探析人工智能背景下的未來藝術設計教育

李 璐

（黑龍江大學藝術學院 哈爾濱 150080）

一、人工智能的發展

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能的起源可追溯到1956年的達特茅斯（Dartmouth）會議，由“人工智能之父”McCarthy 及一批數學家、心理學家、神經生理學家、計算機科學家在會議上首次提出。[1]中國對人工智能技術的支持力度，在“十三五”規劃中人工智能被納入到國家戰略發展層面。國家在人工智能領域出臺了包括《“互聯網+人工智能”三年行動計劃實施方案》《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展行動計劃（2018-2020年）》等在內的相關政策，大力推動了人工智能領域的創業及研究。

人工智能的興起，對交通、醫療、教育、公共安全、機器人和娛樂等行業都產生了巨大的影響。國內眾多科技、互聯網公司在自動駕駛、醫療影像識別，智慧城市以及語音識別等領域異軍突起奮力追趕世界。2010年初，全面布局人工智能10年的百度陸續開始了包括自然語言處理、機器翻譯、知識圖譜、機器學習、數據挖掘、用戶理解等技術的研發。2016年9月的百度世界大會上，基于百度16年的深厚積累，百度大腦正式發布，同時宣布對外開放百度AI 核心技術。同樣的還有近年來的阿里巴巴，也加快了人工智能技術的開發與應用，迅速擴展智慧城市方面的戰略布局，先后惠及幾十個城市，這極大地提升了社會公眾生活的質量和生活的便捷度。

如果說工業3.0是信息化時代，那么工業4.0則是利用信息化技術促進產業變革的時代，也就是智能化時代，是互聯網、人工智能、大數據、人機交互急速發展的時代。數字化發展和信息的爆炸對人類社會產生翻天覆地的影響，人工智能技術的發展，也必將使設計的方式產生新的變革，同時對設計教育產生深刻影響。[2]

二、人工智能對設計的影響

人工智能對于設計的影響往往還基于大數據和互聯網的共同作用。大數據為人工智能提供了海量的數據依托，成為設計的基礎知識內容，為進一步的轉化提供了前提條件。互聯網將學界、社會各個領域串聯起來，為設計創新提供了廣闊的平臺。而人工智能則是在前兩者的基礎上，依靠智能算法“引爆”了數據資源，為科學技術與商業創新架起橋梁，產出創新的設計。

目前人工智能的研究領域主要包括了語言和圖像識別、自然語言處理、機器人等，本質上它是一種調節機器與人之間的關系的技術。人工智能在圖像識別領域發展很快。例如“卷積神經網絡”技術（Convolutional Neural Network，簡稱“CNN”）作用于圖像藝術時產生了絕妙的反應。目前，CNN在圖像處理和識別領域取得了很大的成功。它可以從不同藝術家的畫作提取特征、匯總特征、產生分類、預測識別，從而提煉出繪畫風格，最終轉化到一張圖片上，將藝術風格和任意圖像結合起來。在設計領域，阿里巴巴公司開發的人工智能設計大腦“鹿班”（Luban），通過深度學習在圖像領域快速發展。它可以根據用戶輸入的需求，從無到有，經過設計框架、元素中心、行動器、評估網絡，最終生成符合用戶需求和專業標準的視覺圖像。在2017年“雙十一”中，“鹿班”每秒生成8000張海報，這種強大的計算和處理數據的能力，極大地提高了設計師的工作效率，同時也給設計工作者帶來顛覆性的挑戰。

目前，人工智能主要依靠數據驅動進行設計工作。這些數據可以為設計師提供更多的創作靈感，同時拓寬設計工作者的創作邊界，為設計者節省收集資料的時間，同時，更快、更智能的工具將會讓設計師更加專注于重要的事情：“創造”“用戶”及“設計”本身，讓設計工作更高效。面對人工智能的發展，設計師應學習相關技術的知識以及如何操作和使用，了解其運作原理。人工智能收集和處理數據并進行簡單分析，能夠完成許多機械性、重復繁瑣的工作，這樣一定程度上解放了設計師的雙手，同時則需要設計師更加注重自身創造性的培養、創新力的提高以及自身技能的多樣化。目前，人工智能的工作都是依托在人類的思維以及人類的供給上的，這是對人類思維的模仿，而設計師能夠更加深入地挖掘和思考，這才是未來設計師的立足之本。

三、人工智能背景下的設計教育

在設計教育中，我們常常將學生的能力分為研究、創意、表達、合作這幾個維度。例如產品設計中，研究能力體現為學生對設計用戶的研究；創意能力體現為學生依據用戶研究，發揮創造性思維構思設計的形態；表達能力體現為學生轉化創意為具體設計時所使用的設計語言；而合作能力體現為學生團隊合作共同完成設計項目過程中展現的溝通與協調能力。在人工智能背景下，學生設計能力也將迎來新的考驗，同時也是機遇。在研究方面，學生對用戶的研究可以借助大數據完成新的定性和定量，建立新的用戶模型體系；在創意方面，學生可以借助數據和算法來構建新的生活場景和消費形態，產生新的創意視點；在表達方面，自動生成設計將作為設計語言的重要補充，運用計算思維并結合生活場景塑造，能夠依托算法之手，自動生成出意料之外的、數量驚人的創新設計，同時個性化定制也將成為表達的重點；在合作方面，參與式設計將越來越普及，人工智能將影響設計的評價和反饋，也影響教師對于學生合作水平的評估。為此，學生乃至教師，都應該具備終身學習的能力、跨學科的勇氣與能力、計算思維以及用戶體驗塑造能力。

人工智能背景下的設計教育，其實就是創新設計教育。創新設計教育是指對創新思維與設計方法能力的培育及訓練。創新設計教育基于創新設計本身，身處大數據、互聯網、智能化的新環境，創新設計教育有了必須變革的要求。[3]創新設計教育的很多內容，無法通過傳統的教與學的方式進行傳授，需要通過實踐試錯方式，強調通過原型進行迭代式改進，進行用戶體驗的習得與創新方法的探索式教學。[3]

目前創新設計教育依然面臨許多困難。從教學內容來看，首先信息分為結構化、半結構化以及非結構化的信息，相對應的，知識也分為結構化的陳述性知識與半結構化、非結構化的過程性知識。陳述性知識依靠現有教材與案例尚可維持正常教學，而非結構化的過程性知識如今無法迅速得到整理、重構，這將導致教學內容滯后于信息的迭代發展。其次，傳統教學中的評價體系也在接受挑戰，大數據、智能化的評估篩選系統能夠從繁多的教學內容中，揀選出優質內容，摒棄劣質與陳舊內容，讓教學內容參與教育市場競爭，傳統的評價體系已經無法滿足新的市場競爭環境。

從教學傳播載體與路徑來看，首先數字化傳播比傳統的設計教學傳播效率更高，教學內容的分發、學生獲取新知識的途徑都因為數字化更加便捷，教育資源利用率進一步提高。傳統的紙筆載體不僅在效率上不及數字載體，對自然資源也造成更大的消耗，對環境造成更大的負擔。此外，數字化的交互式傳播提供了傳統教學中沒有的雙向傳播路徑，學生能夠及時反饋自身的學習情況，以便教師做出快速應對。

從教學效能來看，傳統的教育效果更多依托于教師本身的素質，包括學術水平、教學經驗，甚至是教師的性格天賦等因素，學生的情況多樣復雜，教師的精力畢竟有限，要做到因材施教并不容易。人工智能則提供了解決方案：學生學習過程中的數據經由教學平臺的收集和整理，依托智能算法，能夠精準地分析和評價每一位學生的學習狀況，并據此推薦更適合的教學內容、教學時間，教師利用人工智能作為輔助工具，能提高因材施教的準確性。另外，線上線下的交互式教學，為學生和教師都提供了一種新的教學模式，不同于傳統的單向填鴨式教學，學生可以在教學中獲得更大的參與感，而教師也能夠及時得到學生反饋，教學相長。

新的教學傳播環境也并非百利無害，例如身處當今時代的每一個人都面臨著信息碎片化的沖擊，海量的數據、新聞、知識如浪潮般涌來，每天占據著大眾的心智，學生則身處于碎片化信息海洋的漩渦中心，如果不能抵御碎片化信息的沖擊，學生逐漸會丟失獨立思考和深度學習的能力，只看到人工智能想讓他們看的信息，深陷“信息繭房”之中。我們一般認為，學習的核心能力包括信息儲存、搜索、鏈接、評價的能力，前三者大數據和人工智能已經超越人類，大數據的信息儲存功能早已凌駕于人腦之上，數據庫的搜素速度也是人腦所不能企及，最可怕的是計算機永遠不會疲倦；而不同信息的鏈接能力，在人工智能的加持下，智能推薦體系也會提供無窮無盡的相似鏈接，給出人腦意料之外的相關信息。如今我們學習的核心能力是評價的能力，在價值評價之后做出選擇，甚至是重組價值。然而這種能力在碎片化信息的沖擊下甚至發生了倒退，而這恰好是教育的核心。

除此之外，人工智能環境下的設計教育還受到大眾媒體沖擊。行動學習理論提出學習的721理論，即人們掌握技能的時間，分配為10% 的時間學習知識和獲取信息，70%的時間練習和踐行檢驗理論，還有20%的時間與人溝通和討論。[3]傳統的設計學生身份只是學習者，也就是教育資源的消費者，消費者的角度使得學生往往缺乏足夠的積極性和參與感，只利用了十分之一的學習知識和獲取信息的時間，而實踐與交流的時間卻不足，這樣的學習模式會降低掌握技能的效率。隨著大眾媒體和自媒體的發展，學習的消費者同時轉化為生產者，依靠平臺創造教學內容，不僅有利于優質教育資源的廣泛傳播，也能夠使學習者本身處于高效學習的狀態，提升技能掌握的速度。

目前的創新設計教育還面臨一個窘境，那就是藝術教育的價值在通識教育中常常被忽略，而在藝術教育中，又缺乏對通識教育和綜合素質的重視。一方面，美國很多學者認為，藝術與藝術所帶來的好奇心和創造力，有利于學生在學習科學、數學、技術、工程等學科時的表現。因此在傳統的STEM education 中加入ART，使之變成STEAM education。[3]另一方面，設計教育中的綜合素質亟待提高。人工智能的技術不斷提高，使得傳統的工作崗位的消失對設計行業造成巨大沖擊，而藝術設計類的職位有其特殊性，除了專業技能，學生還需要具備優秀的審美能力和廣泛的知識面。包豪斯曾主張打破設計教育中藝術和技術的界限，倡導藝術與設計的新統一設計思想，對相關從業人員提出了更高的需求。[4]在西方，很多國家的本科教育不會特別區分文科、理科與藝術學科，這樣設計人才同樣具備廣泛而平衡知識儲備，而我國藝術學科的學生在高中就結束了物理等課程的學習，這使得部分學生在設計中容易流于表面，缺乏客觀和理性精神，以至于無法深入思考和創作。單純的技能型人才無法滿足當下社會發展的需求，人工智能對設計師提出更高的要求。

四、應對之策——創新設計教育

為了應對人工智能背景下的設計教育困境，我們需要創新設計教育作為應對之策。在學生能力的培養層面，設計教育應在多個維度引入人工智能，全面提升學生研究、創意、表達、合作的水平，應將各學科知識進行多方構架。設計教育向內的專業融合，向外的學科交叉已成為學科發展的一種趨勢，而人工智能背景下的設計更應該順應這個趨勢。[5]很多智能設計的實現不僅需要平面設計、工業設計等學科之間的合作，同時需要計算機人員、工程師、軟件設計師、心理學專家等多種領域的人共同參與，為了能在團隊中更好地發揮作用，學生應具備跨學科的知識面和溝通能力以及良好的團隊合作精神。

創新設計教育應著力打造更高水平的教學內容，通過教育大數據采集，分析，評估出更加優質的教育資源，通過教師、學生、高校、社會的全民共創，全面改善知識的活力和更新迭代。同時，高校應加快教學平臺建設，為學生和教師提供學術溝通交流的良好通路，并建立完備的教育數據管理系統，讓學校間的“小數據”相互鏈接，架起達爾文之海的設計大橋，匯集成全社會的創新源泉。國家應該加強對市場上教育企業的平臺監管，引導教育數據庫的開發和應用，讓每個人在未來都能擁有自己的教育資源檔案，促進全社會形成終身學習的風尚。在“人工智能+教育”的時代，人工智能技術將成為未來教師工作的幫手，通過人機協作，輔助教師完成日常工作，以實現高效教學，完善教學模式的同時拓寬學生獲取知識的途徑。[6]教師與人工智能將發揮各自優勢，協同實現個性化教育與終身教育，提高學習效率。設計教育的人才培養，機遇與挑戰并存，我們應主動迎接挑戰，抓住機遇，把握人的綜合素質和教育的本質，培養掌握人工智能技術和適應人工智能發展需要的人才。[7]■