人工智能与设计（4）：人工智能对设计的影响

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发布时间：2019-9-9 分类：行业资讯

三篇文章《人工智能的发展和定义》，《面向用户的人工智能系统底层设计》和《人工智能时代下交互设计的改变》介绍了人工智能基础的设计，底层系统设计和上层应用。本次更新的最后一篇文章重点介绍了人工智能与设计之间的关系，这应该是设计师最想了解的部分;本文是人工智能对不同设计领域影响的分步指南。读。

人工智能对设计的影响

人工智能的普及是否已经导致设计师失去工作，这引起了业界的轰动。要回答这个问题，首先要了解设计与人工智能之间的关系，我们可以从本质出发。

有些人认为设计是追求美，艺术与艺术没有区别;但经过长时间的设计，会有更深刻的理解：设计就是解决问题。那么设计是什么？在互联网上，我看到了设计的定义：设计是一种有目的的创造性行为。这句话很好。目的是代表主体追求的目标，创作是表达他们的灵感，经验和感受。设计就是解决问题。设计是为了解决问题。设计是为解决设计美学和实用性问题创造解决方案。因此，后者属于前者。

艺术是表达主观感受，如灵感，经验和感受。设计和艺术的本质在于它是否有目的;目的是一种概念形式，反映了人与客观事物之间的实际关系。与艺术相比，设计更多是客观事物的一种人类实践。在考虑主观因素时，我们还必须考虑到外部世界等客观因素。

根据定义，人工智能是使机器取代人类，以实现认知，识别，分析和决策等功能。其实质是让机器帮助人类解决问题。也就是说，人工智能在某种程度上也是一种设计，目的是帮助人类解决问题，创造出类似甚至超越人类思维的解决方案。

问题的复杂性将直接影响求解器的最终解决方案，因为人们的知识，经验和能量是有限的，很少甚至没有人会长时间解决同样的问题。当求解器找不到最优解时，他们给出的解决方案有点主观，甚至可能是错误的。但也有例外，人们拥有神奇的技能 - 灵感和直觉，他们可以帮助人类在短时间内找到解决问题的捷径。

目前，人工智能属于弱人工智能，它暂时无法拥有人的主观能力：灵感，感觉和感觉，没有人类跨领域推理，抽象类比能力，只能依靠数据和经验来创造或解决问题。但计算机比人类有三个优势：

可以在很短的时间内完成超复杂的操作;

可以做同样的事情很长一段时间，而不是累;

良好的记忆力，积累的经验可随时调用;

没有情感等主观因素，每个节目都比人类更公平，客观地对待。

这四个优势使计算机能够在解决超复杂的纯IQ问题的同时不断探索新的解决方案，积累经验，不断优化解决方案，并通过耗尽和比较找到最佳解决方案。人工智能在不同领域积累的经验将会增加，并且它对事物之间关系的洞察力将逐渐增加。它还将继续反馈并提高解决问题的能力。当人工智能的计算能力，分析能力和洞察力超越人类时，人工智能在许多领域提供了优于人类的解决方案。

除了解决问题外，设计还具有对美的理解和创造。美是体验和美的感觉。这很复杂。它包含客观和主观因素，如历史，文化，环境和情感。因此，不同时代，不同阶层，不同民族和地区的人有不同的文化素养和人格特征。定义也不同。不同的人有不同程度的审美能力，有些受先天因素的影响，取决于个人的感知能力;有些人接受过社会实践等后天因素的培训。

弱人工智能对美不了解，因为弱人工智能缺乏人的主观感受和推理能力，缺乏理解当代世界和社会文化和环境的能力。人工智能不了解美的事实并不意味着人们无法理解机器生产的美感，就像托福和雅思一样。即使英语不是很好，也不太明白文章的内容。只要您了解常规，候选人也可以测试一个好的结果。

图像处理应用程序Prisma通过深度学习分析图像的样式特征，并无需预约即可迁移到另一图像。

Ali Luban系统通过深度学习大规模生产Banner。设计师总结了自己的经验并总结了一些设计技巧和风格。然后他将这些技术总结为一个设计框架，让机器通过自学和调整框架学到更多东西。设计风格，数以亿计的横幅通过材料进入框架并分批组装。

来自微软亚洲研究院的研究人员和清华大学美术学院的艺术设计专家允许AI接管专业平面设计工作。他们提出了可计算的自动排版框架的原型。原型优化了一系列关键问题（例如，照片中嵌入的文本的视觉权重，视觉空间中的权重，心理学中的颜色和谐因素，视觉认知和语义理解中信息的重要性等）。自然地整合先前的知识视觉呈现，文本语义，设计原则，认知理解等领域的专家进入相同的多媒体计算框架，并自动创建新的可视文本布局。研究方向。

上述案例表明，即使不了解美学，人工智能也可以取代人类生产可以制定（标准化）的设计。可以制定的设计表明这些设计是成熟的，规则的（模型），限制的（参数）和大规模生产的。如果你不想被人工智能的美学设计所引导，那么设计师的审美设计应该是创新的（不成熟的，不经常发现），包含更多元素（更复杂的参数，如历史，文化，环境，情感等）。）

人工智能与设计师之间的关系

设计是一个非常通用的动词，可以与不同的名词结合，成为各种技术术语，如编程，架构设计，交互设计，UI设计，建筑设计，材料设计等。但设计师更多的是处理好人和设计对象之间的关系，以及提高经验的满意度。例如，室内设计师要提高居住在室内的人的素质;服务设计师是在服务过程中改善人。满足;交互设计师要解决人与计算机之间的通信问题; UI设计师将增强人与计算机之间的通信体验。

如上所述，人工智能最终将超越人类解决超复杂纯IQ的问题，并且它可以生成可以配制（标准化）的设计，例如符合大规模生产规范的图形设计，以及成熟的网页符合规格。旨在与移动端进行交互。但对于人工智能，设计师不必过于担心被替换，因为设计师的工作是提高经验和满意度，经验和满意度是主观的，这很难通过人工智能来衡量。既然人工智能也是一种设计，设计师可以用人工智能创造什么价值？

1.在互联网和移动互联网时代，由于产品用户数量众多，技术限制，产品无法根据每个用户在不同场景下的需求进行设计，因此产品功能只能满足核心场景大多数用户拥有;每个用户的审美能力也有所不同。设计师只能考虑更简洁的设计语言来满足大多数用户的基本美学。在人工智能的帮助下，产品能够根据用户的使用场景和行为分析用户的当前需求并提供相应的服务。人工智能为个性化服务奠定了基础。个性化服务意味着更多地考虑用户的特征，包括文化，经验，心理和其他因素。如何设计以更好地满足用户是一个新的机会。和挑战。

人工智能为艺术设计师带来了更多机会。进入个性化时代的产品基本上满足了用户的需求，相同类型的产品结构和功能将越来越近，它可以为产品带来活力和差异。除了自己的底层技术基础外，更多的是艺术设计师和Style的概念，以及自己的品牌。就像时尚品牌优衣库和Gucci一样，两种产品的品牌和设计所带来的利润空间巨大，人工智能产品也可以做到。

3.人工智能降低了产品使用成本，扁平化信息架构，改善了整体体验;但个性化设计意味着需要考虑更多元素。简单和个性化似乎是矛盾的。如何保持产品简单，实用和个性化也是一个新的机遇和挑战。

新设计对象

使用计算机的普及和难度催生了交互式设计这一术语，旨在解决计算机如何与用户更好地交互的问题。交互设计师在设计过程中总结了一个新术语：以用户为中心的设计，在设计过程中密切关注用户的体验和感受。用户体验设计这一术语逐渐扩展到各行各业，其带来的价值使公司了解改善体验的重要性，并开始优化自己的产品服务，并在后来推导出服务设计术语。

产品体验不好，用户有其他选择，所以每个人都开始关注用户体验。但现在用户体验设计存在局限性：其设计对象仍然是产品，它只关心用户在产品使用过程中的体验，而不关心产品对用户其他方面的影响。这是可以理解的，因为企业之间的竞争以及以非常高的成本与数据分析数据互操作的需求。因此，产品体验最适合产品和企业，而不是用户。

辛向阳教授提出了一个更先进的观点：EX-Experience Design，一个以用户体验为中心的设计。简单地说，生活中每天发生的微不足道的事情都不会被记住，比如吃饭和睡觉;但是会记住一些特殊的经历，比如一群鸭子在迪士尼乐园的路上跑了，你会记得那个时候。惊喜。 UX构建每一件小事，EX构建用户体验，基于每个小东西之间的联系。 EX更注重整体情况，就像迪士尼乐园为游客带来整体体验一样。 EX是个性化服务的基础，可以从多个维度为用户创造价值，包括用户肖像和行为，场景和环境，上下文理解（最后发生的事情，以后安排的事情）。

当设计对象从产品体验变为用户体验时，设计师不仅可以考虑自己的产品体验，还可以从全球角度考虑产品和产品之间的联系，并考虑他们的产品如何在不同的场景和紧急情况下为用户服务。产品从单个单元变为拼图，需要考虑顶部和底部之间的关系以及兼容性，这对设计人员来说是一个新的挑战。

如何设计人工智能产品

人工智能为个性化服务带来了新的可能性为了设计一个更友好和类似人类的产品，让我们首先看看人类的沟通方式。人与人之间的沟通分为双向沟通和单向沟通。双向沟通包括问题和答案。单向通信包括指令，语句和接收信息。单向通信意味着对方可以提供简单的反馈，甚至不需要。提供反馈意见）。问题与指令不一样。问是因为我不知道，我希望对方可以提供相关的完整答案（这里我忽略了两种有目的的情感交流，知情和提问）;指令更多地指上级到下级的指令，他知道对方能做什么，希望对方能帮助我完成此事。对方完成后的反馈可能非常简单。一句话是“好”; “我们的”“我很抱歉，我做不到”，我可以清楚地表达它是否完成，反馈不需要太多。内容。声明意味着我将完整的信息给你，你不能给我反馈，如口语，教学，讲内容等。接收信息包括听觉，视觉，触觉，甚至嗅觉和味觉。

随着信息的增加，当信息超过人类的记忆能力时，人类通过通信获取信息的效率就会降低。他们开始通过表征来记录和保存信息，并且书籍会逐渐出现。随着技术的发展，人们获取信息的方式正在逐步增加。广播，电视，电脑和手机正逐渐出现在我们的生活中。让我们先来看看人与媒体之间的差异，以交换信息，然后推断出人工智能。可以做些什么。（这里的人更有可能收到信息，而不是发送信息，如写书或写文章的人）

从表中可以推断，人工智能需要从四个方面进行研究：提问，回答，指挥和接收信息。提出更多意味着人们通过语音和单词等对话提出问题（语音是最快速，最直接的表达方式），计算机在理解问题后给出了正确而完整的答案。更多意味着计算机需要通过诸如传感器和用户事件监视之类的不可见手段来获取更多用户数据。指令更多意味着用户通过语音和界面发出指令，并且计算机在接收和理解指令后完成一系列操作。接收信息更多地是关于计算机在提出问题和说明后如何提供正确的答案和反馈。

如果它涉及资历和利益的关系，人与人之间的交流必须产生情感交流。沟通中最具表现力的情感和态度是态度和语气，人与机器的沟通也不例外。人工智能需要学会与人交流，并根据不同的场景和对话采取适当的态度和情绪。在沟通中，机器更加负责下属和朋友的角色。直截了当的是你想做什么（准确性）;你为什么这么快做（即时）;说你错了改变（自我学习和纠正）;不能说话（礼貌）;虽然我对你非常苛刻，但你必须像我的好朋友（身份是一样的，你需要设置角色）。

结合通信方法和情感表达，在设计面向用户的人工智能产品时应注意以下几点：

角色设置：为了避免沟通过于僵化或者态度往往过大（语气的态度经常会改变过多的精神分裂症），设计师应该为不同的用户群分配不同的角色和个性。例如，对于第二代御宅族群，人工智能自豪，精神，电波女性等;对于成熟女性群体而言，人工智能是温和的管家角色;尽量不要给人工智能老板，父母，老师和其他角色，因为他们被指示做你住的时候，会让人感到尴尬。

准确性和即时性：您需要了解用户的问题和说明，并立即提供准确的答案或反馈。准确性和即时性是人工智能最基本的能力之一。回答多重错误并丢失人工智能是愚蠢的。用户将逐渐失去对人工智能的信心和信任。当技术不成熟时，可能会引入技术特征，如自然停滞，浮躁和其他低智商但销售非常好的人物。这可以通过玩情感卡来减少用户的愤怒甚至失望。

自学与矫正：当人工智能不知道答案和操作时，除了给予对不起反馈外，更需要通过自学能力来纠正，以免烦恼用户。

礼貌：及时回应，不重复，不反驳，不打断用户的言语和操作都是礼貌的问题。就像人类一样，礼貌的人工智能将受到用户的欢迎。

在设计时，您需要考虑更多的数据交互。对于人工智能的基础数据设计，请参阅第2章中的《下一代人工智能助理》和《人工智能数据仓库》。在设计架构时，需要考虑更多产品的上游和下游之间的联系，并通过以下方式完成人工智能数据库。访问通用API和组件。有关移动信息架构设计，通用API和组件，请阅读第3章《流的设计》和《新型API和组件》。对话是人工智能的基础。请阅读《Google Actions Design》了解更多对话体验设计。人工智能为个性化设计提供了基础。设计师需要在更多场景中考虑个性化服务，并可以引入更多风格的个性化设计来突出用户的魅力。