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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习软件编程等互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，设计思维对人工智能技术的作用。

什么是设计思维?

“设计思维”(DesignThinking)早发源于设计界，是一套科学的提升创造力的训练方法，具有广泛的适用性，因而被各行各业借鉴。斯坦福大学设计学院把它归纳成一套科学方法论后，迅速风靡全球，成为企业培养创新型明星雇员的高效训练法。“设计思维”五部曲是快速提升创造力的方法，对各行业都具有可借鉴性。

设计思维是创建软件开发过程的古老(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，问题应该是重要的事情。

在敏捷或Scrum时代的方法论中，有一段时间，在IT领域的设计思维不是受欢迎的。但它的受欢迎程度在正不断增长，因为实现设计思维是为您的项目提供一些明显的改进-例如更快，更好的决策，可以帮助您获得清晰的信息，了解目标群体的问题，降低整个项目的风险等。

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。

设计师应该专注于人工智能设计思维，创造以人为本的人工智能产品和服务。这就是为什么它是对于人工智能设计师来说，遵循与其他类型的技术相同的设计思维过程至关重要，但也要考虑情绪、感受，每天使用这些技术的人的想法，同时考虑到所有问题，包括人工智能伦理。

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终决定，还是人工监督?

可解释性

深度学习系统通常像黑匣子一样工作。在某种程度上，所有人工智能解决方案都可以而且应该是可解释的。人工智能设计师需要了解人工智能不是一个魔盒，并且有一些关于它如何工作的规则，这意味着人们可能知道为什么人工智能，在特定场景中以何种方式行事。

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

设计思维方法是一个很好的框架基于人工智能的产品和服务，因为它鼓励您从终用户的角度和重点考虑人工智能可能的互动。在这种情况下，设计思维相对于其他方法的主要优势在于，它允许设计人工智能解决方案。通过考虑输入数据、算法过程、输出以及可以使用人工智能的所有可能场景。设计师对人工智能决策过程有更多的控制权，这使得人工智能比编程语言的歧义要小得多。

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