阿里“鹿班”、京东“羚珑”......人工智能设计如何不断进化

  • 日期:07-27
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正如《经济学人》杂志一直认为的那样:“技术摧毁了更多的旧工作,但却创造了新的就业机会。”

说到人工智能,我相信每个人都不陌生。人工智能已成为一种与我们日常工作,生活和学习密切相关的技术。从语音对话,智能分配机器人到无人机,以及无人驾驶,人工智能正在被越来越广泛地使用。这似乎不是最不可能在设计领域“入侵”,而是在人工智能中。当设计遇到人工智能时,会出现“设计人工智能”,那么你一定很好奇:

设计和人工智能什么时候结合在一起?

“酷酷酷炫”的人工智能如何伴随这种“白色富美”的设计?

当设计符合人工智能时,它们会产生什么样的火花?

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接下来,让作者梳理由同济大学设计的人工智能实验室发布的《2019设计与人工智能报告》。

设计和人工智能“早已为人所知”

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该报告指出,数据和操作不是设计领域的新主题。数据和计算的每一次进步都伴随着设计范式的演变。设计人工智能是这段历史的最新页面。

人类历史经历了“可能性空间”的三个非线性发展,即“农业技术”的发明,这导致了人口和密度的增加,从而产生了“社会”属性; “启蒙运动”与“工业革命”。让人类社会产生跨越式的物质发展;而“数字技术”为第三个“可能性空间”提供了巨大的扩展。

数字时代追求以“需求为中心”的个性化。数字经济带来的灵活供应链使“消费设计 - 生成”成为一个完整的闭环。一方面,设计成为数据资源,另一方面,数据资源被调用,因此通过数据,消费设计生成可以成为闭环,需求数据设计数据供应数据可以形成流程。

脑 - 计算机比率3.0=人机信任

人工智能是通过设计数据的积累和结构生成的。一方面,它解决了设计生成的问题,如阿里巴巴的“鹿类”,电子商务场景的创意材料生成系统,以及企业品牌“小伟智能”的“自我设计平台”。 “;另一方面,它解决了设计的质量问题,例如创意内容。检测,标签,监控等,如碧桂园集团开发的“月度”系统。

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与人工智能一般性讨论中讨论的替代方案不同,报告指出,在设计和人工智能的讨论中,使用“脑 - 机比”来描述更为合适。所谓的“脑 - 机比”是人脑与机器的比例。

从大脑到1.0,到大脑比2.0到今天的大脑是3.0。大脑计算机超过3.0次尝试描述设计创意领域中人与机器之间的信任程度,在设计人工智能应用程序时构建以人为中心的机器学习。该报告特别指出人工智能不等于自动化。人们对数据的了解有助于机器产生结果,在挑战人们能力的领域,需要人工智能来帮助人们完成只有人们无法完成的任务。

人工智能的设计正在全面展开

从“陆班”到“羚羊”,从“美图”到“特殊”,越来越多的公司正在尝试各种应用场景来设计人工智能。以下是报告中列出的大型公司的设计人工智能应用程序。

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2016

●阿里巴巴首款人工智能产品鲁班投入使用。

●Adobe Max会议发布涉及人工智能引擎Sensei,采用机器学习技术实现技术。

●字节跳跃AI辅助UGC创作,如颤音美,过滤,动作;写作机器人小明博特;西瓜视频封面生成,视频理解。

2017

●京东“玲珑”正式上线。

●Mito推出了肖像美化,风格迁移和智能化妆等功能。

2018

●阿里巴巴达玛研究所+浙江大学基于图形短视频生成系统推出了阿里伍德。

●GOOGLE推出了以人为本的机器学习项目,让用户体验设计师了解机器学习。

●阿里巴巴“鲁班”在阿里巴巴云平台上更名为“鲁班”,输出设计人工智能功能。

●美团开发智能设计系统,为外卖设计广告和商店装饰等场景提供设计能力。

●Universal使用Autodesk设计技术Generative Design来设计车辆座椅支架。

●Adobe Sensei引擎已集成到Adobe产品中。

●Airbnb启动草绘界面手绘线框草图,直接生成前端代码。

2019

●碧桂园联合Tezan开发了“月线”智能广告设计系统,并准备建立一个设计人工智能实验室。

●联合利华发布了人工智能发现实验室,开展创意营销和零售的人工智能尝试。

●京东“玲珑”正式更名为“羚羊”。

除了这些大型企业外,中国还出现了一批人工智能工程师。以企业品牌自营设计平台“小伟智能”为例。该产品由国内知名企业服务互联网平台自主开发设计,是威客人工智能实验室的产品。它是一个“超级大脑”,为国内中小企业提供设计服务。

Serena Smart(目前在线智能应用工具是在线智能名称验证工具“小薇”,智能LOGO设计工具“小薇LOGO”,以及智能网站建设工具。小伟取名,Serena LOGO从线上200多天,用超过100万注册用户。

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实施人工智能项目设计路线图

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企业实施人工智能不仅可以提高效率,还可以保持设计质量的稳定性和优化团队结构。企业设计人工智能并找到合适的“应用场景”是企业的首要任务,公司实施人工智能项目设计路线图:

1.试点项目/证明价值

寻找足够清晰的应用场景,建立试点项目,并开发可量化的业务指标,以展示试点项目的价值。

2.数据技术/交付价值

形成了由数据(业务)和AI(技术)组成的最小设计人工智能团队。项目负责人宣传并传递项目的价值。

3.建立产品/放大价值

迭代产品,优化用户体验,并在实际业务场景中使用它们,形成数据的网络效应,大大放大项目价值。

4.建立战略/宣传价值

制定相关的人工智能设计策略,提升内外价值,帮助企业获得行业竞争力和业务增长。 (文字/微粒)

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