人工智能技術在界面設計中應用策略研究

摘要：人工智能（Artificial Intelligence， AI）技術作為一種信息科技領域的創新技術，已成為當今時代重要的生產工具。人工智能在界面設計（UI）領域中的應用可以為設計工作提供新的思路和方向，實現人機交互、視覺感知等方面的創新，并提升設計工作效率。文章在分析人工智能技術在界面設計中的應用優勢及特點的基礎上，提出了人工智能技術在界面設計中的應用策略，旨在為人工智能時代背景下的界面設計人員提供一定的參考和幫助。

關鍵詞：人工智能；界面設計；用戶體驗

引言

人工智能（AI）是20世紀以來信息科技領域的重大突破，目前正處于高速發展階段，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個分支。人工智能憑借強大的計算能力和不斷迭代優化的算法模型，已成為多個領域的重要生產工具，廣泛應用于國民經濟的各個領域，在智能交通、醫療、教育、法律、金融等領域中均發揮了重要作用。同樣，在界面設計領域，人工智能也正在改變消費者和企業對用戶體驗的看法。人工智能提供更多創新見解、更具體的文本內容、更便捷的交互方式和更直觀的界面。人工智能的應用，能根據個人喜好個性化用戶界面，挑戰傳統交互方式，并增加語音交互等新渠道。

同時，隨著移動互聯網和移動終端設備產業的快速發展，用戶對交互界面視覺體驗的要求也越來越高，簡單的界面設計已無法滿足用戶的不同需求，必須不斷以用戶為中心，從用戶認知出發進行設計活動。需要以目標為導向進行創新，提高界面識別度和用戶使用效率，同時也對設計人員提出了更高的要求。

因此，從人機協作角度來看，將人工智能技術應用于界面設計可以更有效地利用資源，拓展設計思路，幫助設計人員在提高設計效率和質量的同時，更好地滿足用戶的需求。例如，人工智能可以通過數據分析和推薦系統技術提供更加精準的用戶畫像，也可以根據用戶喜好提供設計建議等。

1. 人工智能概述

人工智能是計算機科學的一個分支，旨在創建可以像人類一樣工作和學習的智能機器[1]。AI使機器能夠執行需要人類智能的復雜任務，包括視覺感知、語音識別、決策和自然語言處理等。根據其功能和特點可以劃分為以下幾種主要分支。

1.1 規則式人工智能

此類型人工智能使用規則庫來解決問題，基于規則的AI系統使用含一系列預定義的規則和邏輯來做出決策，系統會根據輸入的問題來匹配相應的規則，從而給出相應的輸出結果。

基于知識的人工智能：此類型人工智能使用專家系統或知識庫，根據事先編寫好的規則來解決問題，能夠對問題進行推理和分類，應用場景也較為常見。

1.2 機器學習

此類型人工智能可以使用算法從數據中自主地學習，并隨著時間的推移而改善其預測精度和模型性能。機器學習分為監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習等幾種形式。其中，監督學習是在已知正確答案的標記數據上進行訓練，該算法使用這些數據來學習如何對新的、未標記的數據進行預測。而無監督學習是在未標記的數據上訓練的，正確答案是未知的，該算法在沒有任何前提情況下識別數據中的模式和關系。半監督學習是將監督學習與無監督學習相結合，在標記和未標記數據的組合上進行訓練，能較好避免數據的浪費，并提高了模型的性能。

1.3 深度學習

深度學習是機器學習的一個子集，采用神經網絡模擬人腦的神經網絡結構，神經網絡由處理和傳輸信息的互聯節點層組成，可以從大量數據中自動學習特征并進行預測和分類，可用于圖像處理和語音識別等數據復雜且多維任務并行領域。

1.4 自然語言處理

此類型人工智能可以理解和處理人類語言，包括語音和文本，可以用于自動語音識別、機器翻譯、智能對話等場景。

1.5 計算機視覺

此類型人工智能可以讓計算機理解和分析圖像和視頻數據，包括圖像處理、目標檢測等應用。

2. 人工智能技術對界面設計的影響

人工智能背景下，對用戶體驗設計和人們使用產品的方式產生了重大改變，并將繼續影響用戶與應用和網站的界面交互方式。人工智能憑借其分析大量數據、自動執行重復性任務和適應用戶行為的能力[2]，將以多種方式改變界面設計的創作流程，并呈現出一些新特性。

2.1 智能化

人工智能可以幫助設計人員更多地了解用戶的行為方式，基于用戶數據進行自動化處理，以此來改善用戶體驗。例如，人工智能算法可以跟蹤用戶在網站上的交互行為，并分析總結出相關數據，如用戶通過哪個瀏覽器訪問網站、哪些頁面用戶停留時間較長、用戶在哪個位置關閉網頁等，并基于數據提供優化排版建議，使得設計過程更加高效和精準，節省時間及人力成本。

此外，人工智能可以自動執行某些任務和流程，例如自動創建文檔、設計規范和模式等煩瑣事項。設計人員可以在人工智能技術的支持下，進行深入的思考和創意的發掘，以此創造出更具有創意和價值的設計作品。

2.2 標準化

隨著人工智能的發展，協助界面實現的前端框架領域也快速發展，并出現了一批成熟方案。這些框架案例整合了組件樣式、前端實現方案等，精簡了界面設計、前端搭建的制作流程，推進了標準化流程的發展。特別是對于一些個性化需求低的界面，可以直接采用這類前端框架即可完成快速搭建，甚至不需要前端技術人員的參與，設計人員只需把控整體設計方向即可完成應用或網頁的功能實現，在一定程度上縮短了項目制作周期。

2.3 個性化

以上簡要說明了人工智能技術能夠使設計人員將從煩瑣而枯燥的設計工作中解脫出來，但隨著信息技術與生活水平的發展，用戶對于界面設計也提出了更高的要求。人工智能算法可以通過分析用戶的行為和偏好，進行用戶畫像和需求預測，以此來提供個性化的體驗。例如面對某個特定的目標用戶群體，設計人員可以通過人工智能技術進行情感分析，了解用戶的情感傾向，從界面結構、配色、排版等多方面進行優化，以最大限度地吸引用戶。此類復雜的定制界面，可以使用戶在使用過程中感覺更加舒適和自然[3]。此外，人工智能可以通過學習和適應用戶行為來優化用戶體驗，結合用戶數據調整界面布局和視覺元素，最大限度地減少用戶的認知負擔，從而更貼合用戶的需求。

2.4 可持續性

人工智能可以幫助設計人員持續分析用戶行為數據和市場趨勢，以了解當下目標受眾的興趣和需求，從而設計出符合產品形象和市場需求的設計作品。同時，使用這些信息來改善整體用戶體驗，及時調整相應設計模塊，使用戶更容易實現他們的目標。此外，人工智能可以不斷優化自身模型來支持新的交互形式，例如自然語言處理、語音命令和手勢，使界面更直觀、更易于使用。例如，可以使用自然語言來理解和響應用戶請求，讓用戶更輕松地完成任務，在減少使用交互手勢的情況下，無須瀏覽多個屏幕或菜單，也能為用戶提供更直觀、更流暢的體驗。

3. 人工智能技術在界面設計中應用策略

界面設計是一項復雜的系統工程，不僅包括了界面產品功能和系統架構的設計、用戶需求等方面內容，還包括了用戶與產品間的交互方式、反饋方式等方面內容，界面設計流程如圖1所示，一般可以分為以下幾個階段。

在設計界面之前，首先需要確定用戶的需求，可以通過用戶調研、競品分析、問題結構分析等方式得出。在此階段，通常使用手繪、線框圖或者簡單的原型來設計初步界面。制作原型是界面設計的一個重要步驟。通過制作原型來模擬用戶交互過程，能夠檢查設計中的漏洞和不足之處，并根據原型測試的反饋優化設計細節如顏色搭配、字體等。在進入到開發階段，需要與開發人員緊密合作，制定并實現項目計劃。在開發完成后，需要在用戶集群中進行測試，找出潛在問題和可改進的空間。在經過多次反復測試優化后才能上線。在上線后也需要定期檢查和維護，以保證用戶體驗和功能的優化。可以看出界面設計的設計流程是一個不斷迭代優化的循環過程。

相較于傳統的設計流程，借助人工智能驅動的設計工具將簡化設計流程，如圖2所示，可以使用機器學習算法來自動化或協助設計過程的各個方面，使設計人員能夠更輕松、更高效地創建用戶界面和提升用戶體驗，以及自動執行煩瑣的任務，例如測試和自動化優化，提高效率與準確性，讓設計人員能夠專注于更高層次的任務。以下簡短敘述人工智能如何用于界面設計并為其提供生產動力。

3.1 產品定位

人工智能可以結合當前的設計趨勢，根據產品的定位和目標市場，分析得出符合產品特點和定位的設計要素，幫助設計人員更好地進行設計決策。

3.2 分析用戶需求

人工智能算法可以分析目標用戶的行為和偏好，了解用戶對界面設計的期望，將用戶的需求轉化為界面設計的目標。例如，情緒分析算法可以通過分析社交媒體帖子來了解用戶對特定品牌或產品的感受，并使用此信息來改善用戶體驗，為設計決策提供信息，幫助設計人員深入了解目標用戶的需求和特點，打開創作思路。

3.3 設計生成

人工智能驅動的設計工具可以在現有大型數據集上進行訓練，以此來自動生成新設計。例如自動生成布局、提供多種顏色搭配、生成不同類型的圖片素材等，不僅能幫助設計人員獲取頁面布局或原型圖想法，也節省了人員從頭開始創建設計、收集素材等所花時間和精力，從而提高界面設計工作效率。

3.4 內容創作

通常，當設計人員在設計線框圖時，會使用類似“lorem ipsum”的文字占位符，而不是真正的內容，使用人工智能工具可以生成相應的文本內容，這些真實的內容會更接近產品的使用場景，便于將設計可視化并向用戶展示。

3.5 品牌和風格指南創建

人工智能可通過分析現有設計和識別輸入元素來協助創建品牌標識和風格指南。此外，人工智能還可以幫助設計人員進行設計評估，以指導他們選擇最佳設計方案。

3.6 簡化測試流程

人工智能技術可以為特定的應用程序或網站找到合適的可用性測試方法，也能通過數據分析判斷界面關鍵引導信息是否清晰、用戶是否能理解界面內容等。此外，可以跟蹤相關產品上線后的用戶反饋，以此來提出問題解決方案和發掘可實現的目標。

結語

總而言之，人工智能技術在界面設計中的應用是未來發展的必然趨勢，可以使界面設計更加智能化、高效化，幫助設計人員簡化設計流程、優化用戶體驗、提高交互效果等，但并不是說能完全取代設計師，目前，人工智能技術的應用仍然存在一定的局限性。

一方面，人工智能技術還不足以產生具有獨特個性的設計作品。當設計人員進行創作時，很多設計決策是基于個人的經驗情感和對自身美學、對用戶需求的理解，這是人工智能技術無法替代的。另一方面，人工智能技術在理解語言和文化背景方面仍然存在差異，現階段的人工智能技術只能根據規則與知識進行分析和推理，不能實現真正的文化理解。由于人工智能技術本身存在局限性和不足之處，設計人員還需要在實際工作中不斷實踐和探索。

因此，當我們談論在設計工作中的人工智能技術應用時，更多的是指人機協同創作[4]，機器能幫助我們更高效地工作，但設計人員也需要不斷學習和掌握相關技術，以適應行業變化。只有將人工智能技術與創意思維相結合，才能打造出更具獨特個性和高質量的設計作品。

參考文獻：

[1]孫效華，張義文，侯璐，等.人工智能產品與服務體系研究綜述[J].包裝工程， 2020，41（10）：49-61.

[2]郭子明，項天舒.論科學技術對設計藝術表達的重要性：以人工智能“鹿班”對平面設計的推動為例[J].明日風尚，2020， （20）：12-13.

[3]吳軒宇，洪兆溪，劉繼紅，等.復雜定制產品智能化設計與驗證協同模式[J].計算機集成制造系統，2022，28（9）：2700-2717.

[4]李軍燕，設計人工智能視野下人機交互情感化設計的應用[J].軟件，2021，41 （12）：34-37.

作者簡介：楊琦，碩士，助教，研究方向：數字媒體設計。