前面通过三篇文章《人工智能的发展和定义》、《面向用户的人工智能系统底层设计》和《人工智能时代下交互设计的改变》介绍了人工智能基础、系统底层设计以及上层应用的设计。本次更新的最后一篇文章关注的是人工智能与设计的关系，这应该是设计师们最想了解的部分；这篇文章是为后期调研人工智能对不同设计领域的影响做个铺垫，欢迎阅读。

人工智能对设计的影响

人工智能的普及是否使设计师失业引起了业界的一股躁动。要回答这问题，应该先弄清楚设计与人工智能的关系，我们可以从本质开始入手。

有人认为设计是为了追求美，和艺术没什么区别；但设计做久了，会有更深刻的理解：设计是为了解决问题。那么设计是什么？在网上看到了一句对设计的定义：设计是有目的的创作行为。这句话解释得非常棒。目的代表主体所追求的目标，创作是把自己的灵感、经验和感觉表达出来。设计是为了解决问题说明设计是为了解决问题的创作方案，设计为了追求美说明设计是为了解决设计对象美感和实用性的问题的创作方案，所以后者属于前者。

艺术是为了将自己的灵感、经验和感觉等主观感受表达出来。设计和艺术的本质在于是否拥有目的；目的是一种观念形态，反映了人对客观事物的实践关系。相比起艺术，设计更多是一种人对客观事物的实践方式，在考虑主观因素的同时也要顾及外界等客观因素。

从定义上来讲，人工智能是使机器代替人类实现认知、识别 、分析、决策等功能，其本质是为了让机器帮助人类解决问题。也就是说，人工智能在一定程度上也是一种设计，其目的是为了帮助人类解决问题，创作出与人类思维模式类似甚至超越人类思维模式的解决方案。

问题的复杂程度会直接影响解题人的最终方案，因为人的知识、经验、精力是有限的，很少甚至没有人会长时间都在解决同一个问题。当解题人找不到最优方案时，他们给出的方案具有一定的主观性，甚至有可能错误的。但也有例外的时候，人有神奇的技能-灵感和直觉，它们可以短时间内帮助人类找到解决问题的捷径。

目前的人工智能属于弱人工智能，暂时无法拥有人类的主观能力：灵感、感觉和感受，也没有人类的跨领域推理、抽象类比能力，只能依赖数据和经验来创作或者解决问题。但计算机比人类拥有三个优势：

1. 可以在极短时间内完成超复杂的运算；
2. 可以长时间不厌其烦做同一件事，而且不会累；
3. 记忆力好，积累的经验可以被随时调用；
4. 没有情感等主观因素，比人类更公正客观对待每个方案。

这四个优势可以使计算机在解决超复杂纯智商难题时不断探索新方案，不断积累经验，不断优化方案，通过穷举和对比，找出最佳的方案。人工智能在不同的领域积累的经验增加，它对事物间关系的洞察力也会逐步提高，它也会不断反哺提高自己解决问题的能力。当人工智能的运算能力、分析能力、洞察力超越人类时，人工智能在很多领域提供的解决方案会上优于人类。

设计除了解决问题外，还有对美的理解和创作。美感是对美的体会和感受，它是复杂的，它包含了历史、文化、环境、情感等客观和主观因素，所以不同时代、阶级、民族和地域，有着不同文化修养和个性特征的人对美的定义也不同。不同人之间有着不同程度的美感能力，有些是先天因素影响，取决于个人的感知能力；有些是在社会实践等后天因素训练出来的。

由于弱人工智能缺乏人类的主观感受和推理类比能力，以及缺乏对当代世界和社会的文化和环境的理解能力，所以弱人工智能对美感一无所知。人工智能不懂美感不代表人教不懂会机器生产美感，就像托福和雅思，即使英语不太好看不太懂文章在说什么，只要懂套路，考生也能考出一个还行的成绩。

图片处理应用Prisma通过深度学习将一张图片的风格特征分析出来，毫无保留迁移至另外一张图片。

阿里鲁班系统通过深度学习来量产Banner，设计师将自身的经验知识总结出一些设计手法和风格，再将这些手法归纳出一套设计框架，让机器通过自我学习和调整框架，演绎出更多的设计风格，上亿的Banner通过素材进入该框架后批量拼装而成。

来自微软亚洲研究院的研究员与清华大学美术学院的艺术设计专家让AI接手了繁杂专业的图文排版设计工作，他们提出了一个可计算的自动排版框架原型。该原型通过对一系列关键问题的优化（例如，嵌入在照片中的文字的视觉权重、视觉空间的配重、心理学中的色彩和谐因子、信息在视觉认知和语义理解上的重要性等)，把视觉呈现、文字语义、设计原则、认知理解等领域专家的先验知识自然地集成到同一个多媒体计算框架之内，并且开创了“视觉文本版面自动设计”这一新的研究方向。

以上案例说明人工智能即使不懂审美，也可以替代人类生产可被公式化（规范化）的设计。可被公式化的设计说明这些设计是已成熟的，有规律的(模型)、受限制的(参数)、可量产的。如果不想被人工智能的美感设计领先，设计师的美感设计应该是创新的（未成熟未被发现规律的），包含更多元素的（更多复杂参数如历史、文化、环境、情感等等）。

人工智能与设计师的关系

设计是一个用处非常广泛的动词，可以搭配不同名词成为各种专业术语，例如程序设计、架构设计、交互设计、UI设计、建筑设计、材料设计等等。但设计师更多是指处理好人与设计对象之间的关系，提高体验满意度的职业，例如室内设计师是为了提高人在室内的居住质量；服务设计师是为了提高人在服务流程中的满意度；交互设计师是为了解决人与计算机的交流问题；UI设计师是为了升华人与计算机的交流体验。

上文已提到，人工智能在解决超复杂纯智商难题上最终会超越人类，而且可以生产出可被公式化（规范化）的设计，例如符合规范可批量生产的平面设计、符合规范已成熟的网页和移动端交互设计。但对于人工智能，设计师不用过多担心被取代问题，因为设计师的工作是为了提高体验和满意度，体验和满意度都是主观的，这是人工智能很难去衡量的。既然人工智能也是一种设计方案，那么设计师可以利用人工智能这工具创造出什么价值？

1. 在互联网和移动互联网时代，由于产品用户量大以及技术的限制，产品无法针对每位用户在不同场景下的需求进行设计，所以产品功能只能绝满足大部分用户都有的核心场景；还有每位用户的审美能力的差异，设计师只能考虑用更简洁的设计语言来满足大部分用户的基础审美。在人工智能的帮助下，产品有能力做到根据用户的使用场景和行为分析出用户的当前诉求，并提供相应服务。人工智能为个性化服务提供了基础，个性化服务意味着要考虑更多关于该名用户的特点，包括文化，经历，心理等因素，如何设计能更满足该名用户，这是一个全新的机会和挑战。

2. 人工智能为艺术型设计师带来更多机会。进入个性化时代的产品基本满足用户需求，相同类型的产品结构和功能会越来越接近，能为产品带来活力和差异的除了自身的底层技术基础，更多是艺术型设计师的理念和风格，以及自身品牌。就像时尚品牌优衣库和Gucci，单件商品两者的品牌和设计产生所带来的利润差距巨大，人工智能产品也可以做到。

3. 人工智能使产品的使用成本降低，信息架构扁平化，整体体验提高；但个性化设计意味着需要考虑更多元素。简单和个性化貌似矛盾，如何保持产品简单可用又能突出个性化，这也是一个全新的机会和挑战。

新的设计对象

计算机的普及和难以使用，催生出交互设计这个术语，交互设计专门解决计算机如何更好地与用户交流互动的问题。交互设计师在设计过程中总结出一个新术语：以用户为中心的设计，在设计时密切关注用户的体验和感受。用户体验设计这个术语逐渐扩散到各行各业，它所带来的价值让各个企业明白提高体验的重要性，并着手优化自家产品服务，到后面也衍生出服务设计等专业术语。

产品体验不好，用户还有其他替代选择，所以大家开始关注用户体验。但现在用户体验设计存在着一个局限性：它设计对象仍然是产品，它只关心用户在使用产品期间的体验，不关心产品对用户其他方面的影响。这是可以理解的，因为企业间之间存在着竞争，以及互通数据分析数据需要非常高的成本。所以产品体验好了最大收益自如是产品和企业，并非用户。

辛向阳教授提出了一个更领先的观点：EX-Experience Design，以用户经历为中心的设计。简单点说，生活中每天发生的琐碎小事不会被记住，例如吃饱睡饱；但特殊的经历会被记住，例如在迪士尼公园的路上突然跑出来一群鸭子，你会记住那次惊喜。UX构建的是每一件小事，EX构建的是用户经历，基础是每件小事之间的联动。EX更多关注全局性，就像迪士尼乐园把控全局体验为游客带来惊喜。EX是个性化服务的基础，它会从多个维度包括用户画像和行为、场景和环境、上下文的理解（上一件事情发生了什么，后面安排的事情）等为用户创造价值。

当设计对象从产品转变到用户经历时，设计师不能只考虑自己的产品体验，还要从全局出发考虑产品与产品之间的联动，考虑不同场景和突发事件时自己的产品如何服务用户。产品从单体变成一块拼图，需要考虑上下左右的关系并兼容，这对设计师来说是一个全新的挑战。

如何设计人工智能产品

人工智能为个性化服务带来新的可能，要想设计一款更友善更像人类的产品，我们先看看人类是怎么交流的。人与人之间的交流分为双向交流和单向交流，双向交流包括了问和答，单向交流包括了指令、陈述和接收信息（单向交流指对方可以给予简单的反馈，甚至不需要提供反馈）。问和指令不太一样。问是因为自己不知道，希望对方能提供相关的完整答案（这里忽略明知故问和反问两种带有目的性的情感交流）；指令更多是指上级对下级的指示，他知道对方能做什么，希望对方能帮助自己完成该事情，对方完成后的反馈可能非常简单，一句“OK”“搞定”“对不起，做不到”已经能表达清楚是否完成，其反馈不需要太多内容。陈述的意思是我将信息传达给你就完成了，你可以不给予我反馈，例如演讲、授课、讲述内容等等。接收信息包括了听觉、视觉、触觉，甚至是嗅觉和味觉。

随着信息的增加，当信息超过人类的记忆容量时，人类通过交流获取信息的效率变慢，他们开始将信息通过刻画的方式记录保存下来，到后面逐渐出现了书籍。随着技术的发展，人类获取信息的方式也在逐渐增加，收音机、电视、电脑、手机逐渐出现在我们的生活中，我们先来看看人与媒介交流信息时有什么不同，再来推断人工智能能做什么。（这里的人更多是指接收信息，并非发送信息例如写书、写文章的人）

从表格可以推断出，人工智能要做到与人正常交流需要在问、答、指令、接收信息四个方面有所深造。问更多是指人通过语音、文字等对话方式提出问题（语音是最快最直接的表达方式），计算机理解问题后给出正确完整的答案。答更多是指计算机需要通过如传感器、用户事件监听等隐形手段获取更多的用户数据。指令更多是指用户通过语音和界面发出指令，计算机接收并理解指令后完成一系列的操作。接收信息更多是指人给出问题和指令后，计算机如何提供正确的答案和反馈。

如果牵扯到辈分、利益等关系，人类之间的交流务必产生情感上的交流，在交流时最能表达情感和态度的是态度和语气，人和机器交流也毫不例外。人工智能需要学会与人类交流时，根据不同场景和对话内容采用合适的态度和语气。在交流中，机器更多承担的是下级以及朋友的角色，直白点就是要你干嘛你就干嘛(准确性)；要你干嘛就赶紧做(即时性)；说你不对就得改(自我学习和修正)；不能顶嘴(礼貌)；尽管我对你很苛刻，你也要对我像好朋友一样(性格一致，需要人物设定)。

结合交流方式和情感表达，设计一款面向用户的人工智能产品时需要注意以下几点：

• 人物设定：为了避免在交流中过于死板或者态度语气时常变化过大(态度语气时常变化过大叫精神分裂)，设计师应该针对不同用户群体为人工智能赋予不同角色与性格。例如针对二次元宅男群体，赋予人工智能傲娇、元气、电波女等性格；针对成熟女性群体，赋予人工智能温柔的管家角色；尽量不要赋予人工智能老板、父母、老师等角色，因为指令他们干活时，会让人类感觉到突兀。
• 准确性和即时性：需要听懂用户的问题和指令并立刻给出准确的答案或反馈。准确性和即时性是人工智能的最基础能力之一，多次回答错误显得人工智能很蠢，用户会逐渐对人工智能失去信心和信任。在技术不成熟的时候，可以引入天然呆、冒失女等具有智商不高但又很懂卖萌的角色性格弥补技术上的缺陷，这样可以通过打情感牌减少用户愤怒甚至失望的情绪。
• 自我学习与修正：当人工智能不知道答案和操作时，除了给出抱歉的反馈外，更多需要的是通过自我学习能力来修正自己的数据库，避免多次惹恼用户。
• 礼貌：及时回复、不重复说话、不反驳、不打断用户的说话和操作都属于礼貌问题，就像人类一样，有礼貌的人工智能才会受用户欢迎。

做设计时需要考虑更多数据的交互，关于人工智能底层数据设计请阅读第二章的《下一代人工智能助理》和《人工智能数据仓库》。在设计架构时需要考虑更多产品上下游之间的联动，以及通过接入通用型API和组件完善人工智能的数据库，关于移动端信息架构设计、通用API和组件请阅读第三章的《流的设计》和《新型API和组件》。对话是人工智能的基础，更多对话体验设计请阅读《Google Actions Design》。人工智能为个性化设计提供了基础，设计师需要考虑更多场景下的个性化服务，也可以引入更多风格的个性化设计，彰显出用户的魅力。

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4、辛向阳谈体验的EPI框架,From UX to EX

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http://mxd.tencent.com/weixin/doc/Actions_on_Google_Design.pdf

以上是本轮更新的最后一篇文章。后续会调研人工智能时代下不同设计领域的新机遇和挑战，敬请期待。

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人工智能与设计（1）：人工智能的发展和定义

人工智能与设计（2）：面向用户的人工智能系统底层设计

人工智能与设计（3）：人工智能时代下交互设计的改变

作者：薛志荣（微信公众号：薛志荣），百度交互设计师，二年级生

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