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杭州网络公司:人工智能(ai)的产业实践

杭州网络公司:人工智能(ai)的产业实践

作者: 程大器姐 | 来源:发表于2017-06-13 11:16 被阅读4次

    我们杭州网络公司-吾诺瀚卓,最近我才知道我们公司的有一位曾经是AI的人才哦,据说在前一个公司做AI做了很久的了,外号我们送他“大神”,做事很认真,可能做这个行业的某种严谨性质,对于代码要求还是很严格的,相信我们也会在队伍不断壮大的基础下公司发展会越来越好的。

    一直被强调的一个观念:人工智能与设计师的关系不是“替代”,所以我们提出了一个概念“脑机比”——脑子和机器的比例。这个不是结论,这个是假设。机器和人工智能在创造性工作里面不是取代某种工种,而是要共同进化。所以我们希望是能够有更多的数据、算法,更多指数级的更精准的生产,能够带来人的思想解放。所以人工智能不是取代人的智能,而是取代人的智能不愿意去花时间的东西。他们做的调研数据样本大道 1300 份,这个样本的组成里,我们把所谓人的智能分为三个类型。这三个类型不只是指操作设计的技能——“感知和操纵智能”。

    有的时候,设计师真的需要把设计画出来。而画的过程、思考的过程也是一种智能。还有另外一种智能,也就是“创造智能”——从无到有,从零到一的能力。另外,还有一种是“社会智能”——很多设计是需要人去讲述和言说的。社会智能、创造智能、感知和操纵智能,都是设计行业特别关键的三种能力。设计师在不同任务上的时间分配比例,从右到左逐级更需要脑力。

    他分享了在设计师未来三年工作当中,有近61%左右的工作一定还需要人的脑子,39%左右的工作已经出现了自动化的可能性,这两者之间的比值是1.55。

    1. 不同类型和经验的设计师都花类似的时间收集素材和处理信息

    收集资料或者信息整理是每一个设计师都花了大量时间去做的工作。而且随着数据、信息越来越多,我们发现所谓高级设计师和初级设计师,都花费了大量时间在收集资料上。所以收集资料是设计师特别喜欢、特别愿意干的一件事。

    2. 虽然老叫苦叫累,但设计师并不认为设计是个体力活

    没有太多人觉得重复性体力劳动在工作中占很大比例。虽然很多设计师都在抱怨设计是个很累的事,但似乎大家都很享受这个过程。

    3. 创意和创造将会成为设计师的最核心竞争力

    他们做了六次迭代,也就是想象当中三年、五年以后,设计师会花多少时间干这几件事。我们发现有些圆圈变得特别大了,比如说创意、管理、沟通变得特别大。而重复性的劳动——素材收集等等变小了。也就是说,随着机器、智能的发展,它们确实能帮助人释放一部分创造力或者创造工作时间,那么,设计师会怎么样重新分配做事的时间呢?也许下面这是一个建议,或者说是下一个趋势的结果。这个结果里,创造力应该是设计师的核心竞争力。

    4. 高级和初级设计师脑机比不一定悬殊

    在很多和技术紧密相连的行业里面,比如说做UI设计、电商、交互的等等,其实这两者的脑机比比例相差不悬殊。存在相差悬殊的行业里,也许是技术的进步还不大。而互联网行业里,我们发现这两者的区别不大,也就是因为其实已经有大量工具、智能的东西在改变着这个行业的日常工作了。

    人工智能如何构建设计的未来

    设计依然需要被作为一种人文来探讨,第四个部分是针对设计人工智能的话题有一些批判性的角度。他提出有几大追问:

    1. 人工智能是否能够带来设计新疆域?

    这里有两个观点,一个广义的观点,一个狭义的观点。这两个观点,一个是来自科技的媒体,一个来自于媒体实验室的判断。广义里有两个观点。第一,人人都是设计师。也就是说当人工智能能够把技术技能极度的民主化以后,是不是每个人都可以具有某种设计的能力。第二,设计师是不是还是从零到一地做设计?还是说设计师更偏向于是一个整合者、筛选者和买手?狭义的角度里面,我引用乔布斯的一句话,就是:“创造是把东西连接起来。”其实设计很重要的价值也是把两样东西连接在一起,既然我们发现有很多东西已经可以常规化了、智能化了,那我们应不应该去挑战一些新的角度?比如说,连接物理体验和增强现实?连接一个更有效的数据模型和算法?连接个体和社会组织?这些都可能成为设计师的下一个挑战。

    2. 人工智能的知识产权如何界定?

    第一个问题,人工智能做设计,设计产权归谁所有?第二个问题,如果人工智能通过学习做设计,学习的内容受产权保护的话,这算不算抄袭?关于第一个问题,只要你买了这个人工智能,那这个人工智能做出的设计就是属于你,这一点律师们没有什么争议。关于第二个问题,因为在这个过程里,知识产权保护的是“思想”的呈现。只要对人工智能AI做的设计和它学习的设计师做的东西不完全一样,其实法律上是没有办法追诉的。但在未来,有可能是需要重新确立这些法律的讨论:为什么我们不能去看人工智能到底学了谁?学的过程里,是不是有对原创足够的尊重?也是这么多的互联网人文学者去思考新的知识产权,以及新的知识产权体系的原因。一方面,这种思考能够支持创造;另一方面,这种思考也能保护产权的拥有者。

    3. 人工智能对教育的追问和批评?

    关于教育的。我们邀请了一些前瞻性的教育家,他们和我的价值观方向都比较一致,虽然有些人比我激进,有些人比我保守,但他们讲的东西都很有参考价值的:第一,我们是不是应该更加注重培养大家的差异性?第二,我们是不是又回到了文艺复兴时期知识分子的全能状态?因为机器人已经能在专业上做到最好,那么我们每个人应该回归到全能。第三,设计一个好的问题——让机器、让数据、让智能能够去解答——其实更为重要。第四,创造力如何培养?如何与机器交流?这会成为设计师的关键能力。

    4. 数据巨无霸们会垄断设计吗?

    第四个追问,要回归到人文主义的初始。如果我们觉得数据算法的积累最大化能够产生好的设计,那么未来好的设计公司,会不会是拥有最大数据的公司?这一点让我很忧虑。好在“同济x特赞设计与人工智能实验室”的梁明老师也在做这个研究,他讲了一段话对我很有启发,和大家分享一下:“好的设计师能够与AI齐头并进,知道机器进行监督式学习。数据永远不能完全取代设计,因为设计不总是理性和逻辑的。”

    总结

    一方面,我们有一个共同的目标;但另一方面,大家每个人都是特别具有不同价值的、具有多样性的人。在这个场景下面,我们除了要利用技术去控制标准,同样也应该用技术去支持不同设计的出现。

    引用比尔盖茨说的一句话:“我们总是高估未来两年来发生的改变,却会低估未来十年将发生的改变。”再引用 sheji.ai 上的一句话:“我们以为改变在未来2年内都不会发生,却没想到,在10个月前已经悄悄开始。”

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