TLDV： AI 产品设计师在工作中遇到挑战并不少见，尤其是在理解 AI 产品背后复杂的技术方面。这可能会使他们难以与技术专家进行有效沟通，从而导致进一步的复杂化。此外，跟上不断发展的人机交互设计模式也极具挑战性。在本文中，我整理了一些资源，旨在提升设计师在这些领域的知识和技能，帮助他们自信而轻松地完成工作。
人工智能的进步为人机交互带来了激动人心的机遇。从识别照片中的猫咪到实现自动驾驶，人工智能为用户体验提供了众多充满希望的全新可能性。它促成了以往难以想象的交互形式。
根据最近的研究，设计师正在努力应对设想和原型人工智能系统的复杂性。
这是为什么呢？传统的用户体验 (UX) 和人机交互 (HCI) 设计技术（例如草图和原型设计）可能不足以解决人工智能在产品设计中带来的意外后果。
Graham Dove 及其同事在“计算机系统人为因素”会议上表示： “人机交互专业人士无法轻易地勾勒出人工智能系统在不同情境下适应不同用户的多种方式。” “……他们也无法轻易地为尚未开发的人工智能系统可能犯的推理错误类型建立原型。” 引用Philip van Allen 的话，我还可以补充一句。
卡内基梅隆大学的杨倩及其团队研究了人机交互研究人员和专业人士在使用人工智能时面临的挑战。他们基于广受认可的双钻石设计流程模型，构建了这些挑战及相关的研究论文。
以下是我从本文中得出的结论，按设计过程步骤细分：
2. 定义（聚合思维阶段）
发展（发散思维阶段）
交付（聚合思维阶段）
我把所有提到的问题分为两大类：
仅仅让更多用户体验师参与使用机器学习的项目是不够的。他们必须理解机器学习的核心概念，破除人们对人工智能及其功能的先入之见，并遵循建立和维护信任的最佳实践。Josh
Lovejoy
关于哪些类型的人工智能知识与用户体验设计相关，仍然存在很大争议。然而，越来越多的人认同，用户体验设计师需要具备一些人工智能方面的技术专长才能有效地运用它。
大多数人工智能课程都要求学生具备统计学、概率论、线性代数、微积分和编程方面的知识。如果没有这些背景知识，理解许多人工智能概念可能会很困难。
你无需对人工智能有深入的理解，但熟悉数学和计算机科学至关重要。如果你对这些科目感到不适应，可以考虑参加这些高评价课程。
概率： 渺茫的机会：从头开始的概率（哈佛大学）
统计学：麻省理工学院统计学基础
线性代数： 麻省理工学院的线性代数 18.06
微积分：麻省理工学院的单变量微积分和多变量微积分
编程：从Codecademy、谷歌或密歇根大学学习 Python 。我个人更喜欢密歇根大学的“Python for Everybody”课程。虽然篇幅较长，但讲解更详细。
对每个主题有一定的熟悉度将为参加以下课程奠定良好的基础：
1）“ AI For Everyone ”（6小时，49.99美元/月）——最好的非技术性AI入门课程，由斯坦福机器学习课程创始人吴恩达讲授
2）“人工智能计算机科学专业证书”（5个月，432欧元）——edX 颁发的两部分专业证书，跟踪哈佛大学的 CS50 和 CS50AI 课程，让没有必备 CS 知识的学习者也能进入人工智能领域。
3）“人人适用的人工智能基础”（40小时，49.99美元/月）—— IBM提供的专业课程 。IBM通过Coursera被公认为新兴技术领域的革命性领导者。该专业课程包含三门课程：
4）“人工智能要素”（30-60小时，免费）——赫尔辛基大学和MinnaLearn合作推出的课程，解释了人工智能可以实现什么（和不可能实现什么）以及它如何影响我们的生活——无需复杂的数学或编程。
您是否知道其他有用的资源？如果有，请在评论区留言。
人们对人机交互设计技能的需求日益增长，但相关课程却十分有限。幸运的是，有众多设计师和研究人员慷慨地分享他们的知识和专业技能。以下是我关注的一些：
如果我遗漏了任何人，请随时在评论区分享他们的名字以及他们创建的任何有用资源。让我们一起拓展知识，帮助彼此成长。
人工智能塑造着我们的思维、感受和行为方式。它驱动着决定我们未来的决策。我们有责任将其潜力转化为人性化的科技。构建一个基于我们多样化价值观和需求的人工智能需要深思熟虑的设计。
人工智能正日益融入各种数字产品和服务。用户与人工智能的交互将成为决定这些产品成功与否的关键因素。然而，如果我们未能定义并采用新的交互模式和技术，而是依赖过时的启发式方法和对人工智能有限的理解，就有可能阻碍创新。
通过将坚持与创造力相结合，设计师可以充分发挥人工智能的潜力，为更美好的未来铺平道路。
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