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    人工智能對設(shè)計未來的影響

    2019-05-16 12:55:48趙迪
    現(xiàn)代交際 2019年7期
    關(guān)鍵詞:人工智能影響設(shè)計

    趙迪

    摘要:人工智能的主要目標(biāo)是把人的智慧機器化,而這一旦真正落到實處,其會產(chǎn)生革命性的變化,因為機器的特點是快速、不知疲憊,這是優(yōu)于人的。把人的智能機器化,機器就會像人一樣判斷、分析、抉擇。也可以進行創(chuàng)造性活動。設(shè)計與人工智能的結(jié)合就是利用電腦的智能化、快速化,通過編程等方法,綜合設(shè)計靈感、顏色、方向與個性,按照人機工程學(xué)的原理,把構(gòu)造與創(chuàng)新點等要素聚集整合起來,在計算機上形成完整的設(shè)計構(gòu)想,并產(chǎn)生設(shè)計產(chǎn)品。

    關(guān)鍵詞:人工智能 設(shè)計 影響

    中圖分類號:TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-5349(2019)07-0248-02

    隨著人類科技水平的不斷提高,人征服自然、改造自然的能力也不斷增強。設(shè)計作為改善環(huán)境、美化環(huán)境的一個重要手段,也在不斷進步著。特別是人工智能出現(xiàn)以后,更讓設(shè)計看到了美妙的未來。

    一、設(shè)計與人工智能

    什么是設(shè)計呢?所謂的設(shè)計主要是指以一定的產(chǎn)品為目標(biāo),運用一定的技術(shù)手段,綜合運用專業(yè)知識、設(shè)計學(xué)知識與設(shè)計者的主觀感悟,對預(yù)期的產(chǎn)品在功能、構(gòu)造、形狀與外觀等方面進行系統(tǒng)的、具有創(chuàng)造性的規(guī)劃與呈現(xiàn)的過程。而人工智能從其目的來看,主要是認(rèn)知的智能,運用機器的、計算機的方法生產(chǎn)出類似于人類智慧的機器,用以代替人類的某些勞動,在這個領(lǐng)域中,主要包括對機器人的研究、對語言識別的研究、對圖像識別的處理以及處理自然語言等。人工智能從當(dāng)初的姍姍學(xué)步,到現(xiàn)在已經(jīng)穩(wěn)健的行走了,無論是在理論層面,還是在技術(shù)層面,都變得成熟起來,其應(yīng)用范圍也越來越大,在人工智能的幫助下,科技創(chuàng)新產(chǎn)品會越來越多,這是人類認(rèn)識、改造自然的飛躍式發(fā)展。設(shè)計與人工智能的結(jié)合就是利用電腦的智能化、快速化,通過編程等方法,綜合設(shè)計靈感、顏色、方向與個性,按照人機工程學(xué)的原理,把構(gòu)造與創(chuàng)新點等要素聚集整合起來,在計算機上形成完整的設(shè)計構(gòu)想,并產(chǎn)生設(shè)計產(chǎn)品。

    二、人工智能何以與設(shè)計結(jié)合

    人工智能的主要目標(biāo)是把人的智慧機器化,而這一旦真正落到實處,其會產(chǎn)生革命性的變化,因為機器的特點是快速、不知疲憊,這是優(yōu)于人的。把人的智能機器化,機器就會像人一樣判斷、分析、抉擇。也可以進行創(chuàng)造性活動。現(xiàn)在有人利用人工智能進行彩票的分析,還有人進行了人機大戰(zhàn),其結(jié)果都證明了人工智能的可行性。這也同樣可以證明其在設(shè)計領(lǐng)域的廣闊前景,利用人工智能,可以快速地進行產(chǎn)品設(shè)計,把一些鋪墊性的環(huán)節(jié)省略掉,讓設(shè)計變成一種程序化的過程。到目前為止,這項工作已經(jīng)取得了實質(zhì)性的進展。從發(fā)展趨勢上看,人工智能已經(jīng)進入了快速發(fā)展的時期,對于設(shè)計而言,智能化概念設(shè)計軟件已經(jīng)進入了實際操作階段,正在不斷完善過程中。我們有理由相信,在計算機專家與新型設(shè)計師的共同努力下,設(shè)計與人工智能的結(jié)合為期不遠(yuǎn)。

    三、人工智能對設(shè)計的作用

    不遠(yuǎn)的將來,人工智能必將會進一步發(fā)展,并會在設(shè)計領(lǐng)域大顯神通,顯示出其無法比擬的特殊才能,極大地促進設(shè)計界的發(fā)展。例如,我們可以把盡可能多的設(shè)計作品、與作品息息相關(guān)的設(shè)計背景、目的、理念等存入設(shè)計程序中,設(shè)計師們只要在程序中輸入新的設(shè)計想法與要求,程序就會利用已有的資料進行分析、整理、重新組合等工作,經(jīng)過系統(tǒng)的計算后,生成設(shè)計草圖與初步的效果圖。在此基礎(chǔ)上,通過人的參與對作品進行完善與提升。此外,人工智能還能在思路上、設(shè)計方向上為設(shè)計提供備選方案,讓設(shè)計師有更多的選擇空間,在這里,人的因素會被放大,人工智能只是一種工具,設(shè)計師可以利用人工智能為自己提供啟示。就好比設(shè)計師是一個團隊的首腦,人工智能相當(dāng)于團隊的若干成員,首腦調(diào)動成員的積極性,開展頭腦風(fēng)暴,集思廣益,設(shè)計師負(fù)責(zé)調(diào)動、引導(dǎo)、判斷分析、作出決策。

    四、人工智能的功能

    人工智能發(fā)展到現(xiàn)階段,已經(jīng)具備了很多的功能,可以進行一些創(chuàng)造性的工作了,例如,可以與人下棋,可以寫詩作畫,甚至可以譜曲。這些行為都說明了人工智能具有創(chuàng)造功能,既然如此,其就可以完成設(shè)計工作。Kurzweil組織了一個團隊,這個團隊開發(fā)、編寫的一個人工智能程序,被稱作RayKurzweil程序。這個程序中,輸入了相當(dāng)數(shù)量的詩詞歌句,利用其內(nèi)部程序可以據(jù)此模擬出新的思維,這樣,它就有了若干的文字模版,每個文字模版都對應(yīng)著相應(yīng)的語言風(fēng)格、韻律模式與詩歌結(jié)構(gòu),這樣,它就可以根據(jù)需要創(chuàng)作出風(fēng)格各異的詩歌。與此相類似,現(xiàn)在還有了譜曲的人工智能,創(chuàng)作畫的人工智能,等等,這些都證明了人工智能的功能已經(jīng)達(dá)到了可以設(shè)計的程度。

    五、人工智能的發(fā)展階段

    在實現(xiàn)人工智能的過程中,需要經(jīng)歷五個階段。第一個階段是過去大家一直在做的,即TPS全員生產(chǎn)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化,提升整體的生產(chǎn)文化的管理。第二個階段是精益化和數(shù)字化。第三個階段,在我們知道了當(dāng)前狀況的時候,如果能夠通過預(yù)測性的手段,或者通過數(shù)據(jù)驅(qū)動建模的分析方式,尋找到問題產(chǎn)生的隱性原因,這就是將隱性問題顯性化的階段。第四個階段,當(dāng)知道設(shè)備出現(xiàn)問題的原因時,可以通過結(jié)合具體場景,預(yù)測對設(shè)備的運營或決策會產(chǎn)生什么后果,來實現(xiàn)以預(yù)測性為基礎(chǔ)的有效性運營和決策優(yōu)化。第五個階段,在以上基礎(chǔ)上,把感知、分析、優(yōu)化和執(zhí)行連接起來,實現(xiàn)在賽博空間管理整個實體空間中所有設(shè)備的系統(tǒng),形成了賽博空間與實體空間的鏡像,最終實現(xiàn)CPS的工業(yè)智能系統(tǒng)。用GE倡導(dǎo)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念再來描繪一下未來人工智能的技術(shù)圖景,包含了很多的技術(shù),數(shù)據(jù)輸出后,運用基于機器的算法(machine-basedalgorithms),如嵌入式智能和邊緣計算技術(shù)以及在云端的智能分析、數(shù)據(jù)可視化等,運用數(shù)據(jù)產(chǎn)生最優(yōu)化的決策,傳遞到不同的組織,最終反饋到設(shè)備當(dāng)中進行執(zhí)行。這既包括IT與OT之間的相結(jié)合,又包括很多的云計算、邊緣計算等最新的信息技術(shù),甚至包括像大數(shù)據(jù)分析,人工智能建模等最新的技術(shù)研究方向。

    六、人工智能的轉(zhuǎn)型

    那么對于目前的工業(yè)企業(yè)而言,如何運用人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)轉(zhuǎn)型?可以運用這個模型分成三條路徑。轉(zhuǎn)型的第一條路徑是避免不可見的問題。從數(shù)據(jù)的角度,將問題產(chǎn)生的過程用數(shù)據(jù)分析、建模來了解發(fā)生的原因。并在上述基礎(chǔ)上,通過預(yù)測性方式進一步改善,來避免可見問題的發(fā)生。第二條路徑是把不可見問題變得可見。不可見的問題是指設(shè)備衰退或者生產(chǎn)過程中會出現(xiàn)殘次品,設(shè)備背后的關(guān)聯(lián)性和關(guān)系性模型存在的問題是不可見的,從數(shù)據(jù)的角度能夠挖掘到關(guān)聯(lián)性,把不可見問題變得可見,更加高效地解決問題,會用到PHM、機器學(xué)習(xí)還有知識挖掘等核心技術(shù)。第三個路徑是建立知識的模型,把相關(guān)性挖掘出來后,變成知識進行沉淀。沉淀后在賽博空間建立對稱管理,通過實體空間中所有裝備鏡像的模型,實時產(chǎn)生所需的最優(yōu)決策,用到的核心方法是建模技術(shù)(TwinModel)、信息物理系統(tǒng)(CPS)等。

    參考文獻(xiàn):

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    責(zé)任編輯:景辰

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