AI+Design:人工智慧賦能創意設計的價值

2021-01-09 騰訊網

2020年7月23日,青創聯盟發起的YOSIA Webinar線上學術研討會特別推出了「AI+X」科學系列主題第四期「AI+Design:人工智慧賦能創意設計的價值」邀請AI+Fashion、AI+建築和AI+工業設計三個方面的前沿學者和科技創新者,分享AI賦能時尚、建築設計和工業設計的價值和應用案例,一同探討AI賦能創意設計時代的工業升級、人才培養和未來發展方向。

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主持嘉賓:

- 範凌, 未來論壇青年理事;特贊信息科技創始人及CEO;同濟大學設計人工智慧實驗室主任、博士生導師

主講嘉賓:

- Kostas Terzidis,同濟大學設計創意學院教授,Director of the Algorithmic Design Lab

- Kitty Yeung,應用物理博士,知名創客, 微軟量子計算機項目經理

- 袁烽, 同濟大學建築與規劃學院教授

討論嘉賓:

- 王敏,中央美術學院教授、博士生導師

特別鳴謝 報告編輯:

-許欣悅,同濟大學設計創意學院碩士

-王韻嘉,帕森斯設計學院DESIGN & TECH碩士

ONE

一、主題分享

1

Permutation-based Neural Networks—— Kostas Terzidis

基於排列的神經網絡是基於海量的數據操作,枚舉所有可能的組合,然後通過神經網絡過濾得到這些組合中的有意義部分的技術。報告首先介紹了近三十年來數字設計的發展,並講述了設計以及排列的概念及原理,然後介紹了基於排列的神經網絡在不同領域的應用。最後展望了量子計算關於解決排列設計問題的發展潛力。

在數字設計出現之前,攝影師就是攝影師,畫家就是畫家。一張照片的價值基於對現實的描繪,一幅畫的價值取決於畫家的能力。但在九十年代後期,設計軟體的出現,允許任何一個用戶都可以「模擬」畫家,用電腦來創作藝術。而藝術的實際生產者,也就是編寫設計軟體的程式設計師們,但他們卻與藝術沒有直接關係。隨著技術的發展,神經網絡出現了,已經有算法模型可以幫助生成代碼。我們可以這樣說,一開始我們是在「人類時代」,然後到了「算法時代」,再發展下去,就到了「Meta(元)時代」,「Meta」是一個希臘語詞,意思是事物的本質。Meta意味著能生成代碼的代碼,或者能創作一幅畫的畫。這就是Meta的含義。

接下來談論關於設計的內涵。在英語中,設計就是無中生有,是憑空創造出來的東西。但在希臘語中不同,設計是關於你「有過」的東西。如果你有一個想法,但你失去了它,這意味著你忘記了它。所以根據希臘人的說法,設計是一個記住你忘記的東西的過程。這是一個非常重要的概念——它與我們做什麼無關,而與我們記得要去做什麼有關。

排列的概念是將所有的組合的可能性都列舉出來。如果我們有一幅畫,它是一張黑白圖像,具有3*3的解析度,那一共會有512(2的9次方)種可能。這些就是我們能畫出的所有可能的畫,意味著在這裡面,肯定存在一幅畫是我們正在尋找的,因為所有的組合都在我們面前。如果想找十字形的圖案,那麼就可以遍歷所有的情況然後找出相對應的圖案。

通過這種排列的模式,我們可以做到的不是通常設計中的從「無」到「有」的概念,而是找遍所有的可能性,從中找出你想要的設計。這與普通的設計的概念有著本質區別。

再舉一個例子,我們有8個單詞,它們可以通過排列組合組成很多句子。但是組合的數量太多,我們要從中尋找的是有意義的句子。我們不需要用自己的大腦來遍歷這麼多組合,而是製造一份我們大腦的「副本」。這個「副本」是一個系統,我們訓練它來識別我們要找的東西。這就是我們所說的神經網絡。它可以根據我們對它的訓練在短時間內遍歷所有的組合併找到其中有意義的組合。這就是基於排列的神經網絡的全部思想。

基於排列的神經網絡在很多領域都有應用。比如在時尚領域,對於服裝搭配的排列組合,該應用可以幫助發現衣櫥裡所有衣服可能出現的排列組合,並利用神經網絡來進行選擇,解決服裝搭配的問題。另外關於食物,冰箱裡的食物可以用各種可能的方法組合起來製作食譜,過濾掉不好吃、不健康的食譜,但總有最好的食譜會存在於所有的排列組合中。同理也有音樂的排列組合、妝容中顏色的排列組合、建築設計中的排列組合、故事情節的排列組合等等。

但是這裡存在一個問題,隨著選擇的增加,排列組合的可能性會變得非常多。但是隨著量子計算的發展,我們在將來可以解決這個問題。我們使用排列來做設計,並使用量子計算來消除信息的複雜性和數量,最終得到我們想要的設計。

02

AI 如何能幫助到服裝設計和生產,並解決此領域中最大的痛點 – 汙染和浪費?—— Kitty Yeung

報告主要介紹了AI在服裝設計領域中的應用以及目前服裝行業中的痛點和如何利用科技來解決的方法。報告主要圍繞科學、工程、設計和藝術這四個方面的結合展開,講述一些從我自己的服裝品牌「Art by Physicist」以及在微軟引領的一個創新項目當中總結的一些想法。

科學和藝術雖然聽起來離的很遠,但是兩者其實非常相似,無論是科學還是藝術都是在探索未知。而工程和設計之間的結合最能夠幫助到人們做出人們需要和喜歡的東西。

目前,AI在服裝設計領域已經有了一些應用,比如可穿戴,我的作品中包括利用腦電波控制裙子上的反應;用機器學習捕捉手勢,然後展示衣服上的星空;採集心跳數據檢測到我們的健康狀況。不單單可以採集我們身體的數據,還可以採集環境數據。發現環境中的信息可以讓我們對大自然有更多更深刻的理解,並能採取一定的行動幫助環境保護。

在做可穿戴的過程中,我發現服裝產業一大痛點是將設計到生產的轉化過程。設計師開發一個產品到生產出來需要很長時間。每一款原創設計開發的價格和生產的價格,都是非常貴的。但同時服裝這個產業又是世界上汙染與浪費最大的產業之一,它是世界GDP的2%,世界上碳足跡10%的產出者。每年全球有30%的衣服賣不出去,有十幾百萬噸的垃圾要被燒掉或者當垃圾扔掉,所以加起來在服裝產業當中有上百億的浪費。

所以我們要減少浪費,要使用更環保的方法,要更加個性化以及按需生產。與電子產品的生產過程相比,服裝生產有很多手工出錯的地方,經常需要來回修改。AI實際上就可以用到服裝生產和設計中來幫助解決這些痛點。AI在時尚界的應用基本上現在有兩類,一個是通過數據去預測潮流,為了減少存貨,所以我們想通過看每年的潮流是怎樣的,去預測新產品的銷量;再一個是能夠用機器學習、計算機視覺去捕捉人們拍的照片,捕捉到衣服款式等信息來做推薦。

但是這些應用是遠遠不夠的,並且只利用AI技術也不夠,要與其他科技結合到一起去建立完整的生態鏈。我們應該讓衣服從設計到生產有一個更快捷的設計過程,然後把這些版型和做衣服的這些不同步驟模塊化,並且用平臺把它建立起來,讓設計師上載設計圖稿就能夠幫助他們製作出來。所以不僅需要人工智慧方面的幫助,還要有數位化和運用到雲端,能夠讓我們回歸到量體裁衣,但是能夠很有效率的做到這一點。同時,還需要有定製化個性化的方式去配合。我們可以虛擬的讓人們試穿,或者讓人們通過輸入自己的身體數據,利用機器學習來自動調整服裝版型,然後再進行裁剪。最終我們希望可以賦予大家能力,讓生產更民主化,讓世界各地的有手藝的人有這樣的平臺,能夠幫助設計師在任何一個地方都能做出想要的有創意的產品以及大眾需要的個性化的產品。

總的來說,科技不應該取代人類,而是賦能於人。雖然會有一些工作被機器取代,但是事實上它最終還是能讓人們做更有意義的創造性工作。科學與工程能夠提高我們生產消費者產品和工業設施的效率。消費者產品與工業設施的行業實際上能夠讓我們產生藝術與文化。藝術與文化是快樂的來源,有了快樂讓我們做更多科學與工程。這是一個正向的循環,能夠不斷地每個領域幫助到另一個領域,能夠結合到一起去,這樣能夠推動我們向更好的方向發展。

3

人工智慧 vs 智能增強—— 袁烽

報告首先講述了智能化和數位化在建築學領域的發展歷史,以及人工智慧技術的發展和智能增強的概念,再到人工智慧在建築和設計領域展開的相關應用,最後總結了如何利用人工智慧達到對設計學的提升。

隨著整個社會數位化的進程的發展,人工智慧已經成為其中非常重要的環節。智能化和數位化在建築學領域的發展中,經歷了以下幾個階段,分別是模塊化、計算設計、參數化主義和人工智慧。

人工智慧可以分為早期和後期。早期我們也把它稱為GOFAI(Good Old-fashion AI),它是一種簡單的基於一些符號和一些數碼邏輯,以及像二進位、八進位、十六進位這樣一些可被數字和數字邏輯來概括的一種方式,很多棋類遊戲像西洋棋,AlphaGo,基本上還是基於Good Old-Fashion AI,基於一種簡單的可推理的邏輯來進行建立的早期的AI發展。

而後期的所謂新派人工智慧New-fangled AI,新派人工智慧用簡單的話講就是新的連接主義(Connectionism/ANN),這種新的連接主義是模擬人腦思維方式通過輸入的信息、輸入的參數,然後經過細胞和大腦的複雜運算來輸出一個結果,一個指令的過程。

人工智慧可以分為強人工智慧和弱人工智慧。所謂強人工智慧就是希望人工智慧體是有知覺和自我意識的,而這種有知覺和自我意識的強人工智慧體還沒有出現。

現在我們的研究領域是智能增強,在設計和建築機器人領域,我們做的很多嘗試還是弱人工智慧階段。人工智慧在建築領域的算法,包括以下CNN、GAN、ANN、RNN等。其中CNN是從圖像到向量的關係,GAN是從圖像到圖像的模擬,ANN是從向量到向量的模擬,RNN是有序的向量到向量的模擬。

我們近期組織了一個比較大的活動——DigitalFUTURES,邀請全球建築學、設計學的學者參與。其中有很多學者都參與了圍繞人工智慧在建築和設計領域應用展開的工作坊。

我們團隊的研究方向是建築機器人,通過全球最新技術的學習,來理解層出不窮的新算法如何在建築設計領域為我們提供更多可能。無論是機器還是人工智慧,我們都希望它是一種智能增強體,作為人的延伸,而不是用來代替人類。

現階段我們更多的是通過構建式的實踐,將智能化的設計與建造應用到我們的設計當中。每一年的工作營(2016-2019年),我們都會建造一座橋。橋既要承載結構和重力,又要美觀,所以橋是力學與美學對抗的體現。我們的方法是將力學的生成以及其中受力的形態,能夠通過不同的插件和軟體進行模擬和優化,同時去除不必要的結構,剩下最有效的結構。最後通過機器人列印的方式,將智能化黑箱設計的造型生產出來。

總結一下,人工智慧的很多算法在設計當中的應用我們都在探索。建構方面我們更多是利用一些算法,和結構和機器人的操作進行融合,來改變物理世界物性的數位化的建造過程,通過賦能給材料,讓我們一些可以認知的材料產生更強的結構性能,從而達到智能設計對設計學的提升。

TWO

二、點評環節

王敏:人工智慧不僅可以為我們提供規範化、自動化、系統化的設計,還可以為企業提供消費市場上個性化的設計服務。通過整合大數據,推出新的消費與市場設計服務,人工智慧已經開始取代設計師完成一些設計服務。有了強人工智慧的參與,機器也能產生充滿個性、藝術化的設計,甚至具有某種殘缺美的設計,或有偶發性特點的設計、有情感有溫度的設計。這些在今天被認為是設計師才有的能力,將來機器也應當會具備。

在幾位專家的演講中我們發現,人工智慧正在建構新型的視覺、聽覺和物理的體驗,這種新的體驗在產生新的可能性。在商業上,它可以產生新的消費趨勢和生活方式;在藝術上,它正在催生新的藝術表現形式;在設計上,它會改變設計師的工作模式,從而形成未來不確定的設計文化走向。現如今,人工智慧在設計師的參與下,可以為企業新的商業模式助力。它可以提供個性化的設計服務,或形成企業品牌管理與市場推廣過程中的自動化設計生產流程,從而降低設計成本,提高生產效率。範凌老師的特贊正在引領這樣的趨勢,將人工智慧用於企業的設計解決方案。目前人工智慧在設計應用上還處於早期,但它正在大大地增強設計師的創造能力,實現以消費者為中心的個性化服務。所以人工智慧+設計+大數據必然推動產業結構的轉型與消費升級。

今天各位專家談的是人工智慧對具體行業的影響,但更值得我們關注的是它所帶來的連帶反應,即現在還無法預測的一些不確定性。人工智慧與設計的結合必然會帶來一些顛覆性的變化,會影響到社會結構變遷、人類進化、人存在價值的重新反思,這樣擁有諸多的可能性的未來值得我們去期待,當然也應當引起我們帶有警惕性的關注。

我曾經歷上世紀80年代到90年代的「桌面出版革命」。這場變革讓我相信,技術取代了傳統工作的同時,也必然帶來新的機會。人的想像力、創造力、同理心最終會創造更多新的機會。在這個過程中,機器會大大地提高設計的生產效率。將來在人工智慧加持的時代,還是需要設計師與機器一起去創造一個豐富多彩、人性化、差異化、不單調的社會。

我希望通過今天的討論能引起大家去思考,未來人工智慧的時代的設計師所應該發揮的作用。設計師們應該對自身的專業技能和素質進行改造,以便適應這樣一個新的時代,發揮出在機器智能加持下設計師所應該具有的價值。

THREE

三、主題討論環節

議題一:人工智慧會對創造性或者創意教育帶來什麼樣的變化?

Kitty Yeung:我覺得未來會有更多交叉性的學科。我們應該從個人興趣出發,去追求自己感興趣的事物,在這過程中發現有其他方面的應用就可以嘗試,「豎」著走、「橫」著走都可以。像技術發展到這個階段就能夠幫助大家橫著走,如果你對一項東西特別專注的話,再通過這些技術幫助大家,學習更多跨學科的領域,在橫著走的同時也能夠發現很多新突破,又找到新的豎著走的路。另外,在科技的發展過程中,像開源這種思維是可以對大家自學新東西非常有幫助的。現在網上有越來越多的教程,大家會主動放到網上去跟世界分享。十年前我們做可穿戴會非常困難,但現在技術越來越好,又有很多開源教程可以學習,我們就可以拿出來應用,這也是科技能夠賦予人們更多創造力的很重要的一點。

Kostas Terzidis:我想談談關於未來的設計。現如今的設計學院傾向於培養從人類思維出發的天才設計師。他們推崇這樣一種觀點:人類非常智慧,可以做很多跨學科的研究,以至於人類可以做任何事情。這是一個非常古老的觀念,給學生傳遞了錯誤的信息。因為歸根結底,這是行不通的,尤其是隨著人工智慧的起步。重要的點不在於你做事有多聰明,而在於你是如何聰明地讓機器為你工作。我們不必成為一個天才,而應該以「物控制物」的方式去工作。以編程為例,大多數設計學院不使用編程進行創作,除了一些非常具有創新意識的學校,其中之一就是我所在的學院。這就是我來這個學院工作的真正原因,在這裡,他們更願意擁抱改變,尋求創新。因此,這種教育原則是非常重要的,它允許我們可以有不同的思考方式。我認為,這是是未來應該對學生們傳達的信息。

王敏:我想從設計教育的角度談談「橫」著走和「豎」著走,我覺得重要的不是先橫著走還是先豎著走,重要的是要有這樣的能力,會豎著走也會橫著走,我覺得我們做老師的應該關注的是如何培養學生這樣的能力。如何為未來人工智慧時代培養設計師?很多人認為,要讓所有學生都學習編程,但我覺得沒有必要。我們是要有一批有編程能力的設計師,有對技術的深刻理解與把握,從而參與人工智慧解決方案的研發。但是對於更多的設計師,我們只需要注重他們的素質教育,訓練他們有橫著走和豎著走的能力,這裡包含了對於他們想像力、創造力、審美、同理心、好奇心等素質以及跨學科合作能力的培養。這樣的一批人將來可以應對人工智慧時代對設計師的需求和挑戰。如果所有人都學編程,並不是所有人都能像工程師一樣具有對編碼的把握能力以及思維方式,我們實際上還是需要設計師有更多的創造力,最終要橫著走,也要會豎著走。當我們培養的學生具有橫著走、豎著走能力的時候,我們的設計教育才會是成功的。

袁烽:我們今年辦了一個近萬人參加的DigitalFUTURES的全球活動,就是出於分享精神。知識的迭代速度越來越快,我們應該在更短的時間或者更有效的方式去學習。隨著5G、6G的出現,線上交流日漸頻繁,人和人的信息流和知識流的交換速度得到了極大地提升。這當中很重要的是對知識的分享的精神。因為現在所有知識都是站在別人的肩膀上,用一種新的方式建立一種新的知識體系。如何讓我們的知識不成為自己私有或者獨門絕活,而讓它變成可以大家相互學習、相互分享,這就是為什麼過去10年我們搭建DigitalFUTURES的學習平臺的原因。在平臺上我們自己有受益,因為我們向全世界學習,相信我們的知識也會讓別人受益,這一點是未來解決跨學科和重構知識教學體系的一個核心內容。

議題二:如何理解數字設計工具在中美關係下的風險與機遇?

袁烽:以前的設計師的著作權是屬於個人,但現在隨著後人文時代的到來,機器會成為人的智力的延伸,人和工具之間變成密不可分的共同體。智能體是現在的發展趨勢,例如人和AlphaGo合作的智能體,其中既有人的部分,又有機器的部分。它展開了一種全新的方式,在這種方式下我們能夠重新認知世界的知識結構或者交流結構。但如果沒有一個體系上的變革,那一定會發生類似於戰爭或者其他方面的爭端。因為我們的哲學認知體系跟不上現實社會系統的進步,二者一旦分裂就會發生很大層面的爭端。這一點上我個人看法有這樣幾點。一方面我反對將基礎設施型的基本架構體系上升到政治高度來作為一種要挾,這是道德方面值得探討的話題。我同時也希望這種知識體的創造者,各個高校的研發團隊,他們的知識可以通過量化的方式來認知,並且推動他們的創造力,讓這些創造力變成人類智能的一部分。這兩者都需要付出一定的努力,重新構建一個新的合理的全球化的秩序,這一點應該超越於民族,超越於資本,也要超越於個人對於自我能力的一種沉浸的狀態。這種超越可能更強有力的哲學思想和分享方式和一種激勵機制來進行對它的重新架構。

王敏:這實際上是很迫切、很可能會發生的一個問題。但是隨著人工智慧解決方案的出現,可能可以避免這樣的情況發生。我們已經可以在很多情況下繞開了目前為止我們所用的一些軟體。我們目前使用Adobe的一些軟體來做設計,但如果有足夠強大的人工智慧給企業或者給機構提供一些解決方案,這些解決方案能將過去由單個設計軟體所做的工作都在後臺完成。這樣設計師只要有了想法或創意,其他工作就不需要再一個個的用軟體來實現。如果能做到這一點,事實上我們就繞過了我們目前用的Adobe的軟體。當然這需要人工智慧解決方案到足夠強大的程度才行。

Kostas Terzidis:我認為有時我們對工具的概念有點誤解。西方人主導了設計工具的研發,他們認為工具是手的延伸。但希臘語言中關於「設計」的概念,其實是思想的延伸。數位化工具的研發,就是利用計算機來完成那些我們本來手動去做的事情,但這不是設計工具。所以,如果你想進入設計領域,就必須開始用不同的方式思考。一個能改變你的思維方式、讓你以不同的方式思考的工具才是真正的工具。這就是人工智慧的作用所在。我們不會用AI來重複我們已經知道的,無論如何都可以做的事情。在這種東西方在數字工具方面的競爭中,我認為中國有更大的可能發展真正的設計工具,因為中國有著不同的文化,有著不同的思維方式。中國人總是擅長把事物聯繫起來、結合在一起,不回顧過去。這是一個非常有趣的概念,因為它能讓你向前看。西方誤解了希臘語言中關於「設計」的概念,而中國人則更加開明地利用人工智慧的機會,讓人工智慧在正確的方向得到更好的發展。我一直在我的學生們或者其他和我合作過的老師和公司裡看到這種潛力。有趣的是,中國人總是把目光投向西方,而西方從不向東方看,這是個很大的錯誤。我們希臘人總是認為最好的東西來自東方,因為東方隱喻了太陽升起的地方。所以我認為從這個角度看,西方正在輸掉這場比賽。

Kitty Yeung:開發工具非常重要,中國的設計師、工程師可以多開發一些工具。像服裝產業是很傳統的產業,有時候一些生產方根本就沒有在線平臺,在網上無法找到。我們應該把中國做出來的好東西讓外界也能夠知道,我非常支持開源和開放性的形式,知識、科學、藝術都是無國界的,所以有一些原創的東西,也可以開放給其他地方的人。

範凌:設計、創意作為一種文化,應該是多元的、無國界的。工具能夠讓一些能力民主化,讓我們更專注在創造力上,而更少的專注在硬技能上。所以,工具也應該是民主化、跨國界的。現在的工具都是雲端的工具,自然涉及到數據。而數據是有產權的,數據可以是有國界的甚至有邊界的,甚至有你我的。所以這個事兒分為三類,文化應該是無國界的,工具應該是民主化的,數據應該是有產權的。

議題三:有沒有什麼建議可以給到未來論壇,能夠更好地把設計創意的話題引入到科學的討論?怎麼樣能讓科學家更多地從設計裡面受到啟發?

Kitty Yeung:舉辦這樣一個活動,能夠將大家的思想分享出來,可以有更多的觀眾互動,可以聽聽觀眾的想法。同時希望能有線下平臺,使我們繼續保持聯繫。像西方這邊很多的開源平臺能夠讓大家去分享自己的作品,可以將使用材料、製作過程寫下來然後教給大家怎麼做。既有教育又有互動,既是線上平臺,但也可以通過活動在線下保持聯繫。

王敏:未來論壇來探討設計的問題,我覺得應當是特別合適的平臺,因為設計從某種意義上講就是一個關乎未來的一種行為,設計師所做的就是為未來來提一些新的方案或者新的解決方式。所以未來論壇從名字上來說應當關注設計。當然我們今天想要建議的還是怎麼能夠讓科學家對設計感興趣,或者怎麼讓設計師對科學家更加關注。當這兩者結合它所產生的能量和產生的結果是未來我們所需要的。例如,很多的科學家他們在做新的材料,這種新材料的出現到實際應用的這個過程裡,設計師就可以發揮很大的作用。我們常說的「設計思維」在這個時候和科學家的研究放在一起會產生很大的能量。現在也有很多人做這方面的實驗和嘗試,將把設計和技術結合在一起,從而探討這種創新模式的可能性。我覺得未來論壇是非常好的平臺,把設計和科學和技術能夠揉到一起,讓設計師、藝術家和科學家在一起共同碰撞出一些新的火花,對未來發展有新的可能性的有益探討,我特別期待未來論壇能夠做這樣的事情。

FOUR

四、開放式討論

Q:如果說藝術是一種人與人共情的方式,我們如何從AI創作的作品中體會創造這個作品時的感情,並傳遞至我們?

王敏:大概一年多以前,美國Rutgers大學的人工智慧實驗室做了一批作品,是完全由人工智慧生成的作品,不是風格轉化類的,而是完全自主產生的。他們做了一個實驗,將這批作品和藝術家的作品放在一起,讓觀眾來評判。評判的主要標準是,一個作品是不是有意識的、有目的的創作。讓人很驚奇的是,人工智慧系統生成的作品最後的得分比人工做的更好。這讓我覺得很納悶,因為機器沒有思想、沒有感情,它的作品也應當是沒有意識的,完全是一種計算生成一些圖形。所以,從作品中如何看到其中蘊含的意思和感情,是取決於最後作品生成的質量和生成的樣式。回歸到最後還是操控與設計程序的人。

袁烽:這個問題還是以人為根本,是人本主義的觀點,還是以人為核心判別所有事情。但是我覺得現在對人工智慧看法的最重要的一個轉變,就是我們要重新認識人是不是主體這件事。因為智能體時代到來之後,主體就變成了混合體,是智能判斷和評價體系的混合體,它會變得更加綜合,其中的比例可能七成人三成算法或者七成算法三成人,甚至是更加混雜的狀態。這個評價體系中我們最重要的思想轉變是,不能再用人本和人作為宇宙中心的思想來看這個事。如果還這麼評價,你會在很多判別過程中產生困惑,判斷它是不是好看,仍是以人的經驗,或者受教育的程度、文化背景來進行評價,這些因素都會導致產生不同的結論。所以當人和機器成為一個整體、人本主義被打碎之後,也就是物與人形成從對立到一體化的共生時代產生之後,那我們再來談論如何來評價這個問題。

Kitty Yeung:我覺得不需要用機器取代人,而是需要機器去解決痛點。最後解決問題之後其實也不是以人為本,如果你能解決環境汙染問題,最後還是以大自然為本。有的時候確實不需要以人為主體去創作,而是利用技術去解決問題。

Kostas Terzidis:共情是一個非常有趣的概念,因為它有主觀、個人化的含義,但它不一定非得如此。你也可以用一種集體的方式來感同身受,產生人與人之間的共鳴。你能共情於某物,不一定是因為你擁有它,而是因為你共同參與創造了它。以前的藝術是基於個人的共情,是一種主觀上的對藝術作品的佔有。然而這種情況正在發生改變,因為人工智慧在藝術家和作品之間製造了一道屏障。但我們仍可以通過很多不同的方式對它產生共情。你可以共情於你所創造的事物,比如說作為父母,你有個孩子,但你不是孩子的主人。雖然孩子有自己的想法,但你仍為你的孩子感到自豪,你因生下他、撫養他的行為而產生共情。這是一個非常相似的例子,因為人工智慧也像是一個嬰兒,它有自己的思維,但這並不意味著我們就因此無法對它產生共情。這是一種不同的共情方式,共情來自於我們參與創作這個事物這件事本身。我認為從人類思維進化的角度來看,這是一個更先進的觀點。

Q: 現在建築設計中經常會使用一些AI仿生學算法來生成一些非常有機的建築體塊,比如說模擬動物的行動,像螞蟻、細菌這些,這樣的模擬生成建築應該如何解讀,是有實際意義還是大多處於學術研究階段,總覺得人類思想了這麼多年,各方面細節已經可以打造出相對完善的建築,而去選擇一些沒有高等智商的動物或者微生物製造的形體,是不是有點本末倒置,想聽聽袁老師的看法。

袁烽:這些對於仿生的模擬,我們更多放在生成式設計,怎麼樣構建和生成一個形式。現在設計分兩類,一種是研究式的設計,一種是進入社會要解決問題的設計。如果作為知識體,比如在大學裡的訓練,我們會把生成式的設計在特定的訓練單元抽離出來,來特別訓練大家某一方面能力。但是真正解決設計問題時,這並不是設計的全部,而可能是一個很長的設計流程,包括如何生成、優化、評判、形成反饋等。人的智商和AlphaGo的最大區別是AlphaGo只知道贏這盤棋,但人有時候可能明明能贏但是選擇輸棋,AlphaGo現在可能做不到這一點。從這個意義上講,當我們掌握了很強勁的生成工具的時候,真正實戰的設計使用當中,它所佔的份額並不是取決於把方法放在前面,而是取決於我們把解決問題的對象放在前面。這兩種設問可能是不同語境,如果是作為一個研究型內容,無論什麼樣的生成方法,它都還是一種對於機器和智能思考方式相互替代或者相互補充的一種探索,我們都把它稱為研究型的設計。但真正解決一個現實問題時,這種生成本身並不是設計目標,而是生成設計目標的很重要部分。所以我們把握的分寸就是AlphaGo和人的區別,如何把握這種工具,就需要更深的功力和駕馭能力。

Q: 有一個問題是問Kostas Terzidis教授的,剛才您講到AI在服裝設計電商領域的應用例子,請您再多講講到底是怎麼做的?選款和關鍵字等等。

Kostas Terzidis:這個問題包含兩部分。一是關於藝術或設計的主觀性,它是時尚吸引消費者購買商品的主要武器。換言之,因為時尚一直在持續地生產新鮮的和不同的事物,所以人們會消費更多的東西。人們掉入了這樣一個消費陷阱裡,因為在某種程度上,我們現在穿的衣服沒有什麼不同。「衣不如新」只是一種感官上的感受。認為所有的東西都是新的更好的想法,違背了傳統的原則。傳統是人類創造的最先進的原則,並且存在了幾千年,這是因為它保持了一種標準的思維方式,一種對主觀性的客觀化。但如果我們能用設計致力於創造普遍的、客觀的、永恆的事物,我們一定會比去反覆持續地更新要更成功,而不是生產過量的服裝並最終造成對環境和視覺的汙染。所以,我們在這裡的案例中針對時尚的排列設計所做的,更多的是去發現什麼是不變的標準事物以及時尚的真正特徵是什麼。因此,它不是一個發現不同之處的工具,而是一個發現不同服裝組合當中的共同點的工具。這在某種程度上更加傳統。

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  • Final Frontier:頂尖創意 精良製作 品牌價值
    這些作品都是為國際著名的創意節和著名品牌量身定製,延續Final Frontier一貫的尊重品牌的理念、定製無限創意、震撼視覺以及無以倫比的全方位技術配合,為動畫製作的產業樹立了值得研究的標杆。 該活動由新加坡創意公司The Secret Little Agency構想,靈感來自對經典MTV 動畫廣告短篇。該活動以一種不同尋常的有趣和前衛的創意方式,通過不同藝術家獨特的風格和創造力,為大家展示出上世紀八九十年代的感覺。
  • ai必須掌握在自己手中,不可能由別人替代
    人工智慧熱潮湧動,自動駕駛競爭也愈演愈烈,車企也在逐步宣布開啟ai落地探索。車企ai布局以及巨頭如何抓住機遇順勢而為不斷推出ai戰略,這將是這個系列的最大看點。另外,蔚來汽車還推出了一系列代表ai研發實力的方案,包括車機、交互系統、視覺sensor、執行器等。通過這些方案,其他人工智慧廠商才能準確地將ai技術轉換為產品。蔚來的確做到了,在碰撞、布局ai上,蔚來強於對標。蔚來推出nioday,旨在與大家一起探討更多的nio產品落地,我們嘗試從5個方面更深入地進行討論。本文為第一篇,先來回顧下蔚來在蔚來day上所做的展望和展望。
  • 【東方網】拒絕「卡脖子」,人工智慧賦能流程製造打造 「工業大腦」
    在人工智慧成為新一輪科技革命核心引擎的當下,如何充分釋放人工智慧對流程製造的「賦能」效應,推動我國流程製造業高質量發展?中國工程院院士徐南平,上海市委常委、副市長吳清,國家自然科學基金委員會副主任、中國科學院院士陸建華,教育部科技司司長雷朝滋等領導和20多位院士出席會議,圍繞「人工智慧賦能流程製造」這一主題,就我國流程製造業高質量發展的戰略布局、趨勢預判、產業發展等多個方面進行了深入討論。
  • 迪特·拉姆斯——好設計的十大標準
    Dieter Rams(迪特·拉姆斯)設計的置物櫃卻能一直被延續使用到現在,它的魅力不僅僅體現在產品的外觀設計,更多的是用戶在使用過程中感受到設計師的用心。帶著這份熾熱淳樸的心Dieter Rams(迪特·拉姆斯)與他的團隊設計了超過500個產品,包含咖啡機、計算機、收音機、視聽設備、家電產品和辦公產品,都成為了世界各地博物館的永久收藏品。
  • ...Design of Jinan City Sub-Center New East Railway Station...
    Purpose of International Consultation  本次諮詢活動的目的在於集思廣益,通過邀請國際頂級的設計機構徵集具遠見、富創意並且切實可行的核心區城市設計方案,同時提出周邊區域的概念性空間規劃方案,以國際視野、前瞻性的發展理念明確新東站片區的功能定位、產業規劃、空間布局、交通組織,打造高標準的國家級交通樞紐核心片區,形成獨有特色的城市功能新區
  • 屋頂花園|Landscape Design Studio 園林景觀設計
    花園的設計基於五行元素——火、土、金、水、木,及其對世界方向的影響。每一種元素和植物都有它們的目的和確切的位置,鼓勵冥想和靈性。禪宗花園象徵著對自然的崇拜,象徵著和諧與平衡。The garden’s design is based on the five nature elements – fire, earth, metal, water, wood and their power to World’s directions.
  • 在外企把「設計圖紙」翻譯成design picture,被同事笑了好幾個月
    現在我們來重點學習如何表達「設計圖紙」。有同學翻譯成design picture,外企同事一聽,會心一笑,覺得你說的是中式英語,明顯缺少工作運用英語的經驗。「設計圖紙」正確的說法是design drawing。在外企工作過的同學都知道,客戶要做什麼產品,或者做什麼工程,一般都會有「設計圖紙」。
  • MIC創意大師賽國際珠寶首飾設計大賽來到中國
    用全新思維方式設置獎項評定標準,以時尚創造力為核心訴求,意在全面激發設計師靈感與創作熱情,為其全力打造展現才華和創造價值的廣闊平臺。 MIC國際文化創意協會是一個國際的非營利組織,總部位於比利時安特衛普。MIC的組織成員由享譽國際的藝術家、設計師、及具有影響力的評論家、媒體發言人等構成。
  • 谷歌用AI設計AI晶片,不到24小時設計出Tensor處理單元
    但問題在於,晶片的設計通常需要花費一兩年甚至三五年時間,並且機器學習(ML)算法的發展速度非常快,這麼長的晶片設計周期難以滿足算法更新的需求。理想情況下,你設計出的晶片是能夠很好地滿足當今AI算法的需求,而不是兩到五年前的AI算法。而Google的解決方案是——讓AI設計AI晶片。
  • 設計營商周2020峰會圓滿結束 全球頂尖創意領袖為疫後世代重新定義
    設計營商周(BODW)為亞洲年度矚目盛事,全面探索設計、創新及品牌趨勢,本年度活動於11月30日至12月5日期間舉行,現已圓滿結束。活動由香港設計中心主辦、香港貿易發展局協辦,香港特別行政區政府「創意香港」為主要贊助機構。其重點活動設計營商周峰會今年首次以跨媒體直播形式舉行,於12月3日至5日期間舉行了逾50個分享環節,匯聚一眾環球創意領袖,並連繫來自世界各地的參加者。
  • 2019年最後一場設計思考(DesignThinking)培訓課程在京圓滿結束
    )教練及引導技術(Facilitation)創意工坊空間設計、創新創業課程設計專業績效:主持和參與多項國家科技支撐計劃、國自科、國社科重大課題發表十數篇專業核心期刊論文Step One—探索機會 顧名思義,探索機會就是要確認具有創新價值的社會主題,當然不能憑空去提出創意點子,你敢保證你想出來的idea就能大賣嗎?
  • 設計十誡:拉姆斯最偉大的作品
    優秀的設計讓產品的結構清晰明了。更強大的是它能讓產品自己說話,最好是一切能夠不解自明。誠實:忠實地傳達功能,而不是企圖顯得更高級更奢華,不要誇張產品本身的創意和功能的強大以及其價值。也不要試圖用實現不了的承諾去欺騙消費者。
  • 重磅新聞丨2019年度 DESIGN POWER 100榜單正式揭曉
    >HEALTH觸覺圖形顯示終端Graille焦陽&徐迎慶(等)/清華大學Movex消費級動力外骨骼朱瀚琦/深圳市英漢思動力科技有限公司智能老人助力推車韓耀鍾/上海道加創意設計有限公司Canva花田間國際鄉村創客營地姚肖剛大興機場媒體設計清美道合NIWOO AI DESIGN 人工智慧賦能視覺創造清華大學美術學院工業設計系&Nolibo AI Design團隊