Адаптивный интерфейс

От классического статичного дизайна к адаптивному интерфейсу

Представьте себе: дизайн-система, которая не просто хранит кнопки и карточки в определенном порядке, а автоматически генерирует интерфейс. В реальном времени. Специально для вас. Вы заходите в любимое приложение, а оно уже настроено под ваши предпочтения. Крупный текст? Сделано. Минимализм? Готово.

Адаптировать значит подстраивать приложение под пользователя. А пока все наоборот — это мы вынуждены подстраиваться под приложение.

Как это может сработать?
Чтобы обучить этому ИИ, необходимо пройти 4 этапа:

1 Этап сбора данных

На этом этапе мы собираем и интерпретируем пользовательские данные. Это похоже на внимательное наблюдение за действиями каждого пользователя:

• Что они кликают, а что пролистывают;
• Когда они заходят в приложение: утром, вечером или в какой-то другой период;
• Как они взаимодействуют с контентом — увеличивают размер текста, переключают на темную тему или вообще ничего не меняют;
• Где они проводят больше времени;
• Почему так себя ведут (это можно определить по шаблонам).

2 Этап анализа

Этап финального анализа собранных данных и распределение по категориям:

• Основы;
• UI-компоненты;
• Дизайн-системы;
• Модели машинного обучения;
• Группы пользователей;
• Персонализированные правила;
• Поведенческие шаблоны;
• Анализ метрик;
• Обратная связь;

Например:

• “Пользователи всегда увеличивают текст”;
• “Пользователи проверяют погоду каждое утро”;
• “Пользователям больше нравится смотреть картинки, чем читать”;
• “Пользователи отслеживают фондовый рынок”.

3 Этап прогнозирования

Этап, на котором мы сопоставляем контексты и прогнозируем:

• Пользовательские паттерны
• Предпочитаемый макет
• Цветовые ожидания
• Контент
• Шрифты
• Временные контексты
• Удобство

Пример:

• “Этот пользователь утром ищет прогноз погоды, предпочитает темный режим ночью”.

4 Этап авто-сборки

На этом — последнем — этапе страница собирается на основе ваших предпочтений. Это как умный набор LEGO, где блоки сами меняют положение, размеры и форму.

Для первого пользователя (User 1):

• Маленький хедер
• Виджет погоды
• Статистика
• Персонализированные виджеты
• Футер

Для второго пользователя (User 2):

• Большой хедер
• Контент для чтения
• Профиль

Почему это может стать реальным уже в ближайшем будущем?

Десять лет назад ИИ с трудом распознавал кошку на фото.
Четыре года назад GPT-2 едва мог составить связный текст.
Сегодня GPT-4 пишет код, решает задачи по математике и сдает экзамены университетского уровня.

Такой прогресс кажется невероятным, но он соответствует простой тенденции — масштабирование делает модели умнее.

Примерные оценки прошлого и будущего роста вычислительных мощностей (как физических, так и алгоритмических). С увеличением масштаба моделей они становятся умнее, и, подсчитывая порядок увеличения мощностей (OOMs), мы можем примерно оценить, какого уровня интеллекта моделей ожидать в ближайшем будущем. (На графике показан рост только базовых моделей; дополнительные оптимизации не учитываются.) Image from Leopold Aschenbrenner

Оценки алгоритмической эффективности в языковом моделировании от Epoch AI. По их данным, за 8 лет удалось добиться улучшения эффективности примерно на 4 порядка (OOMs). Image from Leopold Aschenbrenner.

Выводы:

• ИИ становится умнее и дешевле;
• Задачи, которые раньше стоили $1,000, теперь обходятся в $1;
• Модели могут справляться со сложными математическими задачами;
• Эти улучшения происходят быстро и стабильно.

Такой рывок в сфере ИИ делает адаптивный интерфейс не просто возможным, но и потенциально доступным Читать Далее