Comprendre la partie humaine de l'expérience utilisateur

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En 1997, un ordinateur appelé Deep Blue a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. Headlines triomphaient de la victoire de la machine sur l'homme, comme nous, les humains ont été « conquis », « vaincu » et, à la suite de notre défaite, « abasourdi ».

Checkmate ... Enfin!

Kasparov et Deep Blue

La vraie question est pourquoi nous avons finalement été battu par un ordinateur de jeu d'échecs, mais pourquoi il a fallu si longtemps. Chess est un jeu que les ordinateurs devraient exceller.

Le point de l'ensemble du jeu est d'analyser les mouvements possibles et choisir celui qui donne la plus forte probabilité d'un résultat positif. C'est ce que font les ordinateurs.

Il est en fait assez étonnant que les humains empilés si bien contre les meilleurs que IBM pourrait jeter à elle aussi longtemps que nous l'avons fait. Le match 1997 ne fut pas le premier duel entre l'homme et la machine.

Il était tout simplement celui de la machine a gagné. Auparavant, Kasparov et d'autres avaient battu régulièrement les ordinateurs les plus puissants du monde. Et même le match 1997 n'a pas été un coup sur. Deep Blue a remporté 3 et demi à 2 matchs et demi.

Comment pourrait-on rivaliser avec quelque chose qui pourrait traiter 200 millions de positions par seconde? Le cerveau humain ne peut pas venir approcher ce niveau de dextérité mathématique. Notre capacité d'évaluer mathématiquement les positions peuvent être numérotées dans des dizaines par seconde. Si vous jouez aux échecs était sur le traitement des mathématiques, nous aurions été battu longtemps avant 1997.

Mais les humains sont extraordinairement bien au second traitement basé sur l'intuition divisée et la reconnaissance des formes. Qu'est-ce que Kasparov pouvait faire par instinct a pris des millions de MIPS (millions d'instructions par seconde) de puissance de traitement.

En fait, Kasparov a protesté que Deep Blue avait un avantage injuste en ce qu'elle a été en mesure d'analyser des centaines de matchs passés de Kasparov, la recherche de modèles, où il n'a pas eu le même avantage. En outre, Deep Blue n'a pas fait cavalier seul. les programmeurs d'IBM ont été autorisés à entrer et modifier les programmes entre les deux matches, en gardant Deep Blue de tomber dans des pièges tendus par Kasparov. Il est en fait étonnant, quand on considère les chances contre Kasparov empilés, qu'il a fait aussi bien qu'il l'a fait. Et ce n'était pas parce qu'il était une meilleure machine que Deep Blue. C'était parce qu'il était humain.

Au cours des 14 années écoulées depuis le match, les ordinateurs sont devenus plus puissants de façon exponentielle. Et, si nous évaluations comparatives des performances de l'ordinateur contre les humains, ils ont besoin d'augmenter sensiblement la barre. Parce que, contrairement aux échecs, la plupart des choses que nous les humains traitent l'ambiguïté et la nuance. Nous avons été construit pour faire face dans un environnement désordonné et incertain. Si les avantages humains nous ont permis de soutenir la concurrence contre un ordinateur dans un test aussi précis mathématiquement que les échecs, imaginez l'avantage que nous avons dans le monde organique.

This Is Jeopardy

Il est de ce monde d'ambiguïté, représentée par le langage humain, que IBM a choisi comme l'homme le plus récent par rapport à la machine défi. Le jeu télévisé Jeopardy fourni le forum, et cette fois-ci était une machine appelée Watson qui était le challenger. Watson est venu à la scène Jeopardy, prêt à prendre sur les champs de tous les temps, Ken Jennings et Brad Rutter.

Watson sur Jeopardy d'IBM

Jeopardy a présenté un défi beaucoup plus grand à IBM que les échecs ne. Pour gagner, Watson a dû être en mesure de comprendre le langage humain, particulièrement difficile étant donné que la structure se Jeopardy grammaticale typique sur la tête, en fournissant la réponse et demande aux candidats de fournir leur réponse sous la forme d'une question.

Il nous a juste mesure la capacité de stocker des données (quelque chose que nous les humains appellent la mémoire) il n'y aurait pas de concours. Watson nous séduiront. L'histoire enregistrée entière de l'homme pourrait être stocké dans sa banque de mémoire.

Pour les humains, le facteur limitant est la quantité de trivia nous avons pu entasser dans notre boîte crânienne. Mais pour Watson, le défi interprétait la question et de savoir quelles informations pour accéder et présenter de nouveau comme une réponse.

L'un des plus grands défis IBM a jamais pris sur (le même problème, soit dit en passant, que Google se bat chaque jour) était quelque chose que nous les humains instinctivement, sans y penser. Il est un autre exemple de la façon dont notre cerveau astoundingly sont réellement efficaces.

La partie humaine de l'utilisabilité

Mon point, et il y a un, est que nous considérons l'expérience utilisateur et la facilité d'utilisation de test, nous devons avoir une appréciation très bien pour ce qui rend l'homme humain. Trop souvent, les tests d'utilisation repose sur des quantités de données, craquaient et analysées dans une façons zillion différentes. Nous examinons les taux de rebond et des repères, comme si nos utilisateurs étaient des machines et les réponses que nous cherchons peut être mathématiquement arriver à.

L'ironie de la facilité d'utilisation est que, le plus souvent, nous essayons de comprendre ce que les humains veulent sans jamais parler à l'un directement. Nous comptons sur une feuille de calcul pour révéler les mystères et les subtilités de la condition humaine. Nous réduisons la magnificence du cerveau humain à rien de plus qu'une machine, quelque chose qui peut être compris en examinant les entrées et les sorties.

Permettez-moi de vous donner un exemple brillant de vrai test d'origine humaine, j'ai entendu lors d'une conférence. Motorola premier vice-président et chef du marketing Eduardo Conrado a parlé de la façon dont ils testent les radios utilisées par les équipes d'intervention d'urgence.

Motorola a testé un nouveau modèle qui vient d'être publié. La radio avait déjà passé par leur vaste dans les tests de laboratoire et le processus de conception. Le prototype était maintenant prêt à être testé sur le terrain. C'est quand Motorola va en fait sur les appels de première réponse et montres comment leurs radios sont utilisées dans des situations de la vie réelle.

Malgré tous les tests précédents, les chercheurs de Motorola bientôt réalisé qu'ils avaient un problème. Dans le cadre de la restructuration, ils avaient essayé de réduire le volume, l'introduction d'une plus petite, la radio plus efficace. Le raisonnement, ce qui était logique, était que les premiers intervenants apprécieraient de ne pas avoir à transporter de plus grandes radios. Mais il y avait une faille dans ce raisonnement.

Il est évident que une fois que vous voyez ...

situations de première intervention sont incroyablement stressant. Ils exigent un niveau de performance extrêmement élevé (parfois super-humaine) de la part de l'équipe d'intervention. Le corps humain se prépare à cette demande anticipée de ses ressources en tournant la manivelle jusqu'à son métabolisme. Le cœur commence à battre plus vite. Beaucoup plus rapide.

D'après une étude de l'Université de l'Indiana, il a constaté que lors d'un incendie, le rythme cardiaque d'un pompier peut approcher 100% de leur maximum pendant des périodes prolongées. Par comparaison, une marathonienne de classe mondiale fonctionne généralement 85 à 90% de leur fréquence cardiaque maximale dans une course. Le corps signale également la libération d'adrénaline et d'autres neuro-stimulants pour permettre au corps de se produire dans la situation de stress élevé requis.

Pour le premier intervenant en moyenne, le stress sur leur corps pendant le travail serait le même que si elles venaient exercer pleinement pendant plusieurs minutes. Imaginez alors le défi d'essayer d'utiliser une plus petite, la radio plus mince. Le problème a été immédiatement évident pour l'équipe sur le terrain - « Les boutons sont trop petits » Dans le laboratoire, le nouveau design était parfait. Dans le monde réel, entre les mains de personnes réelles, il était inutilisable. Les mains de l'équipage tremblaient trop pour pouvoir utiliser les petits contrôles à la radio. La conception a été rapidement modifié.

Alors, pourquoi ces facteurs humains généralement absents pour une grande partie de ce qui se passe pour les tests d'utilisabilité? Je soupçonne que c'est parce que les facteurs humains sont très difficiles à mesurer. Chose comme l'intuition, l'habitude et l'émotion, qui peuvent tous avoir un impact significatif d'une expérience utilisateur, ne peut pas être mesuré quantitativement.

De par leur nature même, ils ont besoin d'interprétation humaine. C'est la même raison pour laquelle IBM Watson, pour toutes sa puissance de traitement pure, ne peut toujours pas discuter avec vous de vos prochaines vacances ou comment vos enfants font à l'école (qui, soit dit en passant, a été proposé par Alan Turing comme le test ultime pour artificielle intelligence).

La seule façon de comprendre l'élément humain est d'utiliser des méthodes humaines à l'homme. Il peut être aussi simple que l'observation des comportements des utilisateurs réels, ou aussi complexe que d'une vaste étude ethnographique. Quelle que soit la route que nous choisissons de prendre, il est essentiel que nous ne perdre de vue cet élément humain. Nous ne sommes pas des machines. Nous sommes beaucoup plus que cela. Réfléchis y un instant. Il a fallu des chercheurs d'IBM et des années d'ingénieurs pour créer une machine qui pourrait le mieux Garry Kasparov lors d'un match d'échecs.

Finalement, ils ont réussi. Mais il était une machine qui ne pouvait jouer aux échecs, mais à un niveau très élevé. Kasparov pourrait également protester contre les régimes totalitaires, écrire des livres, déposer une demande de brevet et, on suppose, l'amour du spectacle, l'amitié aller et venir, réfléchir sur les couchers de soleil et d'apprécier l'art. Deep Blue, ou Watson, ou toute autre machine, n'a jamais accompli aucune de ces choses.


Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l'auteur invité et pas nécessairement Search Engine Land. Auteurs du personnel sont listés ici.


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