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人工智能背景下设计思维的发展与转变

作者：杨彭

来源：《江苏科技信息》2018年第30期

摘要：人工智能的出现给如今的设计行业带来巨大冲击，设计行业面临新技术模式带来的

变革和冲击。文章通过对人工智能如何进行设计工作的模式进行深入剖析，发现人工智能的出

现对设计行业产生的影响以及会带来的工作方式的改变、优势和局限性，据此探讨人工智能出

现后对设计产业会带来哪些冲击和挑战，提出设计师和当代设计教学应该正视人工智能的出现，

及时转变思路，将人工智能作为新的工具，利用科技的进步协助设计师处理机械性的、可重复

的部分，解放设计师思想，将设计师的重点放到通过进一步整合来提升设计师的社会智能与创

造性智能，深入挖掘人类深层次情感需求，将设计从功能性审美向情感化审美转变。

关键词：人工智能；设计创新；跨界整合；情感美

中图分类号：TP399文献标识码：A

0引言

2016年是人工智能概念提出的第60年，但行业内更喜欢把2016年称为人工智能元年，随

着AlphaGo击败人类职业围棋选手、战胜围棋世界冠军，震惊整个世界，人工智能

（ArtificialIntelligence，AI）程序被大众广泛认知。一年多的时间，人工智能出现在各

个领域并且有不俗的表现，Gartner公司所发布的2017年十大科技发展趋势报告中，首当其冲

的就是人工智能和高级机器学习。在设计界，人工智能同样异军突起，给创意、艺术带来了意

想不到的变化。面对这种情景，人类设计师是否将会被机器取代？设计师将会面对怎样的职业

危机和转折？高校设计教育应该如何变革来适应新的技术浪潮？这些问题都是亟须思考和解决

的问题。笔者认为我们不必畏惧人工智能的到来，未来的设计将充满了包容性和多样性，让人

工智能成为我们创意设计的工具，找到人类与人工智能结合、并存和共同进化之路。

1人工智能对设计行业的渗透

人工智能是计算机科学的一个分支，研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处

理和专家系统等［1］。简单来说，就是想生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能

机器。人工智能概念的提出并不是近些年开始的，在1956年，以麦卡锡、明斯基、罗切斯特和

申农等为首，在达特茅斯会议上提出研究用机器模拟智能的一系列有关问题，标志着“人工智

能”正式诞生，然后20世纪80年代到90年代前后有一波，AlphaGo为代表的人工智能这是

第三波。和前两次AI热潮相比，这一次人工智能复兴的特点是更“有用”，更“务实”，其

应用非常广泛也更加贴近产业和生活，其主要原因在于近些年来大数据的长足发展和云计算技

术的突破。如果我们把人工智能看成一个正在搭建的摩天大楼，那么某一领域专业的海量的深

度数据就是这个大楼的地基。地基的深度决定了建筑物的高度，而地基的质量则决定了建筑物

的稳固程度。

在设计与艺术领域，最为广泛使用的技术就是卷积神经网络（ConvolutionalNeural

Network，CNN），印象派、野兽派、浮世绘、波普、解构主义，这些对于人工智能绘画软件来

说完全不是问题，我们可以看到机器如何从不同艺术家的画中提炼出风格然后转化到一张照片

上［2］（见图1）。2016年的“双11”，中国最大的电商企业阿里巴巴，一套人工智能系统

做了1.7亿张广告图片，精准投放后，广告点击率提升了百分之百，还有ARKie，DeepDream，

Prisma……这些人工智能设计的出现，在设计界引发了巨大的震动，那么人工智能的出现对设

计行业将带来哪些影响？是否会取代设计师，还是有共生可能？

2人工智能设计的工作优势及局限性

人工智能系统是如何进行设计的呢？从阿里巴巴提供的鲁班工作原理资料可以看出它是可

以根据用户的行为和偏好智能生成广告（见图2），也就是说为了鲁班系统能够自动生成设计，

程序开发人员需要收集海量的数据，并且整合训练。第一步，让机器理解设计是什么构成的。

通过人工数据标注，对设计的原始文件中的图层做分类，对元素做标注。设计专家团队也会提

炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起，把各种设计师的

经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。第二步，建立元素中心。

当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料。工程师建立元素库，通过机器做图像特征提

取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题。第三步，生成系统。在设计框架上构

建起虚拟画布，类似棋盘，生成的系统把元素中心的元素往棋盘放。在强化学习的过程中