Toutiaoのアルゴリズムロジックを使用してMacOSを再設計しました

仕事以外では、私はほとんどの時間を2つの状態で過ごしています。1つは見出しを閲覧している状態で、もう1つはトイレに座りながら見出しを閲覧している状態です。1日3〜4時間見出しを閲覧しています。このアルゴリズムの魔法は本当に恐ろしいです。常に私が見たいものを知っているので、不自然にブラウジングし続けます。時間が経つのはあっという間です。アプリケーションアイコンが山ほど並んだコンピューターの前に座って何をすればいいのかわからないより、ずっと楽しいです…

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毎回この時間になると、Toutiao を開いてしばらく釣りをしたくなります... ああ、いやいや、なぜ Toutiao は私を幸せにできるのに、コンピューターはできないのでしょう! なぜ OS は私がすべきことを手助けしてくれないのでしょう! なぜ、壮年期の少年である私は、ぼんやりとアプリケーション アイコンの束を見つめていなければならないのでしょう!!! 一連の自己探求の質問から、大胆かつエレガントなアイデアが生まれました。Toutiao のアルゴリズム ロジックを使用して macOS を再定義したいのです! そうです、それです!

プロのインターネット製品実践者として、私は新しい製品を作成するときに「方法」に注意を払わなければなりません（私はそれに夢中です）。さて、推論の論理に従ってケースを段階的に見ていきましょう。

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1. 理解できず、うまく使えない

私はとても整理整頓が苦手で、使った後は物を放り投げてしまうので、パソコンのデスクトップは散らかってしまいます。いわゆる整理術（日本の収納術も関係します）を使ってディレクトリ構造を整理しようとしましたが、その醜さに耐えられず諦めました。その結果、私のデスクトップは次の図のようになっています。

私のように原理は分かっていても使いこなすのに苦労する人もいるのではないでしょうか…自動分類があるとはいえ、やはりぎこちないし、探すのに時間もかかってしまい、非常に非効率です。

2. 目標と結果は直接的ではない

これまでの業務で、アイデアと最終結果の距離は実際には多くの「障害」を克服する必要があり、目標と結果の距離は直接的ではないことがわかりました。言い換えると、現在のmacOS（他のオペレーティングシステムを含む）の操作ロジックは、おおよそ次のようになります。1. 頭の中で何かやりたいことを考える → 2. このタスクを完了できるアプリケーションを特定し、特定のものを探す → 3. アプリアイコンの入り口から入る → 4. それを開始する。例を挙げて説明しましょう。私は「義理の息子」を見たいのですが、上記の対応する手順は次のとおりです。

すべてが順調に進んでいますね。何も不合理なことはありませんが、慣性思考を捨ててよく考えてみると、タスク ロジックに問題があることがわかります。現在、すべてのオペレーティング システムは、イベントの最終目標ではなく、アプリケーション中心の操作ロジックに基づいています。

デバイスコンバーターと同様に、このデバイスの最終的な目的は、接続されたデバイスを正常に動作させることです。率直に言えば、コンピューターのインターフェースはデバイスの要件を満たしていません。したがって、これらのデバイスを使用する前に、必然的にコンバータを購入するプロセスを経る必要があります。ある程度、コンバータは機器の流通チャネルになっています。それを使用することは無力ですが、使用しないことは必要です。今日の技術の発達により、美しさと実用性を両立することは難しくないはずです。では、なぜコンピューターをもっとダイレクトにして、デバイスをコンピューターに直接接続して使用できるようにできないのでしょうか?

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源流に戻ってみました。1973年にゼロックス社が発明した最初のグラフィカルオペレーティングシステムの誕生から現在まで、48年が経過しました。タスクフローロジックの理解はまったく進んでおらず、誕生当時の考え方のままであるようです。ああ、これはどうしようもない…私を深く考え込ませる…

ここまで書いて、多くのスペースを費やしたので、私は「目標」と「結果」の間に直接的なつながりが必要であることを強調したいと思います。このプロセスでは、遠回しにしたり、何かを隠したりする必要はありません。必要なのは、シンプルさと厳しさだけです。まとめると、組み込みアルゴリズム モデルを通じてオペレーターの習慣や好みを学習することが、この固定されたタスク フローを変更する最善の方法であると考えられます。

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これを踏まえて、私はToutiaoのアルゴリズム設計者である曹環環博士の推薦システムの原理に関する共有を読みました。主にToutiao推薦システムの構築と、コンテンツ分析、ユーザーラベリング、評価分析、コンテンツセキュリティなどの原理を紹介していました。私はいくつかの一般的な言葉を抽出して、推薦システムの中核要素とアルゴリズム機能モデルを簡単に紹介しようとしました。

このモデルのサポートにより、理想的なオペレーティング システムのタスク フロー ロジックを再編成し、定義しました。これを 2 つの部分に分けて紹介します。

1. コアコンセプト

私が定義するオペレーティング システムの核は、ユーザーがアプリを中心に考える必要がなく、ユーザーの意図に柔軟に対応できるものであり、それによって、すべてのマルチツール ワークフローに伴う断続的な摩擦の不快感を軽減します。

2. タスクフローを再構築する

これまでは、目的地に到達するにはユーザーによる重い操作が必要でしたが、これらの操作をデータ計算に変換し、バックグラウンドで自動化したいと考えています。つまり、目的地にどうやって到達するかに注意を払う必要はなく、目的地が目的の場所であるかどうかだけに注意を払えばよいのです。

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さらに、興味や習慣に基づいてオペレーターの行動を計算することに加えて、時間と空間もアルゴリズムモデルで重要な役割を果たします。日付に基づいて、平日とオフィスビルか、週末と自宅かを判断します。したがって、アルゴリズムに影響を与える主な要因は、おおよそ次のとおりです。

原理の分析と再構築を通じて、私が思い描いたmacOSをデザインしてみることにしました。

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一連のアイデアと試行錯誤を経て、ついに理想の macOS をデザインしました。さっそく、写真を見てみましょう。

これは私が定義した新しい macOS です。モジュールはその骨格となる基盤であり、すべてのタスクはモジュール性によって区別され、レベルをより明確に区別します。

システムに入ると、2 つのモジュールがはっきりと見えます。私はこれらを、ワーク ランチャー (左側の大きなカード) とシナリオ モジュール (右側の小さなカード) と名付けました。フレームワーク ロジックを見てみましょう。

次に、次の 4 つの機能を紹介します。

1. 仕事のスタート地点

上図に示すように、ワークランチャーは機械学習とシナリオ分析に基づいています。学術的な観点から（厳密な学術的ではありません）、APIインターフェイスを介してサードパーティのアプリケーションデータと通信し、タスクの種類/時間、POIなどの包括的な次元に基づいてユーザーのコアな関心を確認します。ある程度、ユーザーが次に何が起こるかを「予測」するのに役立ちます。

一般的な例えを使って説明しましょう。DingTalk では、需要者が「明日、事業化プロジェクトの進捗状況を上司に報告する必要があります」と言います。すると、OS は自動的に「明日 (時間)」と「事業化プロジェクト (イベント) を報告する」という 2 つのキーワードをキャプチャし、習慣に基づいて「PPT (形式)」と関連付けて、自動的にタスク「事業化プロジェクト レポート.pptx」を作成し、時間ノードを繰り返し通知して、作業タスク フローを形成します。

30年の人生で、最も面倒なのは、あらゆる細かいことを決めることです（昼食に何を食べるかという非常に楽しい決定を除いて）。しかし、このシステムを使用すると、言語分析を通じて生産性を大幅に向上できます。時間の判断/ツールの選択/プロジェクトの命名、さらにはスケジュールの決定さえも必要なく、完璧に仕事を開始できます。とても素晴らしいですハハハハ〜

しかし、社会人として、私たちは毎日たくさんの仕事をこなさなければなりません。1日に重要なことを1つだけこなしているという人はいません。通常、私たちは複数のことを並行して行っています。つまり、このこともとても重要で、あのこともとても重要です。結局、混乱してしまい、何もうまくできず、仕事を納品することができません。

この一連のアルゴリズムにより、システムは状況を自律的に学習して分析し、タスクの分類/時間や形式に応じて優先順位を定義してロジックを表示できるため、大量のタスクに直面しても困惑することがなくなります。

しかし、アルゴリズムが人間ほど賢くなることは決してない（おそらく人間には感情があるからでしょう）ことはわかっているので、ユーザーにカスタム権限を付与しています。つまり、アルゴリズムが間違っていたり満足のいくものでなかったりする場合は、カスタム ワークフローを選択することも解決策の 1 つです。

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2. シナリオベースのモジュール

システム全体のもう 1 つの重要なコンポーネントとして、シナリオ ベース モジュールは主にツールの種類を提示し、主要な作業の正常な進行を支援する役割を担います。たとえば、PPT レポートを完成させるために通常使用するツールには、PowerPoint (主要な生産性ツール)、Photoshop (画像を作成するため)、Executive (データを検索するため)、QQ ミュージック (音楽を聴いて雰囲気をつかむため) などがあります。

したがって、同じタスクの下でマルチスレッドのサブタスクを並列に実行する場合、ワークランチャーだけではこのシナリオを処理するのに不十分であり、シナリオベースのモジュールは、過度のフォーカスによる拡張の不足を補うための補助としてのみ機能します。

モジュール表示のロジックも、アルゴリズム モデルの分析と学習を通じて順番に表示されることを付け加えておきます。具体的な表示順序は、「タスク カテゴリ」、「シーン」、「時間」、「場所」の 4 つの次元に従って決定されます。

3. 体性感覚相互作用の新たなアップグレード

また、プロダクトエクスペリエンスデザイナーとして、私はSiriが役に立たない（最大の役に立たないもの）と痛感しています。なぜなら、仕事のシナリオで、M1チップ、8コアCPU、16コアニューラルネットワークエンジンを搭載したMacBook Proに話しかけると、周りの同僚は間違いなく私を愚か者（愚か者中の愚か者）だと思うからです...だから、Siriの対話形式を変える必要があります!!!

体性感覚ゲームプレイヤーなら、これを見て私と同じように思うはずです。そうです！新しいSiriは体性感覚タッチです！X-boxのインタラクティブ体験と同様に、2013年には幸運にもアメリカの体性感覚コントローラーLeap motionの発表会に招待され、AR体性感覚インタラクションの魅力を深く体験しました。USB経由でコンピューターに接続するだけで、体性感覚ゲームコンソールのようにタッチレスジェスチャーで何でもできます。

そこで私は、Siri の知能と Leap motion の AR を組み合わせて、ユニークな音声/モーション デュアルライン オペレーティング システム バトラー (いい名前が思いつかないので、とにかくバトラーと呼んでください) を作成しました - Leap Siri:

上記の文章はすべて仕事の場面を強調していますが、理論的には、良いシステムは仕事と生活と娯楽の二重の場面を満たす必要があります。仕事の環境ではうまく仕事をし、娯楽の環境ではテレビドラマを見たりゲームをしたりするためにそれを使用します。しかし、人生は言うことを聞かない子供たちでいっぱいで、彼らはいつも仕事の場面でテレビドラマを見たりゲームをしたりするなど、その逆のことをします（これは私ではありませんか？）、そう！私たちの怠け者の偉大なキャリアのために、私はこの理想主義的な人々のグループのために「フィールフィッシュ」と呼ぶ独占的なインタラクションも設計しました。

それはよかったですハハハハ。これからは仕事でサボる心配がなくなります。フィールフィッシュのおかげです～

4. 要約する

一般的に、この新しいオペレーティング システムは、ある程度、以前のアプリ中心のオペレーティング モデルを覆しました。つまり、この再設計されたバージョンでは、「仲介者」という概念が廃止され、タスク自体に直接到達します。

さて、システムロジックについて言いたいことは大体書き終わりました。具体的な実行プロセスについては、ここでは詳しく述べません。現状と似たような状況です。耐えられないほどの痛点が見つかったら、それについての記事を書きたいと思います。

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はい、準備はすべて整いました。最後のステップは、この新しいシステムに適切な名前を付けることです。このアイデアを思いついたとき、数え切れないほどの言葉が頭に浮かびましたが、最も印象に残ったのはアイアンマンの「ジャービス」でした。マーベルファンなら、この名前はきっとご存知でしょう。

ジャービス：アイアンマンの戦闘を強力にサポートする、アイアンマン専用の人工知能オペレーティングシステム。

ジャービス！発音しやすいのに意味が詰まった、とても意味深い名前ですね。そこで私は、これまでの人生で得た知識をすべて駆使して、Jarvis をベースにした画期的なシステムのコード名を作成し、独自のロゴをデザインしました。もうくだらない話をする必要はないほど興奮しました。さあ、披露しましょう! ベイビー!

張鉄竹！本当に素晴らしい、ジャービスの完璧な対比だ、ハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハ（ティム・クックがこの記事を見て私に仕事を手配してくれるといいな）〜

私は常に自分のデザインのアイデアを表現することにこだわってきましたが、多くの友人が「一目でわかるが、それを使うのに失敗する」という日常的なスキルを身につけていることに気付きました。この記事には関連資料はありませんが、記事に関係するデザイン案のソースファイルをまとめました。これらのソースファイルが友人にとって役に立ち、理論を学び、スキルを維持できるようになることを願っています。期待は高いがスキルが低いのはお勧めできません。期待が高く、スキルも高いのは本当に素晴らしいことです。

総括する

ご覧のとおり、この投稿は純粋にオペレーティング システムに対する私の個人的な不満と怒りです。世界は刻々と進歩していますが、慣性思考に頼って動作しているものはまだたくさんあります。だからこそ、私は議論全体を持っています。 YYはYYですが、アルゴリズムは本当に魔法のようなものだと言わざるを得ません。それらは私の人生のあらゆる側面にほぼ浸透しています。将来、アルゴリズムがより多くの重労働を解決し、生産性を解放し、キングスキャニオンのすべての敵を殺す時間を節約するのに役立つことを願っています。素晴らしいことではありませんか？