Визуализация данных для систем ИИ: Как сделать нейросети понятными

Меня зовут Ильнар и в этой статье я решил поделиться своим небольшим проектом по тому, как сделать нейросети понятными.

Представьте: вы потратили 20 минут на создание идеального запроса к нейросети, перечитали его три раза, нажали отправить и… получили совсем не то, что ожидали. Звучит знакомо?

Но что если я скажу, что есть способ получать качественные и предсказуемые результаты от ИИ за секунды, без необходимости изучать хитрые приемы формирования запросов?

В этой статье я расскажу, как превратить взаимодействие с искусственным интеллектом в понятную и предсказуемую систему диалога, доступную каждому — от новичков до экспертов.

Проблема составления запросов: почему мы все делаем это неправильно

Современные нейросети впечатляют своими возможностями, но между их потенциалом и реальным использованием стоит существенный барьер — необходимость формулировать запросы определенным образом.

Исследования (MIT, Stanford, Microsoft и др.) показывают, что пользователи тратят 70-75% времени на составление запросов, а не на обработку полученных результатов. Часто именно неопределенность в том, как правильно сформулировать запрос, заставляет нас отказываться от сложных задач.

Вот типичные проблемы, с которыми сталкиваются пользователи:

1. Неуверенность в структуре запроса: «Достаточно ли подробно я описал задачу? Нужно ли указывать формат ответа?»

2. Непредсказуемость результатов: «Почему в этот раз я получил совсем другой ответ на практически идентичный вопрос?»

3. Сложность уточнения: «Как мне улучшить этот результат, не начиная с нуля?»

4. Умственное напряжение: «Я должен думать не только о задаче, но и о том, как её правильно сформулировать для ИИ»

Особенно ярко эта проблема проявляется в бизнес-среде, где нейросети должны давать согласованные и предсказуемые результаты, независимо от того, кто формулирует запрос.

Новый подход: от написания к диалогу с кнопками

Решая проблему взаимодействия с ИИ, я обратился к базовым принципам дизайна:

Людям легче выбирать из готовых вариантов, чем придумывать их с нуля.

Именно поэтому интерфейсы с кнопками, списками и галочками проще и понятнее, чем текстовые команды. Но почему же самые передовые ИИ-системы всё ещё требуют текстового ввода?

Мой подход заключается в том, чтобы превратить традиционный текстовый запрос в динамичный диалог с системой. Это решает несколько ключевых проблем:

1. Устраняет неопределенность: пользователь видит варианты ответов вместо пустого поля

2. Снижает умственную нагрузку: не нужно формулировать идеальный запрос с нуля

3. Повышает предсказуемость: структурированные ответы дают лучшие результаты

4. Делает процесс доступным: подходит людям с разным уровнем навыков

Самое важное преимущество — система подсказывает, о чем пользователь мог забыть спросить, предлагая дополнительные вопросы на основе предыдущих ответов.

Как дизайнер интерфейсов, я сосредоточился на нескольких принципах взаимодействия:

1. Пошаговость — задается только один вопрос за раз.

2. Умное продолжение — каждый последующий вопрос зависит от предыдущего ответа.

3. Готовые варианты — система предлагает возможные ответы.

4. Гибкость — пользователь может добавить свой вариант ответа.

Вот как это работает:

1. Начальный запрос — пользователь формулирует первый вопрос или задачу.

2. Ответ с уточняющим вопросом — система предоставляет ответ и сразу же задает уточняющий вопрос с предложением вариантов.

3. Выбор ответа — пользователь выбирает один или несколько вариантов ответа или пишет свой вариант.

4. Цикл уточнений — после нескольких уточняющих вопросов система генерирует улучшенный ответ и предлагает новые вопросы для дальнейшего уточнения.

5. Продолжение диалога — процесс повторяется до тех пор, пока пользователь не получит результат, который его удовлетворяет.

Ключевое отличие от обычного чата — система сама предлагает направления для уточнения и ведет пользователя к лучшему результату.

Как это работает: пример из жизни

Давайте посмотрим, как система работает на практике, на примере создания поста для соцсетей:

Сценарий 1: Обычный подход

Пользователь пишет:

«Напиши пост для Instagram* о новом приложении для фитнеса, которое отслеживает прогресс тренировок и предлагает персональные рекомендации.»

Результат: Базовый пост, который слишком общий и не выделяется среди конкурентов.

Сценарий 2: Подход с диалогом

1. Начальный запрос пользователя: «Напиши пост для Instagram* о новом приложении для фитнеса, которое отслеживает прогресс тренировок и предлагает персональные рекомендации.»

2. Ответ системы: [Базовый вариант поста]

   Вопрос 1: Для какой соцсети нужен пост?

   • Instagram* ✓

   • Facebook*

   • LinkedIn

   • Twitter

   • Другое

3. Пользователь выбирает: Instagram*

4. Система продолжает задавать вопросы, пока пользователь не нажмет  «🚀 Получить результат»

Новый ответ системы с новыми вопросами: [Улучшенный вариант поста для Instagram*]

И так далее. После ответа на 4+ вопроса, система выдает значительно улучшенный пост, который действительно отвечает потребностям пользователя, и продолжает предлагать новые вопросы для дальнейшего улучшения.

Давайте сравним два подхода к работе с нейросетью

Попробуйте сами: бот для улучшения работы с нейросетями

Если вам интересно, как этот подход работает, вы можете попробовать его на практике. Я создал пример бота, который использует диалоговый интерфейс для формирования более точных и полезных ответов от ИИ.

Чтобы начать пользоваться ботом:

1. Перейдите по ссылке t.me/PromtPRObot  

2. Напишите боту свой вопрос или задачу

3. Получите ответ и вопросы для уточнения

4. Выбирайте варианты ответов или пишите свои

5. Получайте всё более точные результаты с каждым циклом

Бот работает с различными типами задач:

• Создание контента для соцсетей

• Написание текстов

• Генерация идей

• Структурирование информации

• Составление планов

Этот подход — лишь первая стадия работы. В будущем я планирую улучшить систему, добавив:

• Более точные алгоритмы, которые будут адаптировать вопросы в зависимости от контекста.

• Специализированные решения для разных профессиональных областей, например, для маркетинга, копирайтинга или разработки.

• Интеграцию с веб-версией, чтобы у пользователей было больше возможностей для взаимодействия с ИИ в рамках конкретных проектов.

Заключение

Взаимодействие с ИИ не должно быть сложным или запутанным. Преобразование традиционного текстового интерфейса в более понятный диалог — это важный шаг к тому, чтобы ИИ стал доступен и полезен не только для профессионалов, но и для широкого круга пользователей.

Если вас заинтересовала идея упрощения работы с ИИ через диалоговые интерфейсы, возможно, вы захотите экспериментировать с этим подходом в своих проектах.

Эта статья и проект — результат моего личного исследования как дизайнера, стремящегося сделать новые технологии более доступными.

*Instagram, Facebook – продукты компании Meta, которая признана экстремистской организацией в России.