Ричард Янг написал об оценке затрат на взаимодействие.

— Затраты на взаимодействие — ментальные и физические усилия, прилагаемые для достижения цели;
— Чем больше сценариев охватывает продукт, тем сложнее его информационная архитектура и навигация;
— Уменьшайте затраты на взаимодействие в основных сценариях;
— Можно выделить красные маршруты (Red Route Analysis) — сценарии, которыми часто пользуется большинство пользователей. Заказ машины в Убере — красный маршрут, добавление способа оплаты — обычный;
— У всех систем есть свой уровень сложности. Хороший дизайн — когда большая часть сложности ложится на систему, а не на пользователя;
— Ментальные затраты на взаимодействие увеличиваются из-за сложной навигации, непонятных инструкций, непривычных паттернов взаимодействия;
— Важные компоненты ментальных затрат — нагрузка внимания и памяти. Внимание рассеивают всплывающие баннеры, визуальные эффекты и движения, не связанные с пользовательской задачей;
— Если айтрекинг показал множество саккад, не относящихся к текущей задаче, в интерфейсе могут быть отвлекающие факторы;
— Время принятия решения увеличивается вместе с количеством вариантов и сложностью выбора (закон Хика). Выделяйте наилучший для пользователя вариант;
— Пользователи с высокой мотивацией (благодаря маркетинговым усилиям или уникальности продукта) с большой вероятностью достигнут цели даже с высокими затратами на взаимодействие. Если продукт типовой и у конкурентов удобнее, клиенты купят у них.

https://deadsign.ru/ux/interaction-design-is-more-than-just-user-flows-and-clicks/

Вышел Next.js 10.2

- prod сборка на 60% быстрее с помощью кэширования
- fast refresh ускорился на 0.1-0.2s
- запуск next dev на 24% быстрее
- улучшена доступность
- расширен функционал redirects / rewrites
- автоматическая оптимизация шрифтов

#jsrelease #nextjs #fullstack #frontend #webdev #react #javascript

Неинтересных роликов про Курилы не бывает, я думаю, но этот отдельно великолепный. Личная история, сами Курильские острова и дрон-шоты, разные красивые морские млекопитающие, юмор и оркестр.

vimeo.com/439614912 качеством по-лучше,
но есть и на youtube.com/watch?v=kHGarqZFY1k

Освой перспективное направление в дизайне — мультипликацию! Научись создавать профессиональные анимированные ролики и узнай, как зарабатывать на своём творчестве.

Регистрируйся на бесплатный-онлайн интенсив 6–7 мая в 16:00 по МСК

За 2 дня ты попробуешь себя в роли иллюстратора и motion-дизайнера, познакомишься с этапами создания мультфильма, получишь базовые навыки работы в программах Adobe Illustrator и After Affects, научишься рисовать векторных персонажей и создавать анимированные ролики!

По итогу интенсива ты создашь полноценный motion-проект, который сможешь добавить себе в портфолио!

Тебя будут обучать два спикера: иллюстратор, графический дизайнер Юлия Свобода и арт-директор видеографики в Skillbox, специалист в области motion-дизайна с 12-летним опытом — Сергей Кондык.

Всех участников ждут подарки: электронная книга «Креативный вид» Дэвида Иглмена и Энтони Брандта, а те, кто выполнит домашнее задание, получат сертификат на 15 000 рублей на любой курс Skillbox.

🧰Text Hunter — плагин, с помощью которого ваши макеты станут более реалистичными. Плагин представляет собой базу из реальных сообщений/ слоганов/ хедлайнов, которые вы можете использовать вместо lorem ipsum на макетах своих вебсайтов или рекламных визуалов.

- 500+ сообщений/ слоганов/ хедлайнов
- фильтрация по ключевым словам
- облако тегов по популярным темам

Iconic — бесплатная и постоянно обновляемая библиотека настраиваемых векторных иконок.

iconic.app/maximize

Black Panam — пак 3D иллюстраций для ваших проектов.

Открыть на Gumroad

Прозрение отца ИИ о том, как ИИ сможет понимать мир.
GLOM – революционная теория Джеффри Хинтона (о которой в России почему-то никто не знает).
• Можно научить ИИ понимать окружающий мир так, как его понимают люди. Ключом к этому станет техника восприятия мира, подобная человеческой.
• Человеческое восприятие построено на интуиции, и чтобы ИИ понимал мир, нужно смоделировать для ИИ интуицию.
• Интуиция – это способность легко проводить аналогии. С её помощью ИИ, подобно человеческому мозгу, будет понимать мир и обладать проницательностью.
• С детства и на протяжении всей жизни мы осмысливаем мир, используя рассуждения по аналогии, отображая сходство одного объекта (идеи, концепции …) с другим - или, в терминологии GLOM, - сходство одного большого вектора с другим.
• Современные теории исходят либо из того, что в ходе восприятия мозг обрaбaтывaет изобрaжение («пиксели»), либо из того, что мозг обрабатывает символы. GLOM утверждает, что обa подходы неверны: мозг оперирует не пикселями и не символaми, a большими векторaми нейронной aктивности (т.е. нaборaми aктивaций тех или иных нейронов).
• Если удастся на основе GLOM создать новый класс моделей и алгоритмов глубокого обучения, это может стать прорывом к ИИ, умеющему гибко решать проблемы. Такой ИИ будет способен понимать вещи, с которыми никогда раньше не сталкивался, извлекать сходства из прошлого опыта, экспериментировать с идеями, обобщать, экстраполировать – одним словом, понимать.

GLOM – это новая гипер-прорывная теория ИИ, разработанная Джеффри Хинтоном. То, что его называют отцом ИИ, - вовсе не преувеличение. По словам соучредителя и члена правления Института искусственного интеллекта Vector Джордана Джейкобса: «Через 30 лет мы оглянемся назад и скажем, что Джефф — Эйнштейн для ИИ, глубокого обучения, всего, что мы зовем ИИ».
Из всех исследователей ИИ Хинтона цитируют чаще, чем трех идущих за ним, вместе взятых. Его студенты и аспиранты уходят работать в лаборатории ИИ Apple, Facebook и OpenAI; сам Хинтон — ведущий ученый в команде Google Brain AI. Практически любое достижение в области ИИ за последние десять лет — в переводе, распознавании речи, распознавании изображений и играх — так или иначе касается работ Хинтона.

Его новая теория GLOM решает две самые сложные проблемы для систем визуального восприятия (и то, и другое современный ИИ не умеет в принципе):
• понимание всей сцены в терминах объектов и их естественных частей (например, если такому ИИ показать 10 фрагментов тела подорвавшегося на мине солдата, он опознает, что это труп мужчины);
• распознавание объектов при взгляде с иной точки зрения (современный ИИ не может даже распознать автобус, перевернувшийся и лежащий на крыше).
И хотя GLOM фокусируется на визуальном восприятии, Хинтон ожидает, что эти же идеи можно применить и к языку, чтобы воспроизвести дерево синтаксического анализа в нейронной сети (пока это несбыточная мечта).

Ключевые идеи GLOM недавно были опубликованы Хинтоном в 44-х страничной статье. Эти идеи представляют собой существенный пересмотр архитектуры капсульных нейронных сетей, изобретенной Хинтоном 4 года назад.

И хотя GLOM сегодня – не более, чем «новая философия нейронных сетей», но звучит эта философия чарующе и маняще. Ибо обещает открыть перед ИИ почти что неограниченные горизонты.

Подробней:
- популярно за пэйволом и в обход его
- научно
- очень интересный видео-рассказ о сравнении теории GLOM с «Теорией интеллекта тысячи мозгов»

#КудаИдетИИ #ГлубокоеОбучение