人工智能設計的發(fā)展趨勢研究

婁宇爽，李四達（通訊作者）

（北京服裝學院 藝術設計學院，北京 100029）

每個時代的設計都有不同的定義。農(nóng)業(yè)和手工藝時代的設計更多是指設計師通過手工制作的方式闡釋自己對美感和藝術的理解；工業(yè)時代的設計以包豪斯為代表，將機器美學、效率與媒介融入設計范式。后工業(yè)時代，特別是全球化以來，面對海量商品信息與服務，人們開始思考以用戶為中心的設計。信息時代的設計除了要考慮美感，還要考慮是否實用和好用。設計對象開始從真實世界轉(zhuǎn)向數(shù)字世界，設計方向也增加了很多領域，包括數(shù)字媒體藝術、軟件設計、游戲設計和移動APP設計等；設計工具不再只有紙和筆， 各種設計軟件為設計師帶來更多靈感和便利。在人工智能時代下，隨著大數(shù)據(jù)和智能硬件的發(fā)展，真實世界和數(shù)字世界的界限開始模糊，許多公司、設計工作室和設計師開始通過計算機來提高工作效率。AI技術的逐步成熟，特別是5G時代的來臨，將會使設計行業(yè)發(fā)生新一輪的變化，甚至可能會顛覆傳統(tǒng)的設計范式。

一、基于深度學習的智能設計

早在2016年，為了應付每年的淘寶“雙11購物節(jié)”的海量網(wǎng)頁通欄廣告（banner）的設計需求，阿里集團下屬的智能設計實驗室推出了智能輔助設計平臺——“魯班”設計系統(tǒng)。該系統(tǒng)在購物節(jié)期間，能夠每天完成數(shù)千套設計方案，不僅大大減輕了美工師的工作量，而且依據(jù)海量數(shù)據(jù)教會了機器如何“審美”并進行“設計”。2017年，阿里智能設計實驗室將該設計輔助平臺升級為“鹿班”智能設計與創(chuàng)意系統(tǒng)。該系統(tǒng)在購物節(jié)期間為商家制作了4億張海報，成為阿里設計部門所青睞的功臣[1]。但無論是“魯班”還是“鹿班”，其原理都是設計師將自身的經(jīng)驗知識總結(jié)出設計手法和風格，再將這些手法歸納成為機器算法能夠處理的模式——即有規(guī)律的（可以建立模型的）和受限制的（參數(shù)化）并且可量化的設計模型，如色彩、文案、模特、商品、標題、LOGO、點綴元素和版式風格這些可替換的元素。該設計平臺可以讓機器通過自我學習、判斷與升級來“舉一反三”演繹出更多的設計風格，甚至可以達到目前高級設計師的制作水準。該系統(tǒng)不僅在讓機器學習美學，同時也在積累著數(shù)百萬級別的商業(yè)化經(jīng)驗。鹿班系統(tǒng)通過智能化提升了工作效率，顛覆了傳統(tǒng)的方式，而且實現(xiàn)了商業(yè)價值的最大化。該設計系統(tǒng)的工作原理為：

> 圖1 阿里集團“魯班”智能設計系統(tǒng)的工作原理和產(chǎn)品

> 圖2 人工智能短視頻設計機器人Alibaba Wood工作原理

第一步，讓機器理解設計是怎么構成的：通過人工數(shù)據(jù)標注的方法，設計團隊對banner廣告進行分類，包括配色、形狀、紋理和風格。也就是通過數(shù)據(jù)標注的方式告訴計算機廣告的構成元素。可量化的、可變參數(shù)的設計模型是機器深度學習的算法基礎。

第二步，建立圖像素材庫：當機器學習到設計框架后，需要大量的設計素材以便于“舉一反三”。這包括圖像特征提取、分類和人工控制圖像質(zhì)量等步驟。

第三步，機器學習訓練模型：通過一個類似棋盤的虛擬畫布對元素進行布局，通過機器的不斷試錯的強化學習，并以大量設計師的優(yōu)秀設計案例為參照系（棋譜訓練），讓計算機從反饋中不斷趨向人類設計模型，即“掌握”什么樣的設計是好的。（圖1）

第四步，設計評估系統(tǒng)：這個是該智能平臺的最后的步驟，也是人類與機器互動環(huán)節(jié)。前期通過機器學習和衍生設計的海量產(chǎn)品，需要設計師把關進行評估和篩選。這個工作包括“美學”和“商業(yè)”兩個方面。美學上的評估由資深設計師來進行，而商業(yè)上的評估就是看投放出去的banner廣告的點擊率和瀏覽量，并根據(jù)用戶的反饋進行修改。由此，該系統(tǒng)就成為一個完美的智能化設計/評估平臺。

設計的目標是為了解決問題。從定義上來講，人工智能能夠使機器代替人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能，其本質(zhì)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，它會創(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。2018年8月，浙大團隊與阿里團隊傾力合作，共同推出了基于人工智能的短視頻設計機器人——“Alibaba Wood”。該機器人能自動獲取并分析已有的淘寶和天貓等商品詳情，并根據(jù)商品風格和賣點等進行短視頻敘事鏡頭組合，并梳理出故事主線（圖2）。該機器人通過整合圖文內(nèi)容的方式自動生成20秒帶有配樂的短視頻，而且還會基于音樂情感、節(jié)奏和旋律等進行音樂風格分析，從而推薦或生成匹配商品風格的背景音樂片段。從本質(zhì)上看，該系統(tǒng)和上述“魯班”或“鹿班”的智能設計模式并沒有太大的區(qū)別，只是原始素材由圖像轉(zhuǎn)換成了視頻或音頻，機器學習的訓練由靜態(tài)組合變成了基于時間軸的動態(tài)組合。雖然數(shù)據(jù)庫更為復雜，但仍然是通過參考優(yōu)秀的短視頻廣告，使得機器能夠“舉一反三”并演繹出更多短視頻風格的設計平臺。

Alibaba wood和上述“魯班”或“鹿班”的工作原理非常類似：首先就是要通過數(shù)據(jù)標注，將短視頻廣告的背景、主題、文字和色彩等信息進行拆解，讓機器理解圖像和視頻的構成元素，并讓機器實現(xiàn)自動摳圖和構圖。隨后通過大數(shù)據(jù)搜索（在淘寶內(nèi)通過圖片搜索找同款，隨拍隨找），讓機器能夠通過試錯來分辨“美”和“丑”，從而完成設計任務。該項目的負責人之一，浙江大學國際創(chuàng)意設計學院的孫凌云教授指出：隨著大數(shù)據(jù)、體驗計算、感知增強與計算機深度學習等創(chuàng)新科技的進步，人工智能將會改變現(xiàn)有的設計模型，機器將從傳統(tǒng)設計輔助的“仆人”角色進化為設計師的“合伙人”。（圖3）

二、智能設計范式的探索

人工智能已逐步演變成創(chuàng)新的基礎設施，也將成為設計師的助理和伙伴，一部分重復性的勞動以及海量的數(shù)據(jù)分析工作都可以由人工智能協(xié)助，設計師可以有更多的精力側(cè)重于評價、 判斷和選擇，由此使自己更具個性化的創(chuàng)造力、應對復雜問題識別機會的能力、批判性思維能力。Dell公司EMC服務的首席技術官比爾·施馬佐（Bill Schmarzo）結(jié)合機器學習，提出了分析（Analyze）、合成（Synthesize）、設想（Ideate）、優(yōu)化（Tuning）和驗證（Validate）的設計步驟，這與IDEO提出的設計思維有很大的契合點。以上過程中都需要對用戶和利益相關者進行分析，了解用戶的需求并對目標進行定義和計劃。隨著智能科學的快速發(fā)展，用戶研究可能被行為捕捉、海量數(shù)據(jù)和體驗計算所代替或補充，而快速原型則被智能設計、情感計算和美學評估所替換。因此，智能設計范式替代或補充傳統(tǒng)設計范式（圖4）的工作流程將逐漸成為設計趨勢。

Alibaba wood和“鹿班”智能設計系統(tǒng)帶給設計師更多的思考。新媒體理論家列夫·曼諾維奇（Lev Manovich）曾經(jīng)用公式：媒體=算法+數(shù)據(jù)結(jié)構來代表數(shù)字時代的媒體特征，他還深刻地指出：當代文化的特征是數(shù)據(jù)庫文化。數(shù)據(jù)庫+智能硬件+機器學習使得設計師在實現(xiàn)動態(tài)界面（視覺與交互）中有了更好的幫手。結(jié)合智能設計平臺，設計師有了超越傳統(tǒng)工具軟件（如Adobe軟件）的強大創(chuàng)意手段，這也為智能時代的藝術與科技的深度融合吹響了進軍的號角。從設計角度上看：傳統(tǒng)的靜態(tài)視覺方式正在向動態(tài)視覺轉(zhuǎn)變，計算機視覺、模式識別、增強現(xiàn)實、智能預測和演化算法都使用戶體驗設計發(fā)生了巨大變化。智能時代的設計=界面（交互）+算法+數(shù)據(jù)結(jié)構（圖5）這個公式說明：智能設計平臺提供了工程師和設計師的共同舞臺。相比較傳統(tǒng)設計的藝工分離，這一趨勢對設計范式產(chǎn)生了根本性的影響，也對設計師的技能轉(zhuǎn)變提出了更高的要求。

> 圖3 人工智能在設計模型轉(zhuǎn)變中的四個角色

> 圖4 智能設計范式與傳統(tǒng)設計范式的關系

> 圖5 智能設計平臺提供了設計師與工程師的深度合作的舞臺

結(jié)論

人工智能在設計領域的蓬勃興起和5G時代的到來，導致用戶體驗和設計領域出現(xiàn)了許多新方法和新挑戰(zhàn)，這些將會給設計范式、設計對象、設計方法和設計文化帶來全面的影響。對設計師而言，人工智能將是一種新的思考方式，也是一種新的設計實現(xiàn)手段。歷史學者尤瓦爾·赫拉利在其著作《人類簡史》中認為：生命也是算法，而數(shù)據(jù)算法比人類自己更了解自己。傳統(tǒng)的設計工具都在人類的可操縱范圍之內(nèi)，而人工智能的特殊之處就在于它在深度學習中的不可預知狀態(tài)，這也使基于人工智能的藝術設計更具挑戰(zhàn)性。當前，傳統(tǒng)的靜態(tài)視覺方式正在向動態(tài)視覺轉(zhuǎn)變：計算機視覺、模式識別、增強現(xiàn)實、智能預測和演化算法都會對設計未來產(chǎn)生重要的影響。這些都要求設計師具有對趨勢的把握能力、 對用戶體驗的塑造能力以及跨學科的綜合實現(xiàn)能力。未來，對設計和設計師自身的研究，將成為設計與人工智能結(jié)合的基礎，這一趨勢不僅會改變傳統(tǒng)的設計范式，而且也對各個設計領域的人才結(jié)構與技能轉(zhuǎn)變提出了更高的要求。■