【frog】frog × 特赞 丨人工智能时代下的设计变革

近年,随着云技术、大数据和运算能力的提高,人工智能(AI )成为了谈到创新时绕不开的话题。从客服机器人、无人驾驶汽车、人型机器、甚至到科幻电影中毁灭世界的冷酷机器,AI 的定义却好像变得日渐模糊。究竟什么是 AI?AI 与设计和创新又有怎样的关系?frog 执行创意总监 Karin Giefer 和特赞创始人范凌博士来到了 frog 上海工作室,为我们带来了他们的观点。

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Karin:“机器学习和人工智能早在上世纪五十年代就出现了,所以这并不是新概念。我们是在用古老的数学等式解决问题。我们发现其实创意有种最佳形式,就是知道如何针对某个数据集发现一个有趣的新问题。”

 

AI 起源

图灵 塞缪尔
左:图灵 右:塞缪尔
图片来自网络  Xl2085 [CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)]

 

范凌:“就说这些杯子吧,通过图像识别技术会知道,杯子上印着“爱侬所创”的英文,但是我们还想进一步了解这是什么字体、什么风格、什么颜色、能营造什么氛围、激起怎样的情感、对业务有什么影响。我认为像这样的数据集还没有人做出来。”

 

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Karin:“而且机器需学习还得由人来训练吧,这就对了,这就是未来的大趋势。一谈到设计,我们会觉得我们的工作就是帮助企业了解如何利用 AI,这确实没错。我们首先会问客户是否有数据,客户总是说有,我们会继续问是什么样的数据,他们就会给出一些未经处理且无法使用的数据。

所以我们应该明确,我们需要的是经过整理且能够使用的数据,因此设计公司能做的第一件事就是通过用户交互界面,收集机器学习模型所需的关键数据,尤其是在客户还没收集这些数据的情况下。

客户来找我们,用 AI 设计或设计 AI 时,我们会问他们所说的 AI 究竟指什么,是像 Watson 那样完全自主的智能、增强智能、环绕智能、还是这几种智能的综合运用。”

 

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范凌:“在这个问题上你是怎么看的?”

 

Karin:“AI 虽是人工智能的缩写,但其实既不是人工,也不是智能。AI 并不是某个具体的东西,也不是最终目标。而是广义的概念,需要经历一段发展的过程。这意味着,在不同的语境和行业里,人工智能可以指环绕智能、增强智能、自动智能、甚至自主智能。因此从设计的角度来看,AI 的含义范围很广。青蛙设计师必须找到一个最佳切入点。”

 

01 环绕智能 Ambient Intelligence 
环绕智能是指像感应门、声控灯居这样可以对人有感应并产生反馈的环境。现在对环绕智能运用最多的便是智能家居,通过像 Amazon Alexa 或小米的小爱同学这样的智能音箱系统,人们可以在家用语音指令控制各类电器。而更大规模的环绕智能则有像可以通过感知行人、车辆的移动来制定交通信号的智能红绿灯等。
02 增强智能 Augmented Intelligence 
增强智能的核心在于辅助而不是取代人类智慧,让人机共同解决他们自己单独无法解决的问题。相比机器,人类可以更好地利用直觉、同理心和道德来做出负责任的决定。而机器则可以通过运算来将复杂的信息快速进行整合,帮助人类更好地在短时间内做出判断。
03 自动智能 Automated Intelligence
自动智能指在人类规划好运算模型后,机器自动完成任务。除非人类主动对模型进行更改,不然机器则会永远按照这一个规定好的方法做出可预测的行为。像是汽车和飞机的自动巡航功能,就是自动智能。
04 自主智能 Autonomous Intelligence
最高等级的自主智能让机器可以按照他们的判断做事。相比自动智能,自主智能会通过收集更多数据进行机器学习后,主动优化和选择自己的运行方式,  而不需要人类去进行引导。如果说需要人类事先设定好航行速度并坐在驾驶座上的汽车自动巡航功能是自动智能,那完全不需要驾驶员进行任何操作的无人驾驶汽车则是自主智能。 

 

Karin:“人们常问我是怎么看 AI 的,实际上我们设计了一个问答小机器人, 能针对人工智能的话题给出极具青蛙风格的独特看法。当时为了向 AI 提供数据输入,我们询问所有青蛙员工他们最近读了什么书、看了什么文章,汇集了青蛙的集体智慧,然后我们把这些文章输入了 AI。每次再有人问我怎么看待 AI 时,我们就可以直接让 AI 自己来回答。这确实挺有意思,同时说明 AI 也可以有自己的风格,真不知道如果根据某个设计师或组织的风格设计机器学习模式,会有怎样的效果。我觉得这是个非常激动人心的领域。”

 

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范凌:“我认为在设计领域,应用机器学习的一大优势是,能推动设计风格,从以设计师为中心,转向以消费者为中心,也就是说,以前我们认为“设计是个性化的”,这是从设计师的角度来看,而现在有了机器智能,个性化将变成以消费者为中心的定制化。”

 

Karin:“这可能就是未来一个世纪的发展方向吧,我们从机械体验向数字体验转型时,需要构建用于屏幕的全新设计语言,而现在我们正向智能体验转型,肯定也需要有新的设计语言。青蛙设计师发现,AI 擅长设计某种特定的体验, 但是理想的体验其实包含了一系列的触点,需要系统性思维,而这恰恰是 AI 不擅长的,所以我们需要考虑如何综合一系列机器学习模型打造全面体验。”

 

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范凌:“设计既可以指过程,也可以指成品。设计成品可能是针对行业和数字化文件,但设计的过程尚未实现数字化。”

 

Karin:“还有一点,设计的质量很难衡量,现在的设计良莠不齐,好的设计没人注意,只有特别糟糕的设计人们才会意识到。”

 

范凌:“是,而且设计无法证明自己的价值,因为它属于服务层。我们可以说销售额翻了一番,没有设计就不可能有这样的业务增长,但设计究竟多大程度上拉动了增长,这很难量化,将 AI 融入设计过程,就可以知道设计究竟做了多大贡献。”

 

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Karin: “我认为设计师的挑战是要意识到,最终我们设计的是机制,就是与用户交互的界面。我们现在和一家大型食品杂货商合作,这家杂货商既有线上网店也有实体店,给我们提供了大量数据。我们有所有的商品库存数据和消费购买数据,根据这些数据,我们可以优化这家店的物流和店面设计。我们还可以通过分析这些数据来了解这家店客户的特点,AI 参与了项目的每个环节推动设计研究,从定性到定量的转变。因此我认为未来一百年的发展趋势就是,探索并不断优化智能体验。”

 

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