AI人工智能正在越來越多領域中被應用，那麼除了AI繪畫，在設計領域裡，AI人工智能還能在哪些領域發揮功能？在本篇文章里，作者便發表了他的看法，對AI未來在設計領域可發揮的作用進行了總結，一起來看一看吧。
一、前言
近十年人工智能在語音識別、圖文識別、視頻識別等方面已經超越了人類，最近比較火的就是AI命題繪畫，谷歌、OpenAI紛紛發布自己的AI繪畫大師。目前AI繪畫水平驚人，繪畫效率和效果遠超人類，除了繪畫領域，暢想一下，AI還可以在其他哪些設計領域可以發揮作用？
二、未來AI在其他設計領域的運用
1. 3D建模
VR/AR發展最迅猛，人們對於沉浸式體驗的需求已越發強烈，各類產品不斷湧現，如PC端體驗口碑最佳的HTC VIVE及移動端具有較大用戶規模的小米VR眼鏡等。
然而所有沉浸式360度的場景構建，都需要大量物體的高清3D模型，目前人工建模面臨著耗時長、成本高、發展慢、產能低等諸多缺點。
而人工智能的發展或將打破這一瓶頸，通過機器學習與算法的優化，尤其是伴隨Intel等行業巨頭在這一方面的投入，商品建模可交由機器/設備自動完成。
當然，在第一階段，人類還會參與到後期的優化過程中；區別於目前的手動建模，自動建模至少70%以上是由機器自動完成的。從長期發展來看，由實際需求促發的這一產業必然會越來越成熟。
自動建模將有效提高商品3D建模的速度，降低成本。但目前，前期的開發成本較高。另外，針對部分物體，如透明、反光等材質的物體，許多自動建模方案仍不適用，門檻較高。
2. 影視特效
影視產業逐步走向工業化、規模化和產業化。數字特效製作高人力成本、低生產效率的問題使得越來越多的特效工作者和特效技術開發團隊開始重視人工智能技術的應用。
在不斷研究與實踐中發現，計算機圖形圖像技術的應用可對視聽素材進行更高效率的剪輯、處理及合成。如工業光魔、Weta等世界頂級視覺特效公司及大型影視製作團隊，都已開始使用機器學習算法等人工智能技術輔助製作一些高呈現難度的數字特效，增加了影視作品的視覺表達方式及效果。
但同時人工智能技術的應用也有相當大的局限性，例如特效算法模型參數需要大量實踐調試、人工智能虛擬角色行為無法預測、鏡頭捕捉到的動作隨機性強造成特效動作失真或僵硬等問題。但隨着新興視聽技術、數據科學和新一代信息技術的不斷發展及融合應用，數字特效產業將實現更快速的智能化發展。
3. 漫畫創作
一般的漫畫創作過程大致可分為三部份: 一是人物形象設計；二是故事編排，包含情節、對話等文學腳本的寫作；三是角色、場景與分鏡配置等漫畫繪製。每位漫畫家都有不同的繪畫風格和敘事方式。
日本鎧俠株式會社（Kioxia Corporation）的研究人員與手冢工作室的藝術團隊合作，利用人工智能深度學習技術完成世界上第一部由人類與AI協作的漫畫作品《PHAEDO》，高度還原了已故知名漫畫家手塚治虫的漫畫風格。
為了讓人工智能學習手冢的畫風與筆觸，研究團隊收集了十五萬張手冢漫畫手稿，利用圖像識別技術將其分類標記，將角色面容等圖像特徵轉換為數據，再利用多個NVIDIA V100 GPU和cuDNN加速的TensorFlow深度學習框架（由StyleGAN編寫）進行訓練和推理。
在角色生成的訓練中，研究團隊還使用了手塚治虫作品以外的多部不同漫畫的人物臉孔和真實的人臉照片來進行訓練，建立對抗性神經網絡模型StyleGAN，讓其充分學習不同風格、不同角度的漫畫人臉畫風。
再使用遷移學習來整合成千上萬個數據點，從粗糙的輪廓描繪逐漸細化至眼睛、嘴唇等細節，讓AI所繪製的人像與手冢原作更加相似。在腳本創作方面，研究團隊將《森林大帝》《鐵臂阿童木》和《怪醫黑傑克》等上百個手塚治虫的漫畫作品分解為多個段落，作為AI“學習”的對象。分析了這些故事後，AI便能自動生成多個故事。
4. 元宇宙+AI技術
人工智能將給元宇宙帶來的最深遠的好處也許在於世界建設領域。人工智能提供商將能夠使用神經網絡（人工智能背後的處理能力）、神經符號人工智能（具有高級學習能力的人工智能技術）和相關技術為每個用戶生成定製場景。這可以通過讓用戶描述有關所需場景的一些細節，然後讓 AI 生成所述場景的完整描述來實現。
然後，提供者可以使用另一個神經網絡，該網絡接受輸入的口頭描述，並使用虛擬現實技術將其變為現實。然後將這兩個神經模型放在一起，我們得到一個系統，該系統從用戶那裡獲取關於潛在場景的部分建議，並自動啟動完整的 VR 體驗，結合用戶的建議並對其進行擴展。
隨着更多場景的產生，這將隨着時間的推移進行微調。一旦有足夠大的用戶社區利用這些功能來創建獨特的內容，人工智能就可以用來對這一切進行數據挖掘——尋找共同的模式，然後使用這些來生成額外的材料並偏向其用戶引導內容的風格創建。
然後可以從人類的大眾思想中推斷出現實和不現實的場景，並使用交互式講故事界面進行指導，讓每個用戶選擇他們想要體驗的獨特場景。人工智能最終將用於在元宇宙中創建身臨其境的內容。
5. 產品設計
設計師前期策劃構思好方案，手繪概念草圖，AI根據草圖生成各種風格的高保真頁面，未來APP應用將由AI設計。
(來源：Uizard)
6. AI+腦機接口
未來通過AI結合腦機接口技術，獲取人類大腦皮層運動神經元信號，來控制計算機與之進行思維交互，例如LOGO設計師通過腦機接口鏈接計算機，不再有鼠標鍵盤，不需要肢體動作，通過大腦思維操縱計算機來控制光標設計LOGO。
三、未來AI能夠取代設計師嗎
以上的設計領域AI將比設計師做的更好，但設計師具備AI沒有的能力。
1. 想象力
想象力是創造出新事物的能力。它是多種能力的綜合，一方面要求理解舊事物，另一方面能夠想象新事物，AI可以對既有數據做分析和推導，但無法做到對不存在事物的想象。
2. 跨學科創新能力
設計師在設計一個音樂APP時，會將音樂領域的認知帶入產品設計中，兩者結合進行創造，具備跨專業的創新能力，AI在同一系統無法學會兩個領域的事。
3. 審美能力
審美是設計師要具備的基礎能力，審美是一件感性且個性化的事情，沒有衡量標準，每個人心中都有一套美的標準，審美可以被語言文字描述和解釋，但是AI感受不到美也做不到對美的評判。
除此之外，還有聯想能力、發散思維和聚合思維、情感、人際溝通、同理心等等，這些都是AI不擅長的。
四、總結
隨着科技發展的驚人速度，未來設計師在工作中，會越來越多的接觸到AI，AI將成為我們重要的助手，設計師聚焦於設計創意的部分，其他技術部分可以有AI高效解決，實現科技和設計師創造力的完美結合。
作者：WOWdesign，研究設計價值最大化，涉及用戶體驗、品牌體驗、空間體驗。
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題圖來自Unsplash，基於 CC0 協議。
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