同济设计周-设计与人工智能论坛感悟(一)
今天主要分享一些参加同济设计周的感悟,这场论坛是由同济大学和特赞联合举办,他们在本周五成立了设计与人工智能实验室(Dseign and AI Lab),致力于数据、算法、网络和人工智能与设计的跨学科应用研究。根据特赞创始人范凌在分享中提到,1963年,在波士顿建筑中心举办过一次名为“建筑与计算”的会议,格罗皮乌斯(Walter Gropius)和明斯基(Marvin Minsky)参与了这次的会议,格罗皮乌斯是设计教育的先锋人,后者则是人工智能的鼻祖,这么巧合的相遇在50多年后的今天,似乎又慢慢的有了交集,设计与人工智能从来没有像现在这样联系的这么紧密,同济大学和特赞共同建立了设计与人工智能实验室就是为了更好的进行跨学科的研究,让设计和人工智能更好的契合,创造更多给社会,给人类带来价值的物质与非物质产品。
物质与非物质的时代
在十几年前,中国的互联网还没有这么发达,实体经济作为最为主要的经济体,人们在不断的进行工业活动,创造更多能够满足人们基本需求的产品,给人们的生活提供便利,十几年后的今天,没有一个人敢说自己没有受到互联网的影响,当国民经济增长,物质生活得到满足的时候,人们开始关注更多的精神世界,很多能够满足精神世界的东西是非物质性的产品,例如听一场音乐会,来一场游戏竞技、享受一次舒心的服务等。这些非物质性的产品,通过于用户产生共鸣,达到精神上的满足感和愉悦感。所以,现在的人,在享受物质世界给人们带来便利的同时也越来越注重非物质产品的质量,一个公司的产品很好,但是他们非物质性的产品做的很差,必然会走向衰亡,这种非物质性的产品包括了他们的销售服务,售后服务,软件交互等。
超细分
在互联网时代下,我们应该更注重自身知识的广度还是深度,这是一个非常值得思考和探索的问题,范凌的观点是一个人的能力在于他最擅长做什么,这就是超细分,当他在自己最擅长的领域去工作和研究,首先可以很容易得到精神的满足,其次,因为自己的擅长,在工作中也更容易获得收获。而在我看来,这是一个阶段性的问题,在当今这个时代,不管是公司还是朋友都希望认识或拥有一个知识面广,跨学科的人,因为和这样的人合作,沟通成本会降低,效率高。而假如你是一名资源配置不够高的创业者,在你创业初期,你没有足够大的平台,没有足够的资源,那你必须要成为一个全能选手,你需要在最短是的时间去学习管理,学习财务,学习销售,学习运营,只有这样,你才能够更好的管理公司,但是如果你的公司开始稳定,你有足够的资源和财力,你可以开始进行超细分的方式,不断吸收各个领域的优秀人才,来给你的公司完成人才配置的升级,使得整个公司更加系统和规范。这也是为什么很多刚刚毕业的设计学生在找工作时,纠结到底是去大公司还是去小公司的原因,去大公司,你可能会有一份体面的薪水,强大的设计资源,正规的工作制度和体系,但是一定是超细分的工作方式,只专注于某一个领域,进行创造性的活动。在协同的时候,你们可能要不断和其它部门去沟通,一层一层的进行反馈。而去小公司,因为资源配置不足,你可能要一人饰演多方面的角色,如果你是是交互设计师,你可能要充当产品经理的职能,你甚至可能还需要做一些视觉方面的工作,以这样的方式工作几年,可能你考虑问题会更全面,但是你无法做到专注于某一细分的领域,能做出一些东西,但是精度不够。
工作自动化
随着人工智能的不断发展,那些有规律的,可重复性的体力活和认知性活动很容易被机器人所取代,其实这个问题,现在已经很明显,很多工厂里的流水线工作都已经自动化了,这样的好处在于几乎是一次性投入,永久性产出,且高效,精准。后期的成本投入仅仅是在设备维护上。反观设计这个行业,工作方式也在不断的进行变革,人工智能在提高工作效率的同时也对设计师的工作岗位带来了威胁。在这次的设计论坛中,阿里巴巴的乐乘给我们分享了阿里巴巴最新研发的鲁班智能设计。这个系统就是用人工智能的方式做设计。乐乘提到,在做人工智能时,首先需要有一个强大的工具,其次你要有很强大的计算能力,最后你要有能力将其产品化和商业化。双十一的活动已经正式开始,大家现在登录天猫APP,看到的首页Banner过去每一张都是人工投放进去,每一张都是设计师设计出来的,而且每个人看到的内容都是一样的。但是今年不一样,今年所有的图片都是机器生成,机器投放,它会根据每个用户的偏好去进行广告推广和投放。(这个偏好的数据分析就来源于每次你逛淘宝天猫时的行为)与此同时,它还会根据用户的点击行为,对用户的数据进行记录,再全部回流到数据库,进行再次分析,然后重新进行广告的投放,也就是说,你越用它,它就会越懂你。那么,很多人会产生疑问,这些图片是如何被设计的?
现场PPT通过这张图我们可以理解,他们将原有的一个平面图,以图层的形式进行拆解,将其作为一个独立的单元体。然后他们开始去研究设计美学的理论,例如什么颜色和什么颜色搭配会具有美学价值,什么样的比例分配最为好看等等,再将这些理论转换成数字程序,编程固定的公式,投放进系统中,最终系统根据不同用户的浏览行为和偏好,在数据库中调取相应的商品素材进行具有美学价值的搭配,排版。生成一个广告海报,推送给用户。在我看来,这样一个创新的人工智能方式,具有巨大的商业价值,首先,它能够根据用户不同的偏好,迅速的做出反应,马上从数据库中调取相匹配的商品元素,进行推送,增加商品的高买率,促进成交量的上升。以前,每一张广告图都是人工设计,投放的,这样的速度和效率是非常低,而且也不能实现像现在这样的海量生成,这也就导致,成交转化率低。设计产出和最终的收益率不成正比。
阿里这一次在设计和商业之间找到了非常好的平衡点,它们深知,吸引眼球的,拉动消费的是设计产出的感性视觉,它们也知道,最终能够促成消费,达成交易的是理性的数据分析,只有两者完美的结合,才能最快的让用户点击那个大红色的立即购买。