選擇正確的項目管理方法對於您的項目開發至關重要。它將幫助您避免錯誤，加速整個過程，並支持發現目標羣體的問題。只有在深入瞭解目標羣體的需求後，您才能制定解決他們問題的解決方案。
人工智能正在成爲我們生活中更大、更重要的一部分。基於人工智能的產品和服務將無處不在，從 自動駕駛汽車到Siri等語音助手。設計思維是 可以在資源有限的不可預測的環境中以精益、迭代的方式運行設計人工智能系統的過程。人工智能不遵循可預測的規則和行爲，針對 人工智能進行設計需要 與其他類型的技術設計需要不同的技能。 今天，我們想告訴您更多關於人工智能項目如何影響您的流程以及如何將其實施到您的流程中。
什麼是設計思維？
“設計思維”（Design Thinking）最早發源於設計界，是一套科學的提升創造力的訓練方法，具有廣泛的適用性，因而被各行各業借鑑。 斯坦福大學設計學院把它歸納成一套科學方法論後，迅速風靡全球，成爲企業培養創新型明星僱員的高效訓練法。“設計思維”五部曲是快速提升創造力的方法，對各行業都具有可借鑑性。
設計思維是創建軟件開發過程的最古老（但仍然是現代）的方法之一。 這個方法從用戶需求開始，並將他置於整個開發的中心。用戶的需求、情感、感受和 對於開發團隊來說，問題應該是最重要的事情。
在敏捷或Scrum時代的方法論中，有一段時間，在IT領域的設計思維不是最受歡迎的。但它的受歡迎程度在正不斷增長，因爲實現設計思維是爲您的項目提供一些明顯的改進 - 例如更快，更好的決策，可以幫助您獲得清晰的信息，瞭解目標羣體的問題，降低整個項目的風險等。
設計人工智能需要與其他類型的技術設計不同的技能，因爲人工智能不會遵循可預測的規則和行爲。 這意味着需要儘可能創建以人爲本的解決方案，考慮每天使用這些技術的人的需求、情緒、感受和想法，以及他們在使用此類基於人工智能的產品或服務時可能面臨的所有問題。
人工智能項目需要的不僅有好的、合乎道德的設計，還需要有可靠的數據源。每個項目都是不同的，但項目經理的數據科學知識對於成功的研究和開發至關重要。
設計師應該專注於人工智能設計思維，創造以人爲本的人工智能產品和服務。這就是爲什麼它是 對於人工智能設計師來說，遵循與其他類型的技術相同的設計思維過程至關重要，但也要考慮情緒、感受，每天使用這些技術的人的想法，同時考慮到所有問題， 包括人工智能倫理。
問 責
在人工智能項目中，問責制至關重要，因爲基於人工智能的產品和服務已經在影響我們的日常生活。 進行人工智能設計思維的設計師在各個方面使用人工智能時應考慮人們的生活的所有可能的場景，同時考慮到實際使用過程中可能出現的不同類型的風險。如果人工智能系統做出特定決定，誰應該對此負責？人工智能系統決策是最終決定，還是人工監督？
可解釋性
深度學習系統通常像黑匣子一樣工作。在某種程度上，所有人工智能解決方案都可以而且應該是可解釋的。人工智能設計師需要了解人工智能不是一個魔盒，並且有一些關於它如何工作的規則，這意味着人們可能知道爲什麼人工智能， 在特定場景中以何種方式行事。
信任
基於人工智能的產品和服務可能不容易信任。人工智能算法通常是不透明的，並且缺乏解釋性的人工智能可能導致過度依賴人工智能。設計思維是一種工具，可讓您通過設計系統來建立對 人工智能 的信任，爲用戶提供清晰的反饋循環，以便他們瞭解 人工智能算法的作用。
人機交互
設計思維方法是一個很好的框架 基於人工智能的產品和服務，因爲它鼓勵您從最終用戶的角度和重點考慮人工智能可能的互動。 在這種情況下，設計思維相對於其他方法的主要優勢在於，它允許設計人工智能解決方案。 通過考慮輸入數據、算法過程、輸出以及可以使用 人工智能的所有可能場景。設計師對人工智能決策過程有更多的控制權，這使得人工智能比編程語言的歧義要小得多。
斯坦福大學設計學院（d.school）提出的五階段設計思維模型。設計思維的五個階段如下：移情、定義（問題）、構思、原型和測試。
第 1 階段：移情（Empathize）——理解用戶的需求
首先，我們需要將過去的經驗和對世界的假設拋在腦後，通過調查問卷、訪談、直接觀察、網上論壇、研究報告資料等深入瞭解目標受衆需要什麼、他們的行爲、感受和思考方式。進一步，我們需要挖掘爲什麼他們在現實環境中與產品交互時展示此類行爲、感受和想法，從而做到真正洞察用戶、對即將解決的問題有一個感同身受的理解。找到驅動用戶行爲和需求的潛在因素和動機是成功設計的核心因素。
這個階段專注於對產品用戶的同理心。你應該聚集你的員工、客戶、用戶不同的社會、心態、經歷、團體，並與他們合作，發現他們的感受、想法和期望。 想想如何通過您的產品或服務改善他們的生活。 記住在你的發展過程永遠是人和他的需求。您正在實施一個後臺人工智能平臺，有很多 利益相關者參與每個過程，第一階段是關於感覺和未來的目標和機會。這在實現人工智能時，階段變得更加複雜，因爲您可能需要了解一些 ML 模型、神經網絡或數據分析。思考人工智能的可行性至關重要 在項目開始時避免將複雜的實施過程融入到現有的解決方案中。
除了被動地在自然環境中觀察他們或在採訪中與他們互動以外，我們也可以代入用戶的角色去體驗他們的經歷，即俗話說的穿上他們的鞋子走上一公里，以便更深入地瞭解他們的真實情況。
第 2 階段：定義（Define）——陳述用戶的需求和問題
基於我們已經獲得的用戶信息，我們需要進一步的分析觀察結果，提煉洞察，並形成問題陳述——即定義我們需要解決的核心問題。在構建問題的過程中，我們可以通過創建代表性的角色把思路聚焦於用戶，這有助於我們發現不同用戶的共性和差異。好的問題定義將指導我們朝着正確的方向啓動構思解決方案。
在與代表不同世界的人互動後，您可以定義您的目標羣體和目標挑戰。 想想人工智能的機會。選擇一個有特定和合理需求的羣體，並專注於他們的問題 實施您的人工智能解決方案。您將清楚地看到整個圖片並選擇您想要的圖片 與您的項目地址。現在是提出問題、尋找見解並深入研究問題的時刻。
第 3 階段：構思（Ideate）——挑戰假設並創造想法
基於問題陳述，我們可以通過再次重構問題引發方案構思，句式有如：“我們可以如何……”或“我們可以以何種方式……”。這些問題的範圍也應該足夠窄，以便創建更爲具體的解決方案。 你召集你的團隊，集思廣益，想出您腦海中所有可能的想法。這個階段的目標是釋放團隊的創造力，找到 解決目標羣體問題的一些新的和不常見的方法。 您可以可以從語義寒數開始，確定需要哪些 人工智能算法、工具和 在此階段在項目中使用的技術。
第 4 階段：原型（Prototype ）——開始創建解決方案
製作原型實際上是一個實驗階段。我們需要基於上個步驟得到的解決方案，製作一些低風險的、廉價的、按比例縮小或者低保真版本的產品來調查我們想法的可行性， 通過這種人工智能開發方法，您將選擇基於Semantic Kernel開發一個完美的最終軟件。從Semantic Kernel的使用示例開始操作，或將人工智能添加到您的應用程序裏。
第 5 階段：測試（Test）——嘗試您的解決方案
一旦原型完成，可以先初步自行嘗試原型演練，檢查一下涉及的流程是否完整、操作是否能順利執行。我們需要讓儘可能多的目標受衆測試原型，確保用戶能夠明白如何使用產品，以及進一步探索如何才能更有效地滿足他們的需求，並基於測試結果返回之前的階段重新定義一個/多個問題，或者進行迭代與改進。測試可以貫穿在設計思維項目的整個過程中，一般情況下，它與原型階段同時進行。測試可以幫助團隊獲悉無價的用戶反饋，重新審視潛在的解決方案和策略列表，以便建新方法來解決新發現的問題。
設計思維的優勢
滿足利益相關者的需求
使用設計思維方法構建的產品，用戶在使用時會得到更高的滿意度。作爲您的用戶 始終處於產品開發的中心，客戶滿意度應始終是您的主要目標。
提高 人工智能投資的投資回報率
您花在設計思維練習上的時間可以確保您的長期 人工智能投資。每個企業有自己的特點和需求。這就是爲什麼機器學習的實施應該是量身定製的。設計思考有助於找到痛點並定義組織中 人工智能的業務案例，從而有助於轉向 您的 人工智能夢想成爲一項有利可圖的投資。
創新
設計思維過程的構思階段旨在以非標準的方式思考，跳出框框思考。 這種方法可以引導您解決從未考慮過的問題的方法。最後，這可能會對您有所幫助 創建一個非常創新的解決方案，在市場上脫穎而出 - 甚至成爲它的領導者！
降低故障風險
當您詳細調查目標羣體及其問題時，您開發產品的機會 這將滿足他們的需求增加，您的產品成功的機會更高。
總結
設計思維方法將伴隨我們很長時間。它證明它是用來開發人工智能產品或服務的有用方法。 但這絕對不是一件容易的事，某些組織可能會遇到問題。這就是爲什麼尋找可靠的合作伙伴很重要 ，在此過程中爲您的團隊提供支持 - 從戰略會議開始，直到成功的測試結束。