Первая статья от Facebook. Erica Virtue рассказывает о своем опыте проектирования AI-enabled систем (надо ли напоминать, что в FB AI везде?). Эрика рассказывает об том, как они улучшали систему запроса рекомендаций (когда вы пишите новый пост в FB, там есть пункт "Ask for recommendations").

Все начинается с определения проблемы: Facebook — классный способ собрать отзывы от друзей, но обычный пост быстро теряется в ленте. Дальше начинается итеративный процесс поиска решений. Сложность в том, что для поиска рекомендаций автор поста должен явно указать, что 1) он ищет рекомендации и 2) указать локацию (например, город) — такие посты будут подсвечены в ленте. Для этого нужно какое-то интерфейсное решение. Команда пробует несколько вариантов: специальные промежуточные экраны, обучение пользователей. Но оптимальный вариант должен вызывать наименьшее сопротивление со стороны пользователя, а лучше — происходить "автомагически".

Через несколько попыток команда пришла к варианту, в котором система должна сама понять, что 1) человек запрашивает о рекомендации о местах в определенной локации или 2) дает такие рекомендации, например, в чате. Для этого как раз нужно AI-решение, анализирующее текст. Как следствие, когда кто-то из ваших друзей дает в комментарии рекомендацию некоторого места, FB умеет понять, что это за место, и подтянуть необходимую информацию в пост - рейтинги, показать на карте и т.п.

В целом, это все кажется простой и понятной идеей. Но на практике не все так просто. Чтобы превратить обычный пост в запрос рекомендаций, надо понять несколько вещей из текста: 1) вы действительно запрашиваете совет, 2) какие именно места вас интересуют и 3) где именно вы ищете. Причем все это с учетом сленга и разговорной речи. Поэтому тут поработала еще фейсбучная команда обработки естественных языков, а не только дизайнеры и разработчики.

Резюме:
1) итоговое решение минимально меняет привычный интерфейс, но добавляет в него "магию";
2) если пользователь не замечает AI, значит, вы на верном пути;
3) тестирование важно, особенно учитывая, что AI-решения улучшаются по мере накопления данных;
4) если AI провалился, решение все равно должно работать (например, при низкой достоверности распознавания);
5) нужна обратная связь, это ключевой способ улучшать AI.

https://medium.com/elegant-tools/designing-with-ai-3f7652619f4 #ai #design #ux

«По ту сторону изгороди» и поэзия

Ровно 20 лет назад вышел первый Fallout! В честь юбилея вы можете забрать игру в Steam абсолютно бесплатно.

http://store.steampowered.com/app/38400/Fallout_A_Post_Nuclear_Role_Playing_Game/

Читаю, как Мария Баронова возмущается гендерным неравенством на курсах по Питону.

Ну вот вам история гендерного неравенства. Когда я заканчивал вуз, самой козырной темой было программирование в 1С.

Что это такое? Представьте себе глубокую бочку с говном, сверху слой несвежей блевотины, на дне — разложившийся труп бомжа. И вам каждый день надо труп бомжа доставать, а он по пути разваливается. Вот примерно так выглядит программирование в 1С.

Но зарплаты были хорошие.

Я посмотрел на это, развернулся и пошел в журналистику работать фактически бесплатно. А мои однокурсники — нет. И вот недавно я разговаривал с одной дамой, и одна до сих пор (с перерывом на декрет) программит этот ебучий 1С. ПЯТНАДЦАТЬ ЕБАНЫХ ЛЕТ!

Короче — если вы вдруг девушка и хотите программировать, начинайте не с Питона, не завязывайтесь на узкую практику, которая устареет через 3-5 лет. Начинайте с основ — математики и логики.

Ну и про гендерное равенство до кучи — программируют, слава богу, не хуем. Все у вас получится