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人工智能與設計（4）：人工智能對設計的影響

薛志榮

2017-11-13

2 評論 34358 瀏覽 62 收藏

22 分鐘

前面通過三篇文章《人工智能的發(fā)展和定義》、《面向用戶的人工智能系統(tǒng)底層設計》和《人工智能時代下交互設計的改變》介紹了人工智能基礎、系統(tǒng)底層設計以及上層應用的設計。本次更新的最后一篇文章關注的是人工智能與設計的關系，這應該是設計師們最想了解的部分；這篇文章是為后期調研人工智能對不同設計領域的影響做個鋪墊，歡迎閱讀。

人工智能對設計的影響

人工智能的普及是否使設計師失業(yè)引起了業(yè)界的一股躁動。要回答這問題，應該先弄清楚設計與人工智能的關系，我們可以從本質開始入手。

有人認為設計是為了追求美，和藝術沒什么區(qū)別；但設計做久了，會有更深刻的理解：設計是為了解決問題。那么設計是什么？在網(wǎng)上看到了一句對設計的定義：設計是有目的的創(chuàng)作行為。這句話解釋得非常棒。目的代表主體所追求的目標，創(chuàng)作是把自己的靈感、經(jīng)驗和感覺表達出來。設計是為了解決問題說明設計是為了解決問題的創(chuàng)作方案，設計為了追求美說明設計是為了解決設計對象美感和實用性的問題的創(chuàng)作方案，所以后者屬于前者。

藝術是為了將自己的靈感、經(jīng)驗和感覺等主觀感受表達出來。設計和藝術的本質在于是否擁有目的；目的是一種觀念形態(tài)，反映了人對客觀事物的實踐關系。相比起藝術，設計更多是一種人對客觀事物的實踐方式，在考慮主觀因素的同時也要顧及外界等客觀因素。

從定義上來講，人工智能是使機器代替人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能，其本質是為了讓機器幫助人類解決問題。也就是說，人工智能在一定程度上也是一種設計，其目的是為了幫助人類解決問題，創(chuàng)作出與人類思維模式類似甚至超越人類思維模式的解決方案。

問題的復雜程度會直接影響解題人的最終方案，因為人的知識、經(jīng)驗、精力是有限的，很少甚至沒有人會長時間都在解決同一個問題。當解題人找不到最優(yōu)方案時，他們給出的方案具有一定的主觀性，甚至有可能錯誤的。但也有例外的時候，人有神奇的技能-靈感和直覺，它們可以短時間內(nèi)幫助人類找到解決問題的捷徑。

目前的人工智能屬于弱人工智能，暫時無法擁有人類的主觀能力：靈感、感覺和感受，也沒有人類的跨領域推理、抽象類比能力，只能依賴數(shù)據(jù)和經(jīng)驗來創(chuàng)作或者解決問題。但計算機比人類擁有三個優(yōu)勢：

可以在極短時間內(nèi)完成超復雜的運算；
可以長時間不厭其煩做同一件事，而且不會累；
記憶力好，積累的經(jīng)驗可以被隨時調用；
沒有情感等主觀因素，比人類更公正客觀對待每個方案。

這四個優(yōu)勢可以使計算機在解決超復雜純智商難題時不斷探索新方案，不斷積累經(jīng)驗，不斷優(yōu)化方案，通過窮舉和對比，找出最佳的方案。人工智能在不同的領域積累的經(jīng)驗增加，它對事物間關系的洞察力也會逐步提高，它也會不斷反哺提高自己解決問題的能力。當人工智能的運算能力、分析能力、洞察力超越人類時，人工智能在很多領域提供的解決方案會上優(yōu)于人類。

設計除了解決問題外，還有對美的理解和創(chuàng)作。美感是對美的體會和感受，它是復雜的，它包含了歷史、文化、環(huán)境、情感等客觀和主觀因素，所以不同時代、階級、民族和地域，有著不同文化修養(yǎng)和個性特征的人對美的定義也不同。不同人之間有著不同程度的美感能力，有些是先天因素影響，取決于個人的感知能力；有些是在社會實踐等后天因素訓練出來的。

由于弱人工智能缺乏人類的主觀感受和推理類比能力，以及缺乏對當代世界和社會的文化和環(huán)境的理解能力，所以弱人工智能對美感一無所知。人工智能不懂美感不代表人教不懂會機器生產(chǎn)美感，就像托福和雅思，即使英語不太好看不太懂文章在說什么，只要懂套路，考生也能考出一個還行的成績。

圖片處理應用Prisma通過深度學習將一張圖片的風格特征分析出來，毫無保留遷移至另外一張圖片。

阿里魯班系統(tǒng)通過深度學習來量產(chǎn)Banner，設計師將自身的經(jīng)驗知識總結出一些設計手法和風格，再將這些手法歸納出一套設計框架，讓機器通過自我學習和調整框架，演繹出更多的設計風格，上億的Banner通過素材進入該框架后批量拼裝而成。

來自微軟亞洲研究院的研究員與清華大學美術學院的藝術設計專家讓AI接手了繁雜專業(yè)的圖文排版設計工作，他們提出了一個可計算的自動排版框架原型。該原型通過對一系列關鍵問題的優(yōu)化（例如，嵌入在照片中的文字的視覺權重、視覺空間的配重、心理學中的色彩和諧因子、信息在視覺認知和語義理解上的重要性等)，把視覺呈現(xiàn)、文字語義、設計原則、認知理解等領域專家的先驗知識自然地集成到同一個多媒體計算框架之內(nèi)，并且開創(chuàng)了“視覺文本版面自動設計”這一新的研究方向。

以上案例說明人工智能即使不懂審美，也可以替代人類生產(chǎn)可被公式化（規(guī)范化）的設計?？杀还交脑O計說明這些設計是已成熟的，有規(guī)律的(模型)、受限制的(參數(shù))、可量產(chǎn)的。如果不想被人工智能的美感設計領先，設計師的美感設計應該是創(chuàng)新的（未成熟未被發(fā)現(xiàn)規(guī)律的），包含更多元素的（更多復雜參數(shù)如歷史、文化、環(huán)境、情感等等）。

人工智能與設計師的關系

設計是一個用處非常廣泛的動詞，可以搭配不同名詞成為各種專業(yè)術語，例如程序設計、架構設計、交互設計、UI設計、建筑設計、材料設計等等。但設計師更多是指處理好人與設計對象之間的關系，提高體驗滿意度的職業(yè)，例如室內(nèi)設計師是為了提高人在室內(nèi)的居住質量；服務設計師是為了提高人在服務流程中的滿意度；交互設計師是為了解決人與計算機的交流問題；UI設計師是為了升華人與計算機的交流體驗。

上文已提到，人工智能在解決超復雜純智商難題上最終會超越人類，而且可以生產(chǎn)出可被公式化（規(guī)范化）的設計，例如符合規(guī)范可批量生產(chǎn)的平面設計、符合規(guī)范已成熟的網(wǎng)頁和移動端交互設計。但對于人工智能，設計師不用過多擔心被取代問題，因為設計師的工作是為了提高體驗和滿意度，體驗和滿意度都是主觀的，這是人工智能很難去衡量的。既然人工智能也是一種設計方案，那么設計師可以利用人工智能這工具創(chuàng)造出什么價值？

1. 在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代，由于產(chǎn)品用戶量大以及技術的限制，產(chǎn)品無法針對每位用戶在不同場景下的需求進行設計，所以產(chǎn)品功能只能絕滿足大部分用戶都有的核心場景；還有每位用戶的審美能力的差異，設計師只能考慮用更簡潔的設計語言來滿足大部分用戶的基礎審美。在人工智能的幫助下，產(chǎn)品有能力做到根據(jù)用戶的使用場景和行為分析出用戶的當前訴求，并提供相應服務。人工智能為個性化服務提供了基礎，個性化服務意味著要考慮更多關于該名用戶的特點，包括文化，經(jīng)歷，心理等因素，如何設計能更滿足該名用戶，這是一個全新的機會和挑戰(zhàn)。

2. 人工智能為藝術型設計師帶來更多機會。進入個性化時代的產(chǎn)品基本滿足用戶需求，相同類型的產(chǎn)品結構和功能會越來越接近，能為產(chǎn)品帶來活力和差異的除了自身的底層技術基礎，更多是藝術型設計師的理念和風格，以及自身品牌。就像時尚品牌優(yōu)衣庫和Gucci，單件商品兩者的品牌和設計產(chǎn)生所帶來的利潤差距巨大，人工智能產(chǎn)品也可以做到。

3. 人工智能使產(chǎn)品的使用成本降低，信息架構扁平化，整體體驗提高；但個性化設計意味著需要考慮更多元素。簡單和個性化貌似矛盾，如何保持產(chǎn)品簡單可用又能突出個性化，這也是一個全新的機會和挑戰(zhàn)。

新的設計對象

計算機的普及和難以使用，催生出交互設計這個術語，交互設計專門解決計算機如何更好地與用戶交流互動的問題。交互設計師在設計過程中總結出一個新術語：以用戶為中心的設計，在設計時密切關注用戶的體驗和感受。用戶體驗設計這個術語逐漸擴散到各行各業(yè)，它所帶來的價值讓各個企業(yè)明白提高體驗的重要性，并著手優(yōu)化自家產(chǎn)品服務，到后面也衍生出服務設計等專業(yè)術語。

產(chǎn)品體驗不好，用戶還有其他替代選擇，所以大家開始關注用戶體驗。但現(xiàn)在用戶體驗設計存在著一個局限性：它設計對象仍然是產(chǎn)品，它只關心用戶在使用產(chǎn)品期間的體驗，不關心產(chǎn)品對用戶其他方面的影響。這是可以理解的，因為企業(yè)間之間存在著競爭，以及互通數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)需要非常高的成本。所以產(chǎn)品體驗好了最大收益自如是產(chǎn)品和企業(yè)，并非用戶。

辛向陽教授提出了一個更領先的觀點：EX-Experience Design，以用戶經(jīng)歷為中心的設計。簡單點說，生活中每天發(fā)生的瑣碎小事不會被記住，例如吃飽睡飽；但特殊的經(jīng)歷會被記住，例如在迪士尼公園的路上突然跑出來一群鴨子，你會記住那次驚喜。UX構建的是每一件小事，EX構建的是用戶經(jīng)歷，基礎是每件小事之間的聯(lián)動。EX更多關注全局性，就像迪士尼樂園把控全局體驗為游客帶來驚喜。EX是個性化服務的基礎，它會從多個維度包括用戶畫像和行為、場景和環(huán)境、上下文的理解（上一件事情發(fā)生了什么，后面安排的事情）等為用戶創(chuàng)造價值。

當設計對象從產(chǎn)品轉變到用戶經(jīng)歷時，設計師不能只考慮自己的產(chǎn)品體驗，還要從全局出發(fā)考慮產(chǎn)品與產(chǎn)品之間的聯(lián)動，考慮不同場景和突發(fā)事件時自己的產(chǎn)品如何服務用戶。產(chǎn)品從單體變成一塊拼圖，需要考慮上下左右的關系并兼容，這對設計師來說是一個全新的挑戰(zhàn)。

如何設計人工智能產(chǎn)品

人工智能為個性化服務帶來新的可能，要想設計一款更友善更像人類的產(chǎn)品，我們先看看人類是怎么交流的。人與人之間的交流分為雙向交流和單向交流，雙向交流包括了問和答，單向交流包括了指令、陳述和接收信息（單向交流指對方可以給予簡單的反饋，甚至不需要提供反饋）。問和指令不太一樣。問是因為自己不知道，希望對方能提供相關的完整答案（這里忽略明知故問和反問兩種帶有目的性的情感交流）；指令更多是指上級對下級的指示，他知道對方能做什么，希望對方能幫助自己完成該事情，對方完成后的反饋可能非常簡單，一句“OK”“搞定”“對不起，做不到”已經(jīng)能表達清楚是否完成，其反饋不需要太多內(nèi)容。陳述的意思是我將信息傳達給你就完成了，你可以不給予我反饋，例如演講、授課、講述內(nèi)容等等。接收信息包括了聽覺、視覺、觸覺，甚至是嗅覺和味覺。

隨著信息的增加，當信息超過人類的記憶容量時，人類通過交流獲取信息的效率變慢，他們開始將信息通過刻畫的方式記錄保存下來，到后面逐漸出現(xiàn)了書籍。隨著技術的發(fā)展，人類獲取信息的方式也在逐漸增加，收音機、電視、電腦、手機逐漸出現(xiàn)在我們的生活中，我們先來看看人與媒介交流信息時有什么不同，再來推斷人工智能能做什么。（這里的人更多是指接收信息，并非發(fā)送信息例如寫書、寫文章的人）

從表格可以推斷出，人工智能要做到與人正常交流需要在問、答、指令、接收信息四個方面有所深造。問更多是指人通過語音、文字等對話方式提出問題（語音是最快最直接的表達方式），計算機理解問題后給出正確完整的答案。答更多是指計算機需要通過如傳感器、用戶事件監(jiān)聽等隱形手段獲取更多的用戶數(shù)據(jù)。指令更多是指用戶通過語音和界面發(fā)出指令，計算機接收并理解指令后完成一系列的操作。接收信息更多是指人給出問題和指令后，計算機如何提供正確的答案和反饋。

如果牽扯到輩分、利益等關系，人類之間的交流務必產(chǎn)生情感上的交流，在交流時最能表達情感和態(tài)度的是態(tài)度和語氣，人和機器交流也毫不例外。人工智能需要學會與人類交流時，根據(jù)不同場景和對話內(nèi)容采用合適的態(tài)度和語氣。在交流中，機器更多承擔的是下級以及朋友的角色，直白點就是要你干嘛你就干嘛(準確性)；要你干嘛就趕緊做(即時性)；說你不對就得改(自我學習和修正)；不能頂嘴(禮貌)；盡管我對你很苛刻，你也要對我像好朋友一樣(性格一致，需要人物設定)。

結合交流方式和情感表達，設計一款面向用戶的人工智能產(chǎn)品時需要注意以下幾點：

人物設定：為了避免在交流中過于死板或者態(tài)度語氣時常變化過大(態(tài)度語氣時常變化過大叫精神分裂)，設計師應該針對不同用戶群體為人工智能賦予不同角色與性格。例如針對二次元宅男群體，賦予人工智能傲嬌、元氣、電波女等性格；針對成熟女性群體，賦予人工智能溫柔的管家角色；盡量不要賦予人工智能老板、父母、老師等角色，因為指令他們干活時，會讓人類感覺到突兀。
準確性和即時性：需要聽懂用戶的問題和指令并立刻給出準確的答案或反饋。準確性和即時性是人工智能的最基礎能力之一，多次回答錯誤顯得人工智能很蠢，用戶會逐漸對人工智能失去信心和信任。在技術不成熟的時候，可以引入天然呆、冒失女等具有智商不高但又很懂賣萌的角色性格彌補技術上的缺陷，這樣可以通過打情感牌減少用戶憤怒甚至失望的情緒。
自我學習與修正：當人工智能不知道答案和操作時，除了給出抱歉的反饋外，更多需要的是通過自我學習能力來修正自己的數(shù)據(jù)庫，避免多次惹惱用戶。
禮貌：及時回復、不重復說話、不反駁、不打斷用戶的說話和操作都屬于禮貌問題，就像人類一樣，有禮貌的人工智能才會受用戶歡迎。

做設計時需要考慮更多數(shù)據(jù)的交互，關于人工智能底層數(shù)據(jù)設計請閱讀第二章的《下一代人工智能助理》和《人工智能數(shù)據(jù)倉庫》。在設計架構時需要考慮更多產(chǎn)品上下游之間的聯(lián)動，以及通過接入通用型API和組件完善人工智能的數(shù)據(jù)庫，關于移動端信息架構設計、通用API和組件請閱讀第三章的《流的設計》和《新型API和組件》。對話是人工智能的基礎，更多對話體驗設計請閱讀《Google Actions Design》。人工智能為個性化設計提供了基礎，設計師需要考慮更多場景下的個性化服務，也可以引入更多風格的個性化設計，彰顯出用戶的魅力。