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陈根:人工智能做设计,是否行之有效?

关键词:  人工智能 

百度公司董事长李彦宏曾无数次提到“未来是人工智能的时代”。对此,前百度首席研究员吴恩达解释说,未来有些事情可以不由人类大脑,而由人工智能把人从重复性的琐事劳动中解放出来,专注于为最有创造力的领域创造价值。

将人类从琐碎的劳动中解放出来,只专注于创造性的活动和思考,这样描绘出来的人工智能蓝图让人无限向往。而现在,人工智能除了做重复性的劳动,更在向创造性活动踏足。

其实目前已经有很多媒体在利用AI代写新闻稿件了,甚至设计领域也出现了人工智能的影子。在淘宝双11期间,淘宝网站里的海报每20分钟出一张,整个双11期间大约出来4亿张海报。如果这些海报由人工设计,一个设计师一天最多完成50张海报,要出上亿张海报就需要34万天,也就是大概需要9000年。

这说明,人工智能在产品设计中还是拥有很多优势。其不仅具有超强的计算能力,能够在短时间内完成复杂的计算任务,还不受人类主观情绪影响,能够相对公平的评估设计方案。因此,在设计中引入人工智能可以积累并利用经验知识,且能够快速高效地优化设计方案,以及能够不断地探索出最佳的设计方案。

现阶段人工智能在设计方面的水平显然是无法完全和人类并驾齐驱的,但AI系统能够实时监控和抓取信息,快速生成相关设计产品。现在,除了用户自己上传设计素材到AI系统,自动形成想要的设计之外,AI系统还可以自动从用户浏览过的图片、视频、文字来分析其视觉喜好,然后迅速完成用户想要的设计图片。

这样一套人工智能系统,技术含量很高,但究其根本还是依靠大数据进行计算,不是真正的“思维设计”。而近日,科学家提出了一个“人在学习循环(Human-in-the-learning-loop HILL)”框架。

这个框架由一个设计思维过程(Design sprint)组成,并合到了一个敏捷开发过程中。该过程可以通过对用户反馈的定量测量来代替定性的用户测试,这种替换能够为后续的学习周期提供可扩展的教学反馈。

HILL设计周期过程可以取代定性用户测试的定量心理测量工具的设计感知,所生成的用户反馈用于训练机器学习模型,并沿着四个设计维度(新颖性、能量、简单性、工具性)指导后续的设计周期,然后将四维用户反馈映射为用户场景和优先级,思维过程就会将用户反馈直接转化为实现过程。

而循环中的人是质量的检验员,他会仔细检查收集到的用户反馈,以防止无效数据进入机器学习模型训练。这一思维框架有利于让人工智能拥有真正的“思维”,未来,一旦可以实现开发利用,在设计领域将会带给人类意想不到的惊喜。

 
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