Источник: Nuances of Programming
Небольшая предыстория
Все мы там были. Глядя на слайд PowerPoint, испытываешь сильную ностальгию по началу 2000-х, когда круговая диаграмма 3D (с некоторыми сомнительными вариантами цвета) вращается для создания драматического эффекта. Древние цивилизации использовали элементарные карты и диаграммы. В 18 веке Уильям Плейфэр, которого часто называют “отцом статистической графики”, представил линейные, столбчатые диаграммы, а также диаграммы с областями.
Говоря о всех прелестях старой школы, перенесемся в 1869 год. Иллюстрации Шарля Жозефа Минара “Марш Наполеона” — шедевр. Это были не просто какие-то карты. Минар мастерски объединил шесть типов данных: численность армии Наполеона, ее географическое положение, направление движения и низкие температуры в различные дни отступления.
Флоренс Найтингейл, имя, ставшее синонимом современного сестринского дела, также была страстным статистиком. Она использовала “диаграмму розы” или “петушиный гребень” для представления данных о смертности во время Крымской войны, выступая за улучшение санитарных условий в военных госпиталях.
К 20-му веку технологии начали играть ключевую роль. Появление компьютеров подразумевало, что данные можно было обрабатывать быстрее, что приводило к созданию более сложных и динамичных визуальных эффектов.
“Графическое совершенство — это то, что дает зрителю наибольшее количество идей за самое короткое время, используя наименьшее количество чернил на самом маленьком пространстве” (Эдвард Тафти).
21 век можно назвать американскими горками. Пока объем данных рос небывалыми темпами, визуальным инструментам приходилось не отставать. И когда на сцену вышел искусственный интеллект, стало ясно: наши истории с данными совсем скоро станут более оживленными.
Роль искусственного интеллекта в визуализации
Визуализация данных всегда была направлена на заполнение пробела между исходными данными и человеческим пониманием. В доцифровую эпоху предполагалось кропотливое нанесение графиков вручную на миллиметровую бумагу с использованием линеек и транспортиров. Когда появились компьютеры, такое программное обеспечение, как Excel, кардинальным образом изменило этот процесс. В одночасье, в несколько кликов, у нас появились круговые диаграммы и точечные графики. Но даже тогда большие наборы данных создавали проблемы. Сегодня с ними помогает справиться искусственный интеллект.
Внутри алгоритмов
В основе преобразований лежит множество алгоритмов. Нейронные сети, например, позволяют системе обучаться и принимать независимые решения, анализируя огромные объемы данных. Алгоритмы кластеризации могут группировать огромные объемы данных по значимым категориям без участия человека. Они помогают классифицировать и упорядочивать обширный объем информации, облегчая тем самым ее понимание.
Эти алгоритмы преобразовывают сложные вычисления в доступное, интуитивно понятное визуальное изложение. Именно эта способность искусственного интеллекта расширила диапазон того, что мы можем достичь с помощью данных, выходя за рамки простых цифр к истинному пониманию.
Анализ данных
Мастерство искусственного интеллекта в обработке и анализе огромных массивов данных неоспоримо. Дело не только в скорости, но и в глубине. Традиционные методы часто используют выборку, при которой анализируется только подмножество данных из-за ограничений обработки. Искусственный интеллект, с другой стороны, может обрабатывать целые массивы данных, гарантируя, что вся ценная информация будет сохранена.
Определение трендов
Помимо простого представления данных, искусственный интеллект способен выявлять закономерности. Дело не только в том, чтобы увидеть то, что есть, но и в том, чтобы предвидеть, что может произойти дальше. Например, в то время как стандартный график может показывать рост выручки компании, искусственный интеллект может обнаруживать основные тенденции, такие как сезонные колебания, или даже предсказывать потенциальные спады, основываясь на текущих траекториях и внешних факторах.
Влияние на бизнес
Такая прогностическая способность искусственного интеллекта имеет огромное значение для бизнеса. Опережая тенденции, компании могут активно разрабатывать стратегию. Например, розничный торговец может предвидеть резкий рост цен на определенную категорию товаров и сделать закупку заранее. Или же финансовое учреждение может обнаружить потенциальный экономический спад и скорректировать свои инвестиционные стратегии. Ценность заключается в том, чтобы превратить идеи в реализуемые стратегии.
Магия в режиме реального времени
В непрерывно развивающемся мире устаревшие данные могут вводить в заблуждение. Возможность искусственного интеллекта предоставлять обновления в режиме реального времени подобно наличию живого репортера на месте происшествия. Для бизнеса это означает получение мгновенной информации во время проведения маркетинговых кампаний или стимулирования объема продаж. Проще говоря, представьте приложения погоды, отслеживающие шторм в режиме реального времени, корректируя прогнозы поминутно.
Этический рубеж
В постоянно меняющейся среде визуализации данных, внедренных искусственным интеллектом, мы должны действовать с осторожностью. Представьте: по мере поступления данных, подпитывающих ненасытные алгоритмы, надвигающаяся тень проблем с безопасностью данных становится все больше. Сложность искусственного интеллекта ставит под сомнение сами инструменты, предназначенные для защиты наших личных данных.
Итак, еще один сюжетный твист: искусственный интеллект, насколько бы пригодным он не был, отражает наши несовершенства. Например, наши предубеждения, изучая и дополняя их на основе наборов данных, на которых он обучен. И хотя мастерство искусственного интеллекта позволяет создавать точное визуальное оформление, возможность искажения их в личных или общих целях остается актуальной проблемой.
Наконец, в этом “о дивном новом мире” высокотехнологичных визуализаций мы не должны забывать об инклюзивности. Крайне важно, чтобы чудо визуализации, управляемой искусственным интеллектом, не было изолировано от людей с ограниченными возможностями, а стало доступным с помощью повествования, тактильного взаимодействия или упрощенного дизайна. В конце концов, история данных, основанных на искусственном интеллекте, — это история, которой все должны поделиться.
“Мы должны прекратить подготовку рентгенологов прямо сейчас. Совершенно очевидно, что в течение пяти лет специалисты по глубокому обучению будут работать лучше, чем рентгенологи” (Джеффри Хинтон).
Хотя указывается на конкретное применение ИИ, основополагающее мнение остается неизменным: способность искусственного интеллекта расшифровывать и интерпретировать обширные наборы данных является революционной.
Появление искусственного интеллекта
Век цифровых технологий усеян данными. Каждый клик, скролл, лайк — часть огромной цифровой головоломки. Искусственный интеллект, который когда-то был мечтой технических провидцев, теперь является движущей силой в осмыслении этой сложной сети.
Теперь ИИ — не просто помощник, он уже предводитель. Google Фото, например, не просто распределяет на категории наши воспоминания; он создает истории, альбомы и даже предлагает отредактировать фотографию, и все это управляется сложными алгоритмами искусственного интеллекта. Мы запечатлеваем моменты, а искусственный интеллект, словно невидимый рассказчик, плетет сюжет из пикселей.
“Искусственный интеллект — это новое электричество. Оно изменило практически все 100 лет назад, а сегодня мне трудно представить отрасль, которую, как мне кажется, искусственный интеллект не изменит в ближайшие несколько лет” (Эндрю Ын, соучредитель Google Brain).
Инструменты визуализации, такие как Tableau и Qlik, когда-то являвшиеся вершиной представления данных, теперь естественным образом растворились в искусственном интеллекте. Для пользователя это означает, что они не просто видят данные; они взаимодействуют с динамичным сюжетом. Они могут задавать вопросы, получать прогнозы и предупреждения об аномалиях, что превращает исследование данных в двустороннюю связь.
“Данные действительно управляют нашими действиями” (Джефф Уэйнер, бывший генеральный директор LinkedIn).
Представьте себе мир, в котором визуализация, управляемая искусственным интеллектом, отображается не только на экране, но и в виде голограммы. Мир, где встречи в виртуальной реальности опираются на искусственный интеллект, который извлекает визуальные данные в режиме реального времени во время разговора.
И по мере поступления таких трудностей, как изменение климата, искусственный интеллект сыграет главную роль. Визуализация климатических моделей, прогнозирование экологических изменений и предложение возможных решений в режиме реального времени могут стать обыденностью.
Но, как и везде, здесь есть поучительная история. Слияние искусственного интеллекта и визуализации потребует строгих этических указаний. Визуализация должна быть правдивой, непредвзятой и, в первую очередь, ставить в приоритет благополучию отдельных людей и общества в целом.
Проблемы и возможности
В динамичной цифровой среде кастомизация стоит во главе. Пользователи желают получать опыт, созданный специально для них. Однако с визуализацией на базе искусственного интеллекта возникает интересное взаимодействие между кастомизацией и стандартизацией. К тому же, если каждая визуализация уникальна, как мы можем сохранить универсальный язык понимания? Это баланс, к которому стремятся дизайнеры и разработчики, создавая инструменты, которые могут быть понятны большому числу пользователей, сохраняя при этом индивидуальность каждой визуализации.
“Хороший дизайн — это видимое проявление ясного мышления” (Эдвард Тафти).
Стремление превратить видение образа в действие — это реальность, с которой приходится сталкиваться. От тонкостей разработки алгоритмов до очевидных ограничений в распоряжении ресурсов, воплощение часто проще представить, чем осуществить.
В основе этого лежит обратная связь, молчаливый герой в истории искусственного интеллекта. Когда пользователи взаимодействуют, увлекаются и иногда ошибаются, их обратная связь становится золотой жилой, позволяющей моделям искусственного интеллекта учиться, приспосабливаться и развиваться.
Анализ конкретных примеров
Товарные рекомендации на Amazon
Amazon, титан в мире интернет-торговли, для рекомендации товаров использует алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте. И дело не только в рекомендации случайных товаров, а в анализе индивидуального поведения пользователей, международных образцов покупок и даже сезонных трендов для дальнейшей визуализации персонализированных торговых рекомендаций. Такие визуальные подсказки — не просто статичные изображения, а динамические дисплеи, создаваемые в режиме реального времени.
“90% всего, что я покупаю, приобретается благодаря этим подсказкам на основе ИИ на Amazon. Они как будто читают мои мысли! (Сара М., постоянная покупательница Amazon).
Технология цифрового двойника Siemens
Промышленная компания Siemens применяет искусственный интеллект для создания “цифровых двойников” своего оборудования. Эта цифровая копия собирает данные в реальном времени, предоставляя визуальный обзор производительности машины. Предиктивное техническое обслуживание, во время которого ИИ предсказывает потенциальную поломку, превращая этот процесс в визуальную игру с цветами: зеленый цвет указывает на оптимальную производительность, а красный — на потенциальные проблемы.
“Технология Цифровой двойник, основанная на искусственном интеллекте, меняет процесс визуализации и прогнозирования производительности оборудования, обеспечивая эффективность и сокращая время простоя” (Роланд Буш, заместитель генерального директора Siemens).
Discover Weekly от Spotify
Еженедельный плейлист Spotify “Discover Weekly” с рекомендациями является доказательством мастерства ИИ в интерпретации данных. Анализируя музыкальные привычки пользователя, глобальные тренды, а также структуру песен, Spotify составляет еженедельный плейлист для каждого пользователя. И это не просто список — в нем визуализированы обложки альбомов, информация об исполнителях и подходящие под настроение цветовые палитры.
“Прелесть плейлистов Spotify, созданных с помощью искусственного интеллекта, заключается в безупречном сочетании данных и дизайна. Это визуальное и аудиальное наслаждение” (Итан Бауле, музыкальный аналитик).
Данные о трафике, управляемые сообществом в Wazez
Waze выделяется не только как программное обеспечение для GPS-навигации, но и как платформа, в которой сообщество играет важную роль. Пока большинство приложений для навигации в основном полагаются на традиционные источники данных, Waze использует данные из своей обширной пользовательской базы в режиме реального времени. Используя искусственный интеллект, приложение анализирует эти данные, чтобы прогнозировать условия дорожного движения, предлагать наиболее оптимальные маршруты, а также предупреждать пользователей об опасностях или присутствии полиции. Визуализация удобна для пользователя — анимированная карта, усыпанная значками, обозначающими различные события на дороге со всеми цветовыми кодировками для удобства понимания.
“Дело не только в том, чтобы добраться из точки А в точку Б. Дело в сообществе, данных, которые они производят, в том, как искусственный интеллект помогает нам разобраться в этом, визуально представляя это, чтобы помочь водителям здесь и сейчас” (Ноам Бардин, бывший генеральный директор Waze).
Merative (ранее IBM Watson Health)
Merative использует искусственный интеллект для анализа медицинских данных, от истории болезни пациента до его показателей жизненно важных функций. Для врачей это не просто текст — это визуальные дашборды, освещающие тенденции здоровья пациентов, потенциальные факторы риска и способы лечения. Визуализация Watson помогает медицинским работникам быстрее принимать взвешенные решения.
“Визуализация данных с помощью искусственного интеллекта в корне меняет здравоохранение, предоставляя специалистам более глубокое понимание и более четкие стратегии” (Джон Келли, старший вице-президент IBM Cognitive Solutions).
Пользовательский опыт — не все так радужно
В разноцветном мире визуализации данных на основе ИИ пользователи отправляются в путешествие, полное открытий. Каждый захватывающий поворот сопровождается своим набором проблем и сюрпризов.
Представьте, что вы вступаете в эту область в качестве новичка. Система искусственного интеллекта в стремлении помочь быстро создает индивидуальный набор данных специально для вас. Время идет, и вы наблюдаете, как платформа учится, развивается. Дашборды становятся все более интуитивно понятными, как будто система незаметно отметила ваши предпочтения и неприязни. Такая интуитивная связь не случайна. Она основана на таких принципах, как основы эмоций и закоренелая связь между эмоциями и дизайном.
Понимание роли эмоций в пользовательском опыте может значительно повысить вовлеченность пользователей, анализируя лучшие методы внедрения эмоционального дизайна в дашборды, предусматривая трудности и ограничения, а также изучая перспективы эмоционального дизайна в будущем, можно по-настоящему использовать силу эмоций в аналитических дашбордах.
Чтобы взять максимум от платформ на основе искусственного интеллекта, довольно полезным будет начать с гайдов или туториалов. И по мере того, как вы преодолеваете этот путь, обеспечение обратной связи позволяет системе лучше развиваться в качестве помощника ваших квестов на основе данных.
“Хороший дизайн гораздо труднее заметить, чем плохой, отчасти потому, что хороший дизайн настолько успешно удовлетворяет наши потребности, что дизайн становится незаметен” (Дон Норман).
Искусственный интеллект с энтузиазмом окутывает нас визуальными образами, каждый из которых изощреннее предыдущего. И хотя глубина впечатляет, возникает вопрос: неужели такая персонализация воплощается ценой моей конфиденциальности? Основной фактор здесь — баланс. Предоставление пользователям гибкости в выборе степени детализации их данных может иметь неоценимое значение. Сегодня им, возможно, захочется увидеть все с высоты птичьего полета, а завтра — глубокое погружение в детали. Что же касается конфиденциальности? Прозрачность — это золотое правило. Информирование пользователей о том, какие данные подпитывают их персонализированный опыт, и предоставление им контроля над этим может превратить опасения в признательность.
Ни одно путешествие не обходится без пары забавных историй. Время от времени искусственный интеллект, обладая вычислительной мощью, приходит к необычным толкованиям. Допустим, он видит тенденцию к покупке зонтиков в середине лета и приходит к выводу, что это последний тренд. Или, например, он замечает вашу ночную тягу к шоколаду и делает вывод, что вы занимаетесь выращиванием какао-бобов (хотя все, что вам нужно, — это перекусить среди ночи). Эти шуточные оплошности, хоть и милы, но в то же время являются аккуратными напоминаниями. Они подчеркивают важность человеческого контроля в области искусственного интеллекта. И когда ИИ допускает ошибку, признание этого с юмором и достоинством может укрепить доверие. Это подтверждение для пользователей и аккуратное признание того, что, несмотря на всю мощь технологий, они все еще находятся в стадии разработки.
Дизайн с учетом искусственного интеллекта
Представьте дизайнера с палитрой цветов, форм и текстур, стремящегося создать интерфейс, который был бы не только красив, но и интуитивно понятен. Это рассказчики, которые переводят язык данных в визуальное повествование. Они делают эскизы, пробуют разные варианты и часто размышляют о том, какой оттенок синего лучше всего передает суть дождливого дня в данных. На самом деле выбор цвета в дизайне имеет свою значимость. Понимание психологии цвета, его культурных и контекстуальных аспектов, а также стратегическое использование цветовых комбинаций может кардинально повлиять на пользовательский опыт. Такие решения, как обеспечение цветового контраста для лучшей доступности, являются не просто эстетическим выбором, а играют ключевую роль в создании инклюзивного дизайна.
С другой стороны, существуют разработчики и специалисты по искусственному интеллекту — архитекторы, создающие надежные структуры, способные справляться с огромными потоками данных. Они создают алгоритмы, гарантируя, что система сможет не только понимать обширные наборы данных, но и предвидеть запросы пользователей. Для них каждая строка кода — это шаг к созданию более адаптивной и информативной платформы.
“Данные могут существовать без информации, но информация не может существовать без данных” (Дэниел Киз Моран).
Но это не сольная программа. Настоящее волшебство происходит, когда эти миры сталкиваются. На коллективных заседаниях дизайнер может предложить анимацию, вдохновляя разработчика придумать способ ее реализации в режиме реального времени. Или, возможно, специалист по искусственному интеллекту выявляет новый паттерн, побуждая дизайнера на создание нового способа его визуализации.
Однако в этой гармонии время от времени случаются оплошности. Быть может, предложение искусственного интеллекта о яркой анимации кажется неприемлемым для минималистской эстетике дизайнера. Или, возможно, идея разработчика о плавном переходе кажется слишком сложной для реализации. Но именно в таких столкновениях рождаются инновации. Бросая вызов друг другу, расширяя границы и всегда держа пользователя в центр внимания, они создают незабываемые впечатления.
Это напоминание, что за каждым инструментом визуализации на основе ИИ стоит команда, концепция развития и бесчисленные часы совместной работы. Какая у них общая цель? Гарантия, что во время взаимодействия пользователей со своими данными, каждый щелчок, наведение курсора и масштабирование будут ощущаться как надо.
Заключение
Если посмотреть на то, как развивалась визуализация данных, становится ясно, что наше стремление к пониманию тесно связано с искусством повествования. От карт древних цивилизаций до современных динамичных визуализаций на основе искусственного интеллекта мы отправились в увлекательное путешествие, полное постоянных инноваций и открытий. В эпоху цифровых технологий этот путь приобрел новую силу, превратив нас из простых числогрызов в создателей эмоциональных историй на основе данных.
Читайте также:
Перевод статьи Vlad Derdeicea: AI & UX: Navigating the new age of data visualization