機器學習和人工智慧很難理解， 只有幾個非常聰明的電腦科學家知道如何構建它們。 但是一個新工具的設計者有一個很大的野心：為AI創建Javascript。
這個名為Cortex的工具使用一個圖形化使用者介面來建立AI模型， 而不需要博士學位。 由Argodesign的Mark Rolston設計的類似蜂窩的介面使開發人員甚至設計人員能夠像Rolston所描述的那樣使用預製的AI技能， 可以執行情感分析或自然語言處理等任務。 然後， 他們可以將這些技能拖放到顯示模型進展的介面中。 鑰匙？使用可視佈局來組織系統使得非科學家更易於訪問。
Rolston解釋說：“把東西串起來是孩子們學習的一件事情。 “通過簡化編排方面， 要保持硬性的東西（比如資料轉換）更容易理解。 它們是如何相互關聯的， 直觀地向用戶解釋。 “
目前， 人工智慧演算法被隱藏在複雜的代碼中， 但創建圖形化使用者介面是讓更多不同類型的人成為機器學習模型的架構師的關鍵一步，
Cortex今天從位於奧斯丁的企業公司CognitiveScale推出， 該公司自2014年以來一直在為金融服務， 醫療保健和電子商務領域的企業構建AI模型.CognitiveScale一直使用自己的Cortex版本來為客戶構建這些模型， 但是把它推向世界意味著其他公司聘請沒有機器學習專業知識的開發人員可以開始自己建立人工智慧。 雖然這個工具主要面向公司， 而不是個人， 但它為在這些機構工作的開發人員和設計師提供了一個機會， 讓他們第一次嘗試創造AI。
創建第一個AI介面
構建這個AI圖形介面不是一件容易的事情。 在與CognitiveScale創始人首席技術官Matt Sanchez（曾經管理IBM Watson Labs的首次談話）期間， Rolston說他不得不向Sanchez承認他和他的團隊完全失去了。 設計團隊花了好幾個小時才能開始理解和概念化桑切斯試圖做的事情。 Rolston說：“我認為優秀的設計師可以與外科醫生，
機器學習功能通過從數百萬甚至數十億個資料點中提取模式， 使其能夠對新資料做出決定。 這在理論上很容易理解， 但是Rolston和他的團隊不得不深入研究AI真正起作用的技術元素， 這通常需要博士們充分理解。
他們的對話始於嘗試為Cortex組合工具所具有的不同元素創建基本術語。 上世紀80年代中期， Rolston在青少年時期把這個過程比作程式設計， 而像“檔”和“資料夾”這樣的術語是無處不在的。 這些術語與圖形化使用者介面的發展息息相關，
Rolston和他的團隊發現，CognitiveScale開發人員使用不同的詞來指代系統的不同部分，所以他們必須在同一頁面上。他們最終決定了兩個主要條件：技能和代理。技能是可以被打包和反復使用的單一目的的軟體，就像亞馬遜Alexa技能一樣。由技能組成的代理是您在Cortex內部構建的更大，更複雜的模型 - 他們可以完成諸如使用文本分析處理保險索賠或跟蹤特定行業的投資者情緒等任務。這個嵌套概念構成了Cortex功能的核心。
一旦這些條款被固定下來，Rolston和他的團隊不得不想出如何以視覺方式來表示它們。團隊本可以做更多的“日誌”表單，類似於Facebook，向下滾動內容或視窗視圖，如資料夾或Google驅動器。但是Rolston意識到介面所需要提供的關鍵是讓開發人員看到底下發生了什麼，而不必通過每一行代碼來追蹤它。
因此，Rolston決定使用蜂巢結構，而不是使用一個簡單的物件清單來實現這種可追溯性，因為它可以讓你以一種對使用者最有意義的方式來組織模型。在蜂窩介面中，技能變成泡泡，可以根據系統設計者的想法在螢幕上移動。 Rolston說：“就像桌面一樣，我可以通過放置這些東西來強調我自己心中的邏輯感。 “我可以把蜂窩中的氣泡移到他們身上，或者以某種方式看到他們。如果第一個處理器對我來說不如第三個處理器重要，那就把它放在一邊。“
其結果是一個簡單的蜂窩狀交換機，你可以拖放泡沫般的技能;藍色和綠色線條顯示資料流程入和流出每種技能的流程。從概念上講，它感覺像Garageband，但對於AI。
對於Rolston來說，這是向Squarespace這樣的第一步，沒有編碼經驗的人可以創建一個簡單的網站。他說：“這是程式設計的最高階例子。但實質上，他指出，這些“簡單的工具讓我們更接近問題，而不是工具” - 意味著他們刪除編碼事物本身所需的技術專業知識層，並讓您專注於問題想解決。 Rolston認為Cortex可以像AI這樣做的第一步，讓AI成為解決問題的工具，而不是一個非常複雜的事情。
Cortex的介面有其獨特的審美視野，Rolston意識到他可以用Cortex的設計設定先例。他說：“我們研究了這個問題，試圖讓它變得美觀和可持續，這樣當你看到介面時，你解決問題的獨特性就不會丟失。” “這不是一個C ++。這是設計師，專注于審美目標的人可訪問。如果你穿著優雅的東西，你會感覺更優雅，你會表現得更加優雅。我們試圖將相同的想法帶到工具集。“
AI的應用程式商店
Cortex的組合工具只是系統的一部分，它也提供了一整套以業務為中心的分析軟體。 CognitiveScale通過針對公司的軟體即服務商業模式銷售該工具，每個公司都將支付一次性安裝費用，以及根據公司規模每月或每年支付一次費用。產品的另一個關鍵要素是市場，那些構建一點代碼的人將能夠將其打包為技能，以便其他人可以使用它們 - 例如，如果您構建圖像分類演算法，則可以上傳作為Cortex市場的技術，任何人都可以使用它。其中許多將最初來自CognitiveScale，但系統的使用者也將能夠製作和上傳自己的技能。
CognitiveScale產品管理負責人Jon Richter解釋說，用戶將能夠採用相同的文本分類技能來處理發票或客戶投訴或醫療保健索賠。這是應用程式商店的權力，適用於人工智慧。
Cortex的架構師認為，由於系統具有跟蹤真實業務情況下功能如何工作的機制，因此可以更加輕鬆地負責任地構建AI。這還有待觀察。擁有訓練有素的科學家建立人工智慧的好處之一是他們擁有資料方面的專業知識，而且他們可能比一般的開發人員更能夠解決偏見問題。對於非專家而言，更大的可訪問性也意味著沒有經過專業培訓的開發人員正在構建人工智慧技術，因為社會正面臨普適機器學習演算法的負面影響。
雖然Cortex使得AI更容易為企業實現，但它也使設計師有機會開始使用模型，而不需要像從頭創建機器學習演算法那樣需要盡可能多的教育和專業知識。理想情況下，Cortex可以説明設計人員在其工作中逐漸變成以資料為中心的設計，而設計人員也許能夠為該技術的發展提供以人為本的思維方式。羅爾斯頓說，他的團隊中的一位設計師根本不懂程式師，但他知道Cortex工具在概念上能夠製作一個簡單的文本情感分析器，就像Rolston所說的那樣，是一個“快速而骯髒的AI”。
“新設計師將成為資料設計師，”Rolston說。 “這是這個想法的下一個關鍵步驟。”
Rolston和他的團隊發現，CognitiveScale開發人員使用不同的詞來指代系統的不同部分，所以他們必須在同一頁面上。他們最終決定了兩個主要條件：技能和代理。技能是可以被打包和反復使用的單一目的的軟體，就像亞馬遜Alexa技能一樣。由技能組成的代理是您在Cortex內部構建的更大，更複雜的模型 - 他們可以完成諸如使用文本分析處理保險索賠或跟蹤特定行業的投資者情緒等任務。這個嵌套概念構成了Cortex功能的核心。
一旦這些條款被固定下來，Rolston和他的團隊不得不想出如何以視覺方式來表示它們。團隊本可以做更多的“日誌”表單，類似於Facebook，向下滾動內容或視窗視圖，如資料夾或Google驅動器。但是Rolston意識到介面所需要提供的關鍵是讓開發人員看到底下發生了什麼，而不必通過每一行代碼來追蹤它。
因此，Rolston決定使用蜂巢結構，而不是使用一個簡單的物件清單來實現這種可追溯性，因為它可以讓你以一種對使用者最有意義的方式來組織模型。在蜂窩介面中，技能變成泡泡，可以根據系統設計者的想法在螢幕上移動。 Rolston說：“就像桌面一樣，我可以通過放置這些東西來強調我自己心中的邏輯感。 “我可以把蜂窩中的氣泡移到他們身上，或者以某種方式看到他們。如果第一個處理器對我來說不如第三個處理器重要，那就把它放在一邊。“
其結果是一個簡單的蜂窩狀交換機，你可以拖放泡沫般的技能;藍色和綠色線條顯示資料流程入和流出每種技能的流程。從概念上講，它感覺像Garageband，但對於AI。
對於Rolston來說，這是向Squarespace這樣的第一步，沒有編碼經驗的人可以創建一個簡單的網站。他說：“這是程式設計的最高階例子。但實質上，他指出，這些“簡單的工具讓我們更接近問題，而不是工具” - 意味著他們刪除編碼事物本身所需的技術專業知識層，並讓您專注於問題想解決。 Rolston認為Cortex可以像AI這樣做的第一步，讓AI成為解決問題的工具，而不是一個非常複雜的事情。
Cortex的介面有其獨特的審美視野，Rolston意識到他可以用Cortex的設計設定先例。他說：“我們研究了這個問題，試圖讓它變得美觀和可持續，這樣當你看到介面時，你解決問題的獨特性就不會丟失。” “這不是一個C ++。這是設計師，專注于審美目標的人可訪問。如果你穿著優雅的東西，你會感覺更優雅，你會表現得更加優雅。我們試圖將相同的想法帶到工具集。“
AI的應用程式商店
Cortex的組合工具只是系統的一部分，它也提供了一整套以業務為中心的分析軟體。 CognitiveScale通過針對公司的軟體即服務商業模式銷售該工具，每個公司都將支付一次性安裝費用，以及根據公司規模每月或每年支付一次費用。產品的另一個關鍵要素是市場，那些構建一點代碼的人將能夠將其打包為技能，以便其他人可以使用它們 - 例如，如果您構建圖像分類演算法，則可以上傳作為Cortex市場的技術，任何人都可以使用它。其中許多將最初來自CognitiveScale，但系統的使用者也將能夠製作和上傳自己的技能。
CognitiveScale產品管理負責人Jon Richter解釋說，用戶將能夠採用相同的文本分類技能來處理發票或客戶投訴或醫療保健索賠。這是應用程式商店的權力，適用於人工智慧。
Cortex的架構師認為，由於系統具有跟蹤真實業務情況下功能如何工作的機制，因此可以更加輕鬆地負責任地構建AI。這還有待觀察。擁有訓練有素的科學家建立人工智慧的好處之一是他們擁有資料方面的專業知識，而且他們可能比一般的開發人員更能夠解決偏見問題。對於非專家而言，更大的可訪問性也意味著沒有經過專業培訓的開發人員正在構建人工智慧技術，因為社會正面臨普適機器學習演算法的負面影響。
雖然Cortex使得AI更容易為企業實現，但它也使設計師有機會開始使用模型，而不需要像從頭創建機器學習演算法那樣需要盡可能多的教育和專業知識。理想情況下，Cortex可以説明設計人員在其工作中逐漸變成以資料為中心的設計，而設計人員也許能夠為該技術的發展提供以人為本的思維方式。羅爾斯頓說，他的團隊中的一位設計師根本不懂程式師，但他知道Cortex工具在概念上能夠製作一個簡單的文本情感分析器，就像Rolston所說的那樣，是一個“快速而骯髒的AI”。
“新設計師將成為資料設計師，”Rolston說。 “這是這個想法的下一個關鍵步驟。”