设计方法⇨人机交互设计流程与模型！

格格学姐

自20世纪80年代以来，人机交互领域已经走过了漫长的道路，2021年的今天，人类与计算机的关系已经像人类面对氧气一样难以分割。我们不能想象没有计算机的生活，随着对人机交互的深入研究，用户体验设计、用户研究、软件开发等专业应运而生，也让这一领域变得极为独特。随着时间的推移，我们与计算机的互动方式也发生了变化。

视觉：我们用眼睛观察屏幕或其他用户界面和内容，做出执行任务的决定。
触摸：我们灵巧的双手来操作用户界面，包括按钮、键盘和触觉（振动）反馈，以及来自计算机设备的更多信息。
听觉：声音作为内容（音乐/视频）使用的反馈，也用于指示用户界面的动作和专有声音。
语音：我们说话是为了传达行动、感觉和命令。语音界面学习这些命令，并训练用户发出特定命令以完成任务。
空间：界面可以对宏观运动（地球上的位置）和微观运动（挥手或竖起大拇指等）做出反应，以控制界面。

因此，计算机增强了这些感知能力，使我们能够通过计算机以更高的效率、速度和准确性在生活中看到、触摸、听到、命令和操纵。

计算机的硬件 可分为三种类型：

桌面（显示器、主机、键盘、鼠标），

笔记本电脑 （显示器+键盘+触控板），

触摸屏 （手机/平板电脑）。

当然，现在计算机无孔不入的嵌入到我们的生活中，包括汽车仪表、电子产品、游戏、物联网设备。

计算机软件 五花八门，深深地渗透到我们生活的方方面面，从点菜到安排与家人的活动。软件可以以多种方式部署，但随着互联网和手持计算机的普及， 我们看到3大种软件类型。

本机平台软件 ——你可以会将其理解为苹果vs PC，以及专为这些生态系统和操作系统设计的软件。
混合云软件 -大型企业公司正在采用这一战略，以解决安全的复杂性，并支持其现有的商业模式。IBM、德勤和Oracle等公司都使用某种版本的软件和数据保护混合部署。
云软件/浏览器软件 -通过高速互联网和改进的互联网浏览器，软件不需要锁定在个人计算机中，而是可以在云中管理和执行，软件用户可以从任何连接互联网的计算机访问软件。Figma、Google Docs和Salesforce等公司都通过浏览器创建软件。

软件让我们的计算机变得更实用，从谷歌地图到支付软件，让我们实现线上购物轻松出行，让我们的社会繁荣。软件至少应该是实用的，当软件做得很好时，所有用户都可以访问它，当它真的很好时，它对所有用户来说都是一种愉快的用户体验。任何人制作软件的目标都应该实现用户真正想要的。说起来容易做起来难，但如果我们从根本上认为软件是为人类服务的，那么我们应该确保我们的软件从研究到用户体验到用户界面，再到收集的数据，都充满了人性。

计算机软件使我们的硬件变得有用、可用、可访问。这也导致了计算机处理能力的提高，从而带来了人工智能的可扩展性。人工智能软件用于管理、处理和理解大量数据以及其他应用程序。人工智能可以集成到现有的软件工具中，如自动更正拼写或检查，也可以是自动系统，如机器人或聊天机器人，或自动客户服务电子邮件等。 人工智能可以细分到计算机科学的5个分支，是一个快速增长的领域。

自然语言处理 （NLP）-赋予计算机理解文本和以人类大致相同的方式说话的能力。Alexa、Siri或Google Translate等产品都依赖于能够接收语音并产生结果。
机器学习 （ML）-主要是训练计算机学习。它专注于数据和算法，以反映人类的学习方式，允许计算机完成任务并提高准确性。面部识别、密码保护和推荐引擎等概念。
神经网络 （人工神经网络ANN或模拟神经网络SNN）-这个想法是关于连接受人脑启发并与机器学习相关的计算机系统。通过允许计算机网络模拟人脑中生物神经元相互发送信号的方式，神经网络允许机器学习和深度学习算法工作。神经网络是建立在互联网和系统如何共享和传播信息的基础上的，包括加密货币的开放分类账和批量图片渲染等。
专家系统（ES） -开发用于关注和解决特定领域复杂问题的计算机应用程序。专家系统使用一个领域的知识库，并将这些知识应用于特定情况的事实。这些领域包括加密交易/采矿、高风险信贷决策、广告决策和制造决策。
机器人技术 -一个跨学科领域，巧妙地部署设计、计算机科学、工程和人机交互，以影响制造、施工、运营和其他应用。机器人学的目标是设计能够帮助人和帮助人类的机器。

人工智能由硬件和软件支持，并将继续集成到系统中，以帮助人类更快地访问信息。满足时间紧张的需求，消除繁琐、危险或其他比人类更适合计算机或机器人的任务。人工智能有一个迫在眉睫的风险，那就是创造出公然忽视、凌驾或改变人类决策的计算机系统。然而，如果人工智能的设计是人性化的，并且符合人类的需求，那么这些威胁可能会留给好莱坞或科幻电影去探究。

人类应该依靠计算机和人工智能让我们的生活变得更好。我们的复杂系统有望被设计成让人们熟练的解决更困难的问题。从癌症治疗到气候建模，我们整合和利用计算机的能力将继续支持并需要高技能专业人员作为推动其成功和继续改变世界的引擎。

人机交互是一门覆盖多领域的多学科，包括并不限于心理学，行为学，编程，工程，设计，调研，和工商管理，现代人机交互的核心已经不再是从技术层面去解决问题，而是侧重于以多个视角去挖掘问题的本质并思考问题背后的价值。因此，人机交互学术界一直以来都试图寻找一种思考模式，或者理论模型，去将复杂的思考流程提炼出来。近年来国际最主流的七种人机交互设计模型：

1、 尼尔森诺曼集团设计流程

·研究问题领域（discover）

·探索不同可能（explore）

·测试设计（test)

·倾听反馈(listen)