ai-adjacent-possible-ext

Серийное генерирование идей через исследование "смежного возможного" на базе ИИ для расширений

Серийное генерирование идей через исследование "смежного возможного" на базе ИИ для расширений

Глубокое исследование: Серийное генерирование идей через исследование "смежного возможного" на базе ИИ для расширений

Введение:

Концепция "смежного возможного", популяризированная Стюартом Кауфманом, описывает пространство потенциальных возможностей, которые лежат в пределах досягаемости текущего состояния системы или области. В контексте генерации идей расширений Chrome "смежное возможное" представляет собой набор инноваций, которые могут быть созданы путем итеративного расширения существующих расширений, функций или пользовательских потребностей, постепенно выходя за рамки установленных границ. ИИ может сыграть ключевую роль в исследовании этого "смежного возможного", помогая разработчикам серийно генерировать идеи, которые являются одновременно новыми и практически осуществимыми.

Концепция "Смежного Возможного" в разработке расширений Chrome:

В разработке расширений Chrome "смежное возможное" можно представить как многомерное пространство, определяемое:

• Функциональным пространством: Набор возможных функций и возможностей, которые могут быть реализованы в расширении. Текущие расширения и API Chrome определяют "границы" этого пространства, но "смежное возможное" лежит за этими границами, в области новых комбинаций функций, улучшений существующих функций или совершенно новых функциональных направлений.
• UX-пространством: Разнообразие возможных пользовательских интерфейсов и взаимодействий, которые могут быть использованы в расширении. Существующие UX-паттерны и рекомендации Google определяют текущее "ядро" UX-пространства, но "смежное возможное" включает в себя нетрадиционные UI-решения, инновационные метафоры взаимодействия и адаптивные UX-подходы.
• Техническим пространством: Набор доступных технологий, API и архитектурных подходов для разработки расширений. Текущие API Chrome и распространенные веб-технологии определяют "текущее возможное" в техническом плане, но "смежное возможное" включает в себя исследование новых API, интеграцию с передовыми технологиями (например, AI, WebAssembly) и инновационные архитектурные решения для повышения производительности и функциональности.
• Нишевым пространством: Разнообразие потенциальных ниш пользователей и вариантов использования расширений Chrome. Существующие категории Chrome Web Store и демографические данные пользователей определяют текущие "известные" ниши, но "смежное возможное" включает в себя выявление новых, недостаточно охваченных ниш, микрониш и гибридных ниш, возникающих на пересечении различных потребностей пользователей.

Исследование "смежного возможного" в разработке расширений Chrome - это итеративный процесс, который включает в себя:

1. Определение текущего "ядра": Начните с понимания текущего состояния разработки расширений Chrome в интересующей вас области. Это включает в себя анализ существующих расширений, изучение документации API, изучение UX-паттернов и выявление доминирующих технических подходов.
2. Выявление "границ": Определите ограничения и предположения, которые определяют текущее "ядро". Это могут быть функциональные ограничения (например, "расширения для заметок обычно ограничиваются текстовым вводом"), UX-ограничения (например, "всплывающие окна должны быть простыми и минималистичными") или технические ограничения (например, "API Chrome не поддерживает определенную функцию").
3. Исследование "смежного" пространства: Используйте AI-техники для исследования пространства возможностей, непосредственно примыкающего к этим границам. Это включает в себя поиск новых комбинаций функций, UX-вариаций, технических подходов или нишевых переопределений, которые лежат за пределами текущих ограничений, но остаются в пределах досягаемости.
4. Серийная генерация идей: Итеративно расширяйте "ядро", используя идеи, сгенерированные на предыдущем шаге, в качестве отправных точек для дальнейшего исследования "смежного возможного". Каждая новая идея становится "ядром" для следующей итерации, позволяя вам серийно генерировать идеи, постепенно выходя за рамки установленных границ и открывая все более инновационные возможности.

AI Техники для исследования "Смежного Возможного" и серийной генерации идей:

• AI-Driven "Feature Expansion" & "Feature Mutation" for Iterative Innovation:

  • Концепция: Используйте AI для итеративного расширения функциональности существующих расширений или базовых концепций расширений, постепенно добавляя новые функции, улучшая существующие функции или "мутируя" функции для создания новых вариантов использования.
  • AI Техники:
    • Feature Recommendation Systems (Content-Based & Collaborative Filtering): Обучите AI-модели рекомендовать новые функции для существующих расширений на основе анализа функций аналогичных расширений (контентная фильтрация) и данных об использовании пользователями и отзывах (совместная фильтрация). Библиотеки рекомендательных систем, такие как Surprise [20] или LightFM [21], могут быть использованы для реализации этих моделей.
    • Generative Feature Mutation with LLMs: Используйте LLM (например, ChatGPT, Bard, Gemini) для "мутации" существующих функций расширений, генерируя варианты функций, которые являются новыми, но остаются семантически связанными с исходной функцией. Запросы к LLM могут быть сформулированы так, чтобы стимулировать "смежные" мутации, например, "Сгенерируй 3 'мутировавшие' версии функции 'блокировка рекламы' для расширения Chrome, которые выходят за рамки простой блокировки рекламы, но по-прежнему связаны с улучшением пользовательского опыта просмотра веб-страниц."
    • AI-Powered "Feature Combination" & "Mashup" for Serial Idea Generation: Используйте AI для итеративного комбинирования функций из разных расширений или категорий, создавая новые гибридные расширения, которые расширяют "смежное возможное" путем объединения ранее разрозненных функциональных возможностей. Техники комбинации атрибутов и морфологического анализа, описанные ранее, могут быть использованы в итеративном процессе для серийной генерации идей.
  • Пример: Начните с "ядра" расширения для заметок с базовой функцией текстового ввода и локального хранения. Итерация 1 (Feature Expansion): Используйте AI для рекомендации "расширения функций" - добавьте функцию голосового ввода (рекомендация на основе анализа функций популярных расширений для заметок). Итерация 2 (Feature Mutation): Используйте AI для "мутации" функции голосового ввода - создайте функцию "голосовых заметок с транскрипцией в реальном времени" (мутация, улучшающая существующую функцию). Итерация 3 (Feature Combination): Используйте AI для "комбинации функций" - объедините функцию "голосовых заметок с транскрипцией в реальном времени" с функцией "визуальной доски" из расширений для визуальной организации (создание гибридного расширения, объединяющего текстовые и визуальные заметки). Этот итеративный процесс серийно генерирует идеи, постепенно расширяя функциональное "ядро".

• AI-Exploration of "UX Adjacencies" & "UX Pattern Mutation" for Novel Interfaces:

  • Концепция: Исследуйте "смежное возможное" в UX-пространстве, используя AI для генерации новых UX-паттернов, мутации существующих UX-паттернов или комбинирования UX-элементов из разных доменов для создания инновационных интерфейсов расширений.
  • AI Техники:
    • Generative UI Prototyping for UX Variation: Используйте генеративные AI-модели (например, DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney) для быстрой генерации UI-прототипов, исследующих различные UX-вариации для определенной функции или концепции расширения. Запросы к AI могут быть сформулированы так, чтобы стимулировать "смежные" UX-исследования, например, "Сгенерируй 5 UI-прототипов для всплывающего окна расширения для заметок, исследующих нетрадиционные макеты и метафоры взаимодействия, выходящие за рамки типичного минималистичного дизайна."
    • AI-Driven UX Pattern Combination & Mashup: Используйте AI для комбинирования UX-паттернов из разных типов расширений или даже из других областей UI/UX-дизайна (например, мобильные приложения, веб-приложения, десктопные приложения) для создания гибридных UX-решений для расширений Chrome. Графы знаний UX-паттернов (содержащие информацию о UX-принципах, вариантах использования и пользовательских отзывах) могут быть использованы AI для рассуждения о совместимости и потенциальной синергии различных UX-паттернов.
    • AI-Powered "UX Constraint Relaxation" & "UX Assumption Challenge": Используйте AI для выявления и "расслабления" UX-ограничений или вызова UX-предположений, которые обычно принимаются как должное в разработке расширений Chrome. Например, AI может предложить "расслабить ограничение 'всплывающие окна должны быть мимолетными'" и исследовать идеи расширений с постоянными всплывающими окнами или "оспорить предположение 'расширения должны быть минималистичными'" и исследовать идеи максималистичных и многофункциональных расширений. LLM могут быть использованы для генерации "подсказок для вызова UX" и исследования UX-вариаций, выходящих за рамки общепринятых норм.
  • Пример: Начните с "ядра" UX-паттерна "минималистичное всплывающее окно" для расширения. Итерация 1 (UX Variation): Используйте генеративный AI для создания UI-прототипов, исследующих различные макеты всплывающего окна (например, всплывающее окно с вертикальной панелью инструментов, всплывающее окно с круговым меню). Итерация 2 (UX Pattern Mutation): Используйте AI для "мутации" UX-паттерна всплывающего окна - исследуйте "полупрозрачное всплывающее окно", которое накладывается на веб-страницу, не закрывая ее полностью (мутация, изменяющая поведение всплывающего окна). Итерация 3 (UX Pattern Combination): Используйте AI для "комбинации UX-паттернов" - объедините "полупрозрачное всплывающее окно" с UX-паттерном "боковой панели" из инструментов для продуктивности (создание гибридного UX, сочетающего мимолетность всплывающего окна с постоянством боковой панели). Этот итеративный процесс серийно генерирует UX-идеи, постепенно расширяя UX-пространство "смежного возможного".

• AI-Driven "Technical Adjacency" Exploration & "API Boundary Expansion" for Novel Functionality:

  • Концепция: Исследуйте "смежное возможное" в техническом пространстве, используя AI для выявления новых API Chrome Extensions, исследование неиспользованных комбинаций API или "расширения границ API" путем интеграции внешних технологий или сервисов.
  • AI Техники:
    • API Usage Pattern Mining & "API Adjacency" Discovery: Используйте AI (машинное обучение, анализ графов) для анализа закономерностей использования API в существующих расширениях Chrome. AI может выявить "API-смежности" - API, которые часто используются вместе или которые могут быть логически объединены для создания новой функциональности. Алгоритмы анализа графов, такие как PageRank [22] или Community Detection [23], могут быть использованы для выявления кластеров API и взаимосвязей между API в пространстве использования API расширений.
    • AI-Powered "API Combination" & "API Mashup" for Novel Functionality: Используйте AI для автоматического комбинирования API Chrome Extensions новыми и неожиданными способами, выходящими за рамки типичных шаблонов использования API. AI может генерировать фрагменты кода или архитектурные схемы, демонстрирующие, как эти новые комбинации API могут быть использованы для реализации инновационных функций расширений. Техники морфологического анализа, адаптированные для API, могут быть использованы для систематического исследования пространства комбинаций API.
    • AI-Exploration of "External Technology Integration" & "API Boundary Expansion": Используйте AI (особенно LLM) для исследования возможностей интеграции внешних технологий, веб-сервисов или AI-моделей с расширениями Chrome для "расширения границ API" и создания функциональности, выходящей за рамки возможностей "чистых" API Chrome Extensions. Запросы к LLM могут быть сформулированы так, чтобы стимулировать исследование "технической смежности", например, "Предложи 3 инновационных способа интеграции WebAssembly с расширением Chrome для повышения производительности или добавления новых функций, которые невозможны только с JavaScript и API Chrome Extensions."
  • Пример: Начните с "ядра" технического подхода "использование chrome.storage.local API для хранения данных расширения". Итерация 1 (API Adjacency Exploration): Используйте AI для анализа закономерностей использования API и выявления "API-смежности" - обнаружьте, что chrome.alarms API часто используется вместе с chrome.storage.local в расширениях для продуктивности (API-смежность: таймеры и хранилище для напоминаний). Итерация 2 (API Combination): Используйте AI для "комбинации API" - объедините chrome.storage.local и chrome.alarms для создания новой функции "периодических заметок", которые автоматически сохраняются и напоминают пользователю через заданные интервалы (комбинация API, создающая новую функциональность). Итерация 3 (API Boundary Expansion): Используйте AI для исследования "расширения границ API" - интегрируйте внешнюю облачную базу данных (например, Firebase) с расширением, чтобы преодолеть ограничения chrome.storage.local по объему хранилища и синхронизации между устройствами (расширение границ API путем интеграции внешней технологии). Этот итеративный процесс серийно генерирует технические идеи, постепенно расширяя техническое "смежное возможное".

• AI-Driven "Niche Adjacency" & "Niche Hybridization" for Market Opportunity Expansion:

  • Концепция: Исследуйте "смежное возможное" в нишевом пространстве, используя AI для выявления смежных ниш пользователей, гибридизации ниш или переопределения границ ниш для расширения рыночных возможностей для расширений Chrome.
  • AI Техники:
    • Niche Similarity Analysis & "Niche Adjacency" Discovery: Используйте AI (кластеризация, семантический анализ, графы знаний) для анализа существующих ниш расширений Chrome и выявления "нишевых смежностей" - ниш, которые имеют общие потребности пользователей, функциональные перекрытия или семантическую близость. Алгоритмы кластеризации, тематического моделирования и анализа графов, описанные ранее, могут быть адаптированы для нишевого анализа.
    • AI-Powered "Niche Combination" & "Hybrid Niche" Generation: Используйте AI для комбинирования характеристик и потребностей пользователей из смежных ниш для создания новых "гибридных ниш", которые объединяют элементы из нескольких исходных ниш. AI может генерировать описания профилей пользователей, вариантов использования и потенциальных функций расширений для этих гибридных ниш. Методы морфологического анализа, адаптированные для нишевых характеристик, могут быть использованы для систематического исследования пространства гибридных ниш.
    • "Niche Re-segmentation" & "Micro-Niche" Identification with AI: Используйте AI (особенно методы кластеризации и сегментации пользователей) для переопределения существующих категорий ниш расширений и выявления более гранулярных "микрониш" с более узкими и специфическими потребностями пользователей. AI может анализировать данные о поведении пользователей, демографические данные или психографические данные (если доступны) для сегментации существующих ниш и выявления микрониш, которые недостаточно обслуживаются текущими расширениями.
  • Пример: Начните с "ядра" ниши "студенты, изучающие языки". Итерация 1 (Niche Adjacency Exploration): Используйте AI для анализа нишевых смежностей - выявите "смежные ниши", такие как "путешественники, изучающие языки" и "профессионалы, изучающие языки" (ниши, имеющие общие потребности в изучении языков, но разные контексты и приоритеты). Итерация 2 (Niche Combination): Используйте AI для "комбинации ниш" - создайте "гибридную нишу" "студенты-путешественники, изучающие языки", объединив потребности и характеристики студентов и путешественников, изучающих языки (создание расширения, ориентированного на изучение языка в контексте путешествий). Итерация 3 (Niche Re-segmentation): Используйте AI для "пересегментации ниши" "студенты-путешественники, изучающие языки" - выявите "микронишу" "студенты-путешественники, изучающие испанский язык, которые готовятся к семестру за границей" (создание расширения, адаптированного к очень специфическим потребностям микрониши). Этот итеративный процесс серийно генерирует нишевые идеи, постепенно расширяя рыночное "смежное возможное".

Преимущества серийного генерирования идей через исследование "смежного возможного" на базе AI:

• Структурированная инновация: "Смежное возможное" обеспечивает структурированную основу для инноваций, направляя творческие усилия в области, которые являются одновременно новыми и осуществимыми.
• Итеративное творчество: Серийная генерация идей способствует итеративному творческому процессу, позволяя разработчикам постепенно совершенствовать и расширять свои идеи, опираясь на предыдущие итерации.
• Исследование пространства возможностей: AI помогает систематически исследовать многомерное пространство возможностей разработки расширений Chrome, выявляя возможности, которые могли бы быть упущены при использовании традиционных методов.
• Снижение риска и повышение осуществимости: Сосредоточившись на "смежном возможном", идеи, сгенерированные серийно, с большей вероятностью будут технически осуществимыми, UX-ориентированными и рыночно-ориентированными, снижая риск провала инноваций.
• Непрерывный поток инноваций: Серийная генерация идей создает непрерывный поток инноваций, позволяя разработчикам постоянно адаптироваться к меняющимся потребностям пользователей и технологическим достижениям в экосистеме Chrome.

Проблемы и ограничения исследования "смежного возможного" на базе AI:

• Определение "ядра" и "границ": Определение отправного "ядра" и соответствующих "границ" для исследования "смежного возможного" может быть субъективным и влиять на направление и новизну сгенерированных идей.
• Риск "инкрементной" инновации: Сосредоточение внимания исключительно на "смежном возможном" может привести к чрезмерному акценту на инкрементных улучшениях и упустить возможности для радикальных или прорывных инноваций, которые лежат за пределами непосредственного "смежного" пространства.
• Зависимость от качества данных и алгоритмов AI: Эффективность AI-техник для исследования "смежного возможного" сильно зависит от качества и репрезентативности данных, используемых для обучения AI-моделей, и от способности алгоритмов AI выявлять значимые закономерности и смежности в пространстве возможностей.
• Необходимость человеческого руководства и творческого видения: AI может помочь исследовать "смежное возможное" и генерировать серийные идеи, но человеческое руководство, творческое видение и стратегическое принятие решений по-прежнему необходимы для направления процесса инноваций и отбора наиболее перспективных идей для разработки.

Будущие направления и возможности для исследований:

• Интерактивные инструменты исследования "смежного возможного" на базе AI: Разработка интерактивных инструментов, которые позволяют разработчикам визуально исследовать "смежное возможное" для расширений Chrome, используя AI для динамического создания карт возможностей, выделения нишевых смежностей и поддержки серийной генерации идей в режиме реального времени.
• Комбинирование "смежного возможного" с другими техниками латерального мышления на базе AI: Интеграция исследования "смежного возможного" с другими техниками латерального мышления на базе AI, такими как морфологический анализ, провокационные техники и контрфактическое мышление, для создания синергетического подхода к творчеству, который сочетает в себе структурированное исследование с неожиданными прорывами.
• Оценка влияния исследования "смежного возможного" на успех инноваций: Проведение эмпирических исследований для оценки влияния подхода "смежного возможного" на успех разработки расширений Chrome, измеряя новизну, осуществимость и рыночную жизнеспособность идей, сгенерированных серийно с помощью AI.

Заключение:

Исследование "смежного возможного" на базе AI представляет собой мощный подход к серийной генерации идей расширений Chrome, обеспечивая структурированную основу для инноваций, которая сочетает в себе систематическое исследование пространства возможностей с творческими возможностями AI. Используя AI-техники для расширения функций, UX-вариаций, исследования технической смежности и гибридизации ниш, разработчики могут выйти за рамки инкрементных улучшений и открыть непрерывный поток инновационных идей расширений, которые отвечают меняющимся потребностям пользователей и раздвигают границы возможного в экосистеме Chrome.

Ссылки:

[20] Hug, N. (2011). Surprise, a Python library for recommender systems. Journal of Open Source Software, 6(57), 2174.
[21] Kula, M. (2016). LightFM: A Python library for recommendation systems. Journal of Open Source Software, 1(2), 24.
[22] Page, L., Brin, S., Motwani, R., & Winograd, T. (1999). The PageRank citation ranking: Bringing order to the web. Stanford InfoLab.
[23] Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of statistical mechanics: theory and experiment, 2008(10), P10008.