人工智能做設計，是否行之有效？

    百度公司董事長李彥宏曾無數次提到“未來是人工智能的時代”。對此，前百度首席研究員吳恩達解釋說，未來有些事情可以不由人類大腦，而由人工智能把人從重復性的瑣事勞動中解放出來，專注于為最有創造力的領域創造價值。

    將人類從瑣碎的勞動中解放出來，只專注于創造性的活動和思考，這樣描繪出來的人工智能藍圖讓人無限向往。而現在，人工智能除了做重復性的勞動，更在向創造性活動踏足。

    其實目前已經有很多媒體在利用AI代寫新聞稿件了，甚至設計領域也出現了人工智能的影子。在淘寶雙11期間，淘寶網站里的海報每20分鐘出一張，整個雙11期間大約出來4億張海報。如果這些海報由人工設計，一個設計師一天最多完成50張海報，要出上億張海報就需要34萬天，也就是大概需要9000年。

    這說明，人工智能在產品設計中還是擁有很多優勢。其不僅具有超強的計算能力，能夠在短時間內完成復雜的計算任務，還不受人類主觀情緒影響，能夠相對公平的評估設計方案。因此，在設計中引入人工智能可以積累并利用經驗知識，且能夠快速高效地優化設計方案，以及能夠不斷地探索出最佳的設計方案。

    現階段人工智能在設計方面的水平顯然是無法完全和人類并駕齊驅的，但AI系統能夠實時監控和抓取信息，快速生成相關設計產品?，F在，除了用戶自己上傳設計素材到AI系統，自動形成想要的設計之外，AI系統還可以自動從用戶瀏覽過的圖片、視頻、文字來分析其視覺喜好，然后迅速完成用戶想要的設計圖片。

    這樣一套人工智能系統，技術含量很高，但究其根本還是依靠大數據進行計算，不是真正的“思維設計”。而近日，科學家提出了一個“人在學習循環（Human-in-the-learning-loop HILL）”框架。

    這個框架由一個設計思維過程（Design sprint）組成，并合到了一個敏捷開發過程中。該過程可以通過對用戶反饋的定量測量來代替定性的用戶測試，這種替換能夠為后續的學習周期提供可擴展的教學反饋。

    HILL設計周期過程可以取代定性用戶測試的定量心理測量工具的設計感知，所生成的用戶反饋用于訓練機器學習模型，并沿著四個設計維度（新穎性、能量、簡單性、工具性）指導后續的設計周期，然后將四維用戶反饋映射為用戶場景和優先級，思維過程就會將用戶反饋直接轉化為實現過程。

    而循環中的人是質量的檢驗員，他會仔細檢查收集到的用戶反饋，以防止無效數據進入機器學習模型訓練。這一思維框架有利于讓人工智能擁有真正的“思維”，未來，一旦可以實現開發利用，在設計領域將會帶給人類意想不到的驚喜。