कसरी डिजाइन गरिन्छ भन्ने कुरा कभर गर्नेछौं।
सुगम्य हुनुको अर्थ विभिन्न क्षमताका प्रयोगकर्ताहरूलाई, अपाङ्गता भएका व्यक्तिहरूलाई समेत, प्रयोगकर्ता अनुभव विस्तार गर्नु हो, सुनिश्चित गर्दछ कि कोही पनि बाहिर नछुटियोस्। पहुँचयोग्यता दिशानिर्देशहरू र सिद्धान्तहरूको पालना गरेर, AI समाधानहरू थप समावेशी, प्रयोगयोग्य, र सबै प्रयोगकर्ताहरूका लागि लाभदायक बन्छन्।
रमाइलो हुनुको अर्थ अनुप्रयोग प्रयोग गर्न रमाइलो हुनु हो। आकर्षक प्रयोगकर्ता अनुभवले प्रयोगकर्तामा सकारात्मक प्रभाव पार्न सक्छ, उनीहरूलाई अनुप्रयोगमा फर्कन प्रोत्साहित गर्दै र व्यापार राजस्व बढाउँदै।
प्रत्येक चुनौती AI द्वारा समाधान गर्न सकिँदैन। AI तपाईको प्रयोगकर्ता अनुभवलाई पूरक बनाउन आउँछ, चाहे त्यो म्यानुअल कार्यहरू स्वचालित गर्ने होस् वा प्रयोगकर्ता अनुभवहरूलाई व्यक्तिगत बनाउने होस्।
AI अनुप्रयोगहरू डिजाइन गर्दा विश्वास निर्माण महत्वपूर्ण छ। विश्वासले प्रयोगकर्तालाई विश्वास दिलाउँछ कि अनुप्रयोगले काम पूरा गर्नेछ, लगातार नतिजा दिनेछ र नतिजाहरू प्रयोगकर्ताले चाहेको कुरा हो। यस क्षेत्रमा एक जोखिम अविश्वास र अतिविश्वास हो। अविश्वास तब हुन्छ जब प्रयोगकर्तालाई AI प्रणालीमा थोरै वा कुनै विश्वास छैन, जसले गर्दा प्रयोगकर्ताले तपाईंको अनुप्रयोगलाई अस्वीकार गर्छ। अतिविश्वास तब हुन्छ जब प्रयोगकर्ताले AI प्रणालीको क्षमतालाई धेरै आकलन गर्छ, जसले गर्दा प्रयोगकर्ताहरूले AI प्रणालीमा धेरै विश्वास गर्छन्। उदाहरणका लागि, एक स्वचालित ग्रेडिङ प्रणालीको मामलामा, अतिविश्वासले शिक्षकलाई केही कागजहरूको प्रमाणिकरण नगरी ग्रेडिङ प्रणाली राम्रोसँग काम गर्छ भन्ने सुनिश्चित गर्न सक्छ। यसले विद्यार्थीहरूको लागि अन्यायपूर्ण वा गलत ग्रेडहरू, वा प्रतिक्रियाको अवसरहरू गुमाउन सक्छ।
विश्वासलाई डिजाइनको केन्द्रमा राख्न दुई तरिकाहरू छन्: व्याख्यात्मकता र नियन्त्रण।
जब AI ले भविष्यका पुस्ताहरूसँग ज्ञान बाँड्ने निर्णयहरूमा मद्दत गर्छ, शिक्षक र अभिभावकहरूले AI निर्णयहरू कसरी गरिन्छन् भन्ने कुरा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। यो व्याख्यात्मकता हो - AI अनुप्रयोगहरूले कसरी निर्णय लिन्छन् भन्ने कुरा बुझ्नु। व्याख्यात्मकताको लागि डिजाइन गर्दा AI अनुप्रयोगले के गर्न सक्छ भन्ने उदाहरणहरूको विवरण थप्ने समावेश छ। उदाहरणका लागि, "AI शिक्षकसँग सुरु गर्नुहोस्" को सट्टा, प्रणालीले प्रयोग गर्न सक्छ: "AI प्रयोग गरेर आफ्नो नोटहरूलाई सजिलो पुनरावलोकनको लागि संक्षेप गर्नुहोस्।"
AI ले प्रयोगकर्ता र व्यक्तिगत डेटा कसरी प्रयोग गर्छ भन्ने अर्को उदाहरण हो। उदाहरणका लागि, विद्यार्थीको व्यक्तित्व भएको प्रयोगकर्तासँग उनीहरूको व्यक्तित्वको आधारमा सीमितताहरू हुन सक्छ। AI ले प्रश्नहरूको उत्तर प्रकट गर्न सक्षम नहुन सक्छ तर उनीहरूलाई समस्या समाधान गर्न कसरी सोच्न सकिन्छ भनेर मार्गदर्शन गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
व्याख्यात्मकताको अर्को प्रमुख भाग भनेको व्याख्याहरूको सरलीकरण हो। विद्यार्थी र शिक्षकहरू AI विशेषज्ञ नहुन सक्छन्, त्यसैले अनुप्रयोगले के गर्न सक्छ वा गर्न सक्दैन भन्ने व्याख्या सरल र बुझ्न सजिलो हुनुपर्छ।
जनरेटिव AI ले AI र प्रयोगकर्ताबीच सहकार्य सिर्जना गर्छ, जहाँ उदाहरणका लागि प्रयोगकर्ताले विभिन्न नतिजाहरूको लागि संकेतहरू परिमार्जन गर्न सक्छ। थप रूपमा, एकपटक आउटपुट उत्पन्न भएपछि, प्रयोगकर्ताहरूले नतिजाहरू परिमार्जन गर्न सक्षम हुनुपर्छ जसले उनीहरूलाई नियन्त्रणको भावना दिन्छ। उदाहरणका लागि, बिङ प्रयोग गर्दा, तपाईं आफ्नो संकेतलाई ढाँचा, स्वर र लम्बाइको आधारमा अनुकूलित गर्न सक्नुहुन्छ। थप रूपमा, तपाईं आफ्नो आउटपुटमा परिवर्तनहरू थप्न सक्नुहुन्छ र तल देखाइएको रूपमा आउटपुट परिमार्जन गर्न सक्नुहुन्छ:
बिङमा प्रयोगकर्तालाई अनुप्रयोगमा नियन्त्रण दिनको लागि अर्को सुविधा भनेको AI ले प्रयोग गर्ने डेटा छनोट गर्ने र नछनोट गर्ने क्षमता हो। विद्यालय अनुप्रयोगको लागि, विद्यार्थीले आफ्नो नोटहरू साथै शिक्षकका स्रोतहरूलाई पुनरावलोकन सामग्रीको रूपमा प्रयोग गर्न चाहन सक्छ।
AI अनुप्रयोगहरू डिजाइन गर्दा, प्रयोगकर्ताहरूले यसको क्षमताहरूको अवास्तविक अपेक्षाहरू राख्न नदिनु महत्त्वपूर्ण छ। यसो गर्नको एक तरिका भनेको संकेतहरू र नतिजाहरू बीच घर्षण सिर्जना गर्नु हो। प्रयोगकर्तालाई यो AI हो, कुनै अन्य मानव होइन भनेर सम्झाउने।
पहिले उल्लेख गरेझैं, जनरेटिव AI ले प्रयोगकर्ता र AI बीच सहकार्य सिर्जना गर्छ। धेरैजसो सहभागिताहरू प्रयोगकर्ताले संकेत प्रविष्ट गर्ने र AI ले आउटपुट उत्पन्न गर्ने हुन्छ। यदि आउटपुट गलत छ भने के हुन्छ? यदि त्रुटिहरू देखा परे भने अनुप्रयोगले कसरी त्रुटिहरूलाई व्यवस्थापन गर्छ? के AI ले प्रयोगकर्तालाई दोष दिन्छ वा त्रुटिको व्याख्या गर्न समय लिन्छ?
AI अनुप्रयोगहरूलाई प्रतिक्रिया प्राप्त गर्न र दिनको लागि निर्माण गरिनुपर्छ। यसले मात्र AI प्रणालीलाई सुधार गर्न मद्दत गर्दैन, तर प्रयोगकर्ताहरूसँग विश्वास पनि निर्माण गर्छ। डिजाइनमा प्रतिक्रिया लूप समावेश हुनुपर्छ, उदाहरणका लागि एक साधारण थम्स अप वा डाउन आउटपुटमा हुन सक्छ।
यसलाई व्यवस्थापन गर्ने अर्को तरिका भनेको प्रणालीको क्षमताहरू र सीमितताहरूलाई स्पष्ट रूपमा सञ्चार गर्नु हो। जब प्रयोगकर्ताले AI क्षमताहरू भन्दा परको कुरा अनुरोध गर्दा गल्ती गर्छ, यो व्यवस्थापन गर्ने तरिका पनि हुनुपर्छ, तल देखाइएको रूपमा।
सिस्टम त्रुटिहरू सामान्यतया अनुप्रयोगहरूसँग हुन्छन् जहाँ प्रयोगकर्ताले AI को दायरा बाहिरको जानकारीको लागि सहयोग आवश्यक हुन सक्छ वा अनुप्रयोगमा प्रयोगकर्ताले कति प्रश्न/विषयहरू उत्पन्न गर्न सक्छ भन्ने सीमितता हुन सक्छ। उदाहरणका लागि, इतिहास र गणित जस्ता सीमित विषयहरूमा डेटा प्रयोग गरेर प्रशिक्षित AI अनुप्रयोगले भूगोलसँग सम्बन्धित प्रश्नहरू व्यवस्थापन गर्न सक्षम नहुन सक्छ। यसलाई कम गर्नको लागि, AI प्रणालीले यस्तो प्रतिक्रिया दिन सक्छ: "माफ गर्नुहोस्, हाम्रो उत्पादन निम्न विषयहरूमा डेटा प्रयोग गरेर प्रशिक्षित गरिएको छ....., म तपाईंले सोधेको प्रश्नको जवाफ दिन सक्षम छैन।"
AI अनुप्रयोगहरू पूर्ण छैनन्, त्यसैले तिनीहरूले गल्तीहरू गर्न सक्छन्। तपाईंको अनुप्रयोगहरू डिजाइन गर्दा, तपाईंले प्रयोगकर्ताहरूबाट प्रतिक्रिया प्राप्त गर्न र त्रुटिहरूलाई सरल र सजिलै व्याख्या गर्न मिल्ने तरिकामा व्यवस्थापन गर्ने ठाउँ सुनिश्चित गर्नुपर्छ।
तपाईंले अहिलेसम्म निर्माण गरेका कुनै पनि AI अनुप्रयोगहरू लिनुहोस्, तपाईँको अनुप्रयोगमा तलका चरणहरू कार्यान्वयन गर्ने बारे विचार गर्नुहोस्:
-
रमाइलो: तपाईँको अनुप्रयोगलाई कसरी थप रमाइलो बनाउन सकिन्छ भन्ने बारे विचार गर्नुहोस्। के तपाईंले सबै ठाउँमा व्याख्याहरू थप्दै हुनुहुन्छ? के तपाईंले प्रयोगकर्तालाई अन्वेषण गर्न प्रोत्साहित गर्दै हुनुहुन्छ? तपाईंको त्रुटि सन्देशहरू कसरी शब्दबद्ध गर्दै हुनुहुन्छ?
-
उपयोगिता: वेब अनुप्रयोग निर्माण गर्दै। सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको अनुप्रयोग माउस र किबोर्ड दुवैबाट नेभिगेट गर्न मिल्ने छ।
-
विश्वास र पारदर्शिता: AI लाई पूर्ण रूपमा विश्वास नगर्नुहोस् र यसको आउटपुटलाई, प्रक्रियामा मानवीय सहभागिता थप्न कसरी गरिनेछ भन्ने बारे विचार गर्नुहोस्। विश्वास र पारदर्शिता प्राप्त गर्ने अन्य तरिकाहरू पनि विचार गर्नुहोस् र कार्यान्वयन गर्नुहोस्।
-
नियन्त्रण: प्रयोगकर्तालाई अनुप्रयोगमा प्रदान गर्ने डेटा नियन्त्रण गर्न दिनुहोस्। AI अनुप्रयोगमा डेटा सङ्कलनमा प्रयोगकर्ताले सहभागी हुन र नहुन सक्ने तरिका कार्यान्वयन गर्नुहोस्।
यो पाठ पूरा गरेपछि, हाम्रो जनरेटिव AI सिकाइ संग्रह जाँच गर्नुहोस् ताकि तपाईंको जनरेटिव AI ज्ञानलाई थप स्तरवृद्धि गर्न सक्नुहुन्छ!
पाठ १३ मा जानुहोस्, जहाँ हामी AI अनुप्रयोगहरूको सुरक्षामा ध्यान दिनेछौं!
अस्वीकरण:
यो दस्तावेज एआई अनुवाद सेवा को-अप अनुवादक प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी शुद्धताका लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया जानकार रहनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। यसको मौलिक भाषामा रहेको मूल दस्तावेजलाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं।