شرکت اپل در یک پژوهش پیشگامانه، رویکرد آموزشی جدیدی برای هوش مصنوعی طراحی رابط کاربری معرفی کرده که به جای تکیه بر روشهای کلی و انتزاعی، بازخورد عملی و مستقیم طراحان حرفهای را اساس یادگیری مدل قرار میدهد.
به گزارش خبرنگار فناوری ما، این تحقیق که توسط تیم پروژه «UICoder» در اپل انجام شده، نشان میدهد روشهای مرسوم یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد انسانی (RLHF) برای آموزش هوش مصنوعی طراحی رابط کاربری کافی و دقیق نیستند. این روشها اغلب پیچیدگی، ظرافت و منطق حرفهای تصمیمگیری طراحان در نقد و اصلاح رابطهای کاربری را درک نمیکنند.
معایب روشهای قدیمی: نادیده گرفتن منطق پیچیده طراحی رابط کاربری
پژوهشگران اپل در مقاله خود با عنوان «بهبود مدلهای تولید رابط کاربری از طریق بازخورد طراح» تأکید کردهاند که هدف نهایی، خروجیای فراتر از یک کد کامپایلشده صرف است. یک هوش مصنوعی طراحی رابط کاربری موفق باید قادر به تولید طرحبندیهایی باشد که از نظر عملکرد، قابلیت استفاده و انطباق با انتظارات کاربران واقعی نیز بهینه باشند. به گفته آنان، روشهای RLHF سنتی اغلب با گردش کار واقعی طراحان همخوانی ندارند و نمیتوانند بازخورد غنی و عملمحور آنان را به درستی پردازش کنند.
راهحل اپل: تبدیل بازخورد عملی طراحان به داده آموزشی ساختاریافته
راهکار نوین اپل، یک چرخه یادگیری مستقیم و ملموس است. در این روش، طراحان حرفهای به صورت عینی نمونههای اولیه تولیدشده توسط مدل هوش مصنوعی را ارزیابی میکنند. آنان با ارائه بازخورد کیفی، ترسیم نمودار و حتی اعمال تغییرات عملی بر روی طرح، آن را اصلاح میکنند. سپس، تفاوتهای کلیدی بین نسخه اولیه و نسخه بهینهشده توسط انسان، استخراج و به دادههای آموزشی ساختیافته تبدیل میشود.
- فرآیند جدید: تولید طرح اولیه توسط AI → بازنویسی و اصلاح عملی توسط طراح حرفهای → استخراج خودکار تفاوتها به عنوان داده آموزشی → آموزش و تنظیم دقیق مدل هوش مصنوعی.
- خروجی: ایجاد یک «مدل پاداش» که بهبودهای ملموس طراحی را میآموزد و به سیستم یاد میدهد طرحبندیهای منطبق با معیارهای طراحی حرفهای را ترجیح دهد.
دادههای واقعی: کلید موفقیت هوش مصنوعی طراحی رابط کاربری
برای عملیاتی کردن این رویکرد، محققان اپل موفق به جمعآوری بیش از ۱۴۶۰ نمونه حاشیهنویسی و بازخورد عمیق از طراحان شدند. این گنجینه ارزشمند به هزاران جفت مقایسهای «ترجیح رابط کاربری» تبدیل شده است؛ جایی که در هر جفت، یک نسخه اولیه AI ساخته با یک نسخه ارتقا یافته توسط طراح مقایسه میشود. این مجموعه داده غنی، سوخت لازم برای آموزش نسل آینده هوش مصنوعی طراحی رابط کاربری را فراهم میکند که نه تنها کد مینویسد، بلکه اصول طراحی کاربرمحور و تجربه کاربری برتر را نیز درک کرده و اجرا میکند. این پیشرفت، نویدبخش شتاببخشی به فرآیند توسعه نرمافزار و ارتقای کیفیت تعامل کاربران در محصولات آینده است.
من فارغالتحصیل رشته مهندسی نرمافزار هستم و از همان دوران دانشگاه به دنیای تکنولوژی و تحولات آن علاقهمند بودم. فعالیت حرفهای خودم را از سال ۱۳۹۶ با نوشتن مقالات تحلیلی درباره هوش مصنوعی و برنامهنویسی در یک وبلاگ شخصی آغاز کردم. پس از کسب تجربه، به عنوان نویسنده و تحلیلگر با مجلات و وبسایتهای مختلف تکنولوژی همکاری کردم و اکنون به عنوان دبیر سرویس فناوریهای نوظهور در یک مجله معتبر تکنولوژی فعالیت میکنم. تلاش من این است که آخرین پیشرفتها و دستاوردهای این حوزه را به زبانی ساده و کاربردی برای مخاطبان ارائه دهم.
