胡曉琛

摘 要：云計算和人工智能環(huán)境下，賴以驅動設計創(chuàng)新的新技術和新平臺層出不窮。越來越多的基礎性設計工作正在或即將被人工智能所替代，而藝術設計人才的教育和培養(yǎng)在這樣的時代背景下究竟應該如何調整，作為從事藝術設計人才培養(yǎng)多年的教育者和設計師，一直在研究如何培養(yǎng)學生掌握用設計思維、設計技能和科學技術來嘗試用創(chuàng)新設計產品滿足使用者的需求。本文將從“人腦”和“機腦”不同的設計思維和設計工作方式出發(fā)，來探討使用大數據和人工智能來模擬真人設計師進行數據分析、圖像處理、文字處理和版式處理進行設計的可行性和用戶體驗度，并通過“人腦”和“機腦”不同的設計行為和設計成果來探討如何培養(yǎng)未來的設計師掌握“大數據”“云計算”“人工智能”來進行更具有創(chuàng)意的設計活動，同時使設計作品更加符合未來“新”的藝術設計人才需求。

關鍵詞：人腦;機腦;“機鬧”;云計算;人工智能

1 云智背景下的藝術設計

1.1 “云智”背景

“云智”是云計算與人工智能（AI）的縮寫。“云計算”，[1]美國國家標準與技術研究院（NIST）定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式可以通過網絡完成大數據處理的需求，提供可用的、便捷的、按需付費的，每秒10萬億次的運算能力。Google、阿里、百度、騰訊等都擁有幾十萬臺服務器，“云”賦予了用戶前所未有的計算能力，同時支持用戶在任意位置、使用手機、電腦等各種設備獲取服務?！叭斯ぶ悄埽ˋI）”是用于研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論方法和技術的一門新興的計算機科學。人工智能最牛的地方在于它可以模擬人的意識、思維來對人獲取信息和處理信息的過程進行模擬，從而使機器能夠勝任一些通常需要人的智慧才能完成的復雜工作。比如下文我們所要具體來談的“藝術設計”的問題。人工智能是當下的熱詞，也是未來的一段時間內可能對藝術設計人才的培養(yǎng)帶來巨大沖擊的計算機技術。

1.2 藝術設計

藝術設計一直以來都是一門獨立的藝術學科，它區(qū)別于傳統(tǒng)的藝術門類，為人的需求服務。同時藝術設計也是一門綜合性極強的學科，它涉及對人類社會、文化、經濟、市場以及科學技術等眾多方面的思考和應用，同時通過藝術培養(yǎng)的審美能力也反映在了設計師的綜合表現(xiàn)能力、感知能力和創(chuàng)意能力上。隨著信息革命時代的到來，云計算和人工智能被大規(guī)模的應用到各行各業(yè)，其中也包括了藝術設計領域。用計算機來替代人來完成需要大量人力來完成的重復性勞動成了一種趨勢?！奥拱唷盵2]經過了3年內測已經被正式推廣到商用領域。這雖然已經是一個被提了又提的舊話題，但是它確實成了未來對設計人才的生存和培養(yǎng)產生深遠影響的產品。也對云智背景下藝術設計人才的培養(yǎng)之路提出了一個巨大的問號！在藝術設計的專業(yè)領域上，過度使用云計算和AI概念的技術鬧劇正在加劇，并在一定程度上帶來了極具兩面性的現(xiàn)狀，一方面云智技術的合理使用可以簡化設計師的工作量，提升設計師的工作效率;另一方面濫用帶來的負面效應，也阻礙了設計原本應該具有的情感因素受到了阻礙，從而影響了設計創(chuàng)新力的發(fā)展動力。

2 “設計”與完成設計的“人”

2.1 “人腦”與“機腦”

“人腦”要指人的大腦，在本文中主要指真人設計師的設計思維。“機腦”指計算機的大腦，在本文中特指應用了人工智能技術來從事設計的計算機的應用系統(tǒng)，它是研究、開發(fā)設計師的設計思維和設計技能的可以用來模擬真人設計師進行數據分析、圖像處理、文字處理和版式處理，自動處理并高效完成一定的平面設計工作的智能系統(tǒng)。

2.2 “人腦”與“機腦”在完成設計過程中最大的差異

設計是面向人的需求而展開的行為，人的需求直接引導了設計需求的產生，不論用計算機來完成設計還是由人來完成設計，他們的出發(fā)點和目標都應該是一致的。那么接下來我們就可以看到“人腦”設計師的大腦的特別之處就在于“敏感”“情感”“靈感”……在我們培養(yǎng)的設計師當中，優(yōu)秀的藝術設計人才是感性的、充滿著發(fā)散性的、跳躍的思維方式，幫助設計師能夠感性的去體驗和了解設計的需求也就是“人（目標用戶的）需求”，這種需求通暢來說不僅是物質上的需求，同時也包含了心理需求。

而“機腦”，人工智能的大腦在處理設計需求的時候則是采用了線性思維的方式，依靠自身強大的計算能力，將所有的機器所學習過的設計方法都嘗試一遍，并通過一定的適用性標準來測試設計結果，從中篩選出最佳的設計作品的方式來解決設計問題。

2.3 一個假設

“鹿班”是如何利用AI來完成智能生成圖片的，從添加商品/素材-選擇智能生成條件（包括了輸入文案、輸入尺寸、上傳LOGO、選擇行業(yè)）最后一鍵智能生成并購買下載使用。讓我們用一個圖表來說明這個設計成品誕生的過程，我們可以看到計算機不費吹灰之力的在幾秒之間就進行了4480個方案的設計運算，最終選擇了1個方案。使用云計算+AI來完成設計貌似不費吹灰之力，那么我們再來看一下下面這些大師的設計作品，這些作品被鹿班設計出來的可能性究竟有多少？在鹿班學習過的大數據中是否也包括了這些經典設計作品的資料呢？答案顯而易見，人類的智慧和靈感永遠是計算機人工智能的老師，只是計算機這個學生在學習的時候可能并沒有交學費，而這個學生也真的是一個勤奮的但是缺少了靈性的“人”，所以它可以學習并記下所有作品的模式，但是它不懂得人類的情感和作品和人之間微妙的聯(lián)系，因此它不可能自己創(chuàng)造出一種新的設計語言或者藝術表達方式。

2.4 “if…”條件語句

這是計算機編程中間的條件語句，當表達式為真的時候就執(zhí)行后繼語句，當表達式為假的時候則執(zhí)行語句2，順次執(zhí)行后繼語句。如果程序判定了設計方案已經通過了設計評判的標準，是否就會停止繼續(xù)嘗試不同的設計方案呢？

由誰來告訴人工智能的算法，這些由計算機運算出來的這些作品中哪些是美的？在計算機用各種排列組合的方式設計出一幅又一幅的海報，又從中舍棄掉幾千上萬個作品，保留下最后1張成品的時候。人工智能是否能夠讀懂這些作品中所包含的深刻含義和畫面中不單純依靠文字標題也能夠通過圖像傳遞出來的信息和情感因素呢？如果讓我們用編程的方式來優(yōu)化現(xiàn)有的AI設計系統(tǒng)，完成設計上述海報的設計要求，可能嗎？

2.5 關于藝術設計的人機大賽

我們常說創(chuàng)意是無法被復制的，人類通過圖像和文字的符號來傳遞和解讀信息的時候，我們可以試著來提議一場關于藝術設計的人機大賽。假設，請在場的任意一個人給出一個隨機的設計命題（例如，動物保護的主題），然后請“鹿班”和設計師同時根據這個命題開始設計？

關于這場競賽的規(guī)則，對于身為超級計算達人的鹿班我們僅提出1個特別的限制條件，那就是將設計出來的作品，跟全球設計作品數據庫去進行圖像比對，只要有超過10%的相似度（參考學術論文查重的要求來制定的要求）的圖就不能使用，那么讓我們來看一看同樣的時間以及能夠使用同樣的設計素材來進行設計的前提下，“鹿班”和“設計師”究竟鹿死誰手？相信這個結果可以告訴所有的藝術設計師和培養(yǎng)設計師的人，“美”的評價準則在于人而不是機器;“創(chuàng)意和靈感”的來源永遠是人，計算機只是輔助人來進行更復雜和更廣的數據檢索和推演。

3 云智背景下的藝術設計人才的培養(yǎng)框架

綜上所述，在云智背景下的藝術設計人才培養(yǎng)目標應當是培養(yǎng)一批擅于應用大數據、云計算和AI來調研、分析和輔助解決設計問題的設計師。他們需要具備的特質包括了：第一，擅于觀察生活和體驗生活;第二，善于向用戶、向自己、向AI提問，善于提問的人也是善于思考的人，如果無法發(fā)現(xiàn)問題也就意味著設計師無法找到設計問題，也就會對設計無從下手;第三，對于設計具有獨特的關于美感和情感的表達方式;第四，學會用大數據、云計算和人工智能來輔助設計，完成各種類型的設計項目。

根據設計師的培養(yǎng)目標和方向，我們設計了一套云智背景下藝術設計人才的培養(yǎng)框架：

設計人文課程（理論課）：機器倫理、設計批評、設計史……

傳統(tǒng)的藝術設計專業(yè)技能課程：設計基礎、設計表達、影像編輯……

創(chuàng)新的藝術設計專業(yè)技能課程：設計思維、用戶研究和認知心理學、田野調查、數據建模、交互設計……

計算機輔助設計方面的課程：編程、硬件設計、數學、人工智能輔助設計……

跨學科的綜合實踐課程：數字媒體設計實踐、社會服務設計、大數據營銷……

4 結語

設計所傳遞的“情感”必然是人和人之間才能傳遞的信息，這個信息也必然將由人來塑造。培養(yǎng)面向未來的藝術設計人才要的不是畏懼技術或者是機器至上主義的人，而是能夠平衡計算機人工智能給設計師帶來的便捷，又能夠主動思考問題的人。云智背景下培養(yǎng)的藝術設計人才需要掌握高于計算機的“美”的評價準則，只有用“心”和情感去進行作品的創(chuàng)作，用創(chuàng)意和靈感來激發(fā)設計的思維，掌握用人工智能、大數據、云計算甚至于未來發(fā)展的任何一種智能的設計工具來輔助設計和提高設計效率的方法。

參考文獻：

[1] 2014年云計算大會云計算標準化體系草案形成[Z].中國云計算，2014-03-05.

[2] 鹿班的介紹[DB/OL].鹿班官網，luban.aliyun.com.

[3] 羅素，諾維格.世界著名計算機教材精選·人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）[M].清華大學出版社，2013.

[4] 伊恩·古德費洛，約書亞·本吉奧.深度學習[M].人民郵電出版社，2017.

[5] 塔里克·拉希德. Python神經網絡編程[M].人民郵電出版社，2018.