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人工智能可以设计和创造吗?

2019-08-09来源:广西IT网

人工智能热潮下,很多人都在思考,哪些行业即将面临着被取代。取得共识的是,在这个人工智能与机器人快速发展的时代下,低价值的简单重复劳动工作,会在最先一步被取代。


而谈到设计,一直被公认为一个创造性的行业,似乎处在一个不那么容易被取代的地位。然而,设计师真的是一个人工智能时代下的“铁饭碗”吗?

 

这篇文章会从一下几个方面来思考:

1. 设计是什么 

2. 设计可以学习吗?

 3. 人工智能可以学会设计吗?

4. 设计师应该做什么?



01 设计是什么

有的人会认为,设计是自发的,无意识的一种艺术创造,设计是一种天赋。

而事实并不是如此,设计仍然是一个“你的努力还远远没有到达拼天赋的程度”的领域。


设计的定义,是一种有目的的创作行为。同时设计的过程是要经历情报的收集及分析,再将不同的情报筑起一件作品。总结来说:

(1)情报的搜集(2)情报的分析(3)构筑作品

     

所谓的创造力,不是像上帝创造世界一样的从无到有。创造力来源于大量的输入。这些图像,文字,案例,和个人的生活经验,经过大脑的加工,才形成了你的设计作品。



02  设计可以学习吗




从设计的定义来看,情报的搜集,情报的分析,听起来似乎都是计算机所擅长的方面


从另一个角度说,设计在一定程度上是极具科学性的。 

举个例子,在UI, 交互设计中大量的基本设计原则,例如Affordance, Usability等等,都建立在对于大脑认知规律的科学研究上。一个设计好不好,具有着一定确切的评价标准。


在此基础上,可以认为,设计是有规律的,可学习的。

既然是有规律,可学习的,那就意味着人工智能,是很有可能学会如何设计的。



03 人工智能可以学会设计吗


很多人相信,人工智能可以在计算能力,记忆力,认知能力上全面超越人类,但是人类的创造力是机器无法取代的。但事实真的是如此吗?

 

在“XWorld”大会上,北大心学教授魏坤琳说“创造力在做脑科学,认知科学的人看来没什么神秘的。创造很多程度上是已有信息的随机组合,组合完了去试错,看它是不是有用,是不是可行。”

人在做决策的时需要搜集各种各样的数据,同时做计算,找到数据中的规律。


生成式设计技术已经不算特别新的东西了,但深度强化学习作为相对较新的技术,使得计算机的创造和设计能力有了新的突破的可能。

 

深度学习的一种模型:神经网络算法正是模拟了人脑的创造过程。




神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

 

它正在被应用在设计的方方面面。例如艺术风格的学习,自动的设计美化,设计特征的提取,设计的生成。举几个例子:


利用深度学习来创建 Logo


艺术风格迁移


城市设计领域

(阿里ET城市大脑)


各种不同层面上的应用,令人眼花缭乱。



04 设计师应该做什么


人工智能的能力日趋强大,可以预见的是,"画图员"在不久的将来一定会被取代。

如果设计师只是扮演着“美工“的角色,或做机械重复的工作,那这份工作真的岌岌可危。举例来说,UI中的”图标绘制员“,建筑公司的”专职楼梯间画图员“”日照指标计算师“,很快就要在人工智能工具开发热潮中,失去价值。

 

但至少目前来说,真正的设计师并不是一个会被轻易取代的职位。目前我们仍处于弱人工智能时代(人工智能只擅长单个方面),人工智能的能力远不能达到像人那样思考。

距离AI真的可以像设计师的大脑一样处理庞杂的多方面的知识,并系统的思考和创造的时代(强人工智能时代),还具有相当遥远的距离。

 

与其说AI是在取代人类,取代工作岗位,不如说未来是人类与人工智能的融合与合作

 

可以看到的是,目前人工智能科学家们正在和设计师们一起,开发着设计师的辅助工具,这些辅助工具,并不是为了取代设计师,而是更好的帮助设计师削减重复劳动的时间,而把精力花在真正有价值的事情上。


相对近的未来里,设计师很有可能成为一个策划者的角色,利用AI工具解决设计问题。

专业的深度,思维的广度,系统思考的能力也许会成为未来,作为设计师的核心竞争力。






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