AI 字體世界地圖：用 AI 和機器學習辨析各種字體的審美特徵

新智元編譯

機器學習都能幹什麼？太多了。比如本文的作者 Kevin Ho ( 著名設計機構 IDEO 項目負責人) 就發現一張讓他印象深刻的圖像。這張奇妙的圖片地圖是由李飛飛的高徒 Andrej Karpathy 使用 AI 圖像識別技術將數千張照片統合形成的。它不僅展示出 AI 在組織視覺信息方面的有效性，也讓 Kevin 不禁聯想到它在設計領域的應用。我們來看看他做了什麼：

Andrej Karpathy 創造出的圖像，越看越覺得奇妙

讓我試試能不能做一張字體地圖

選擇一種字體對設計師來說是經常需要做出的的視覺決策之一。通常情況下，設計師會反覆選擇用過的字體，或者在幾類熟悉的字體中挑一個，比如 serif、sanserif、grotesque 等等。按類別找字體是個不錯的想法，但即使在同一類字體中也存在著巨大的審美差異。另外，即使設計人員找到完美的字體，它也可能不適用於整個頁面或網站。設計人員需要一種更簡單的方法來發現具有相同審美意味的替代字體。於是我決定看看機器學習演算法是否可以通過視覺特徵對字體進行排序和分類，從而給設計人員提供一種新的字體搜索和使用方式。

使用 word handglove，機器學習演算法將字體樣本映射到 2d 空間中的指定點上

首先，我創建了一個圖像訓練集，每個字體一張圖像。利用 IDEO 的內部專業知識，我發現字體設計師經常使用術語「handgloves」來檢查字體，所以當生成給演算法使用的圖像時，我也使用了這個術語。這使得每張圖像都包含足夠的字元來表示每種字體的各種特徵。

有了一堆字體圖像後，我使用一個卷積神經網路 VGG16 為每個字體生成一個數字列表，表示網路所認為的該圖像的顯著視覺特徵。最後，為了得出 x 和 y 值，我運行 T-SNE ——T-SNE 是一種用於獲取大矢量並將其壓縮到較小空間的流行演算法——這裡是將其壓縮到 2-D 平面。

早期結果

最後，這個 2-D 空間里碼放了約 800 種字體。我很驚訝，結果出乎意料，呈現出非常清晰的字體群，如 sans-serif 組和一組草書字體。該演算法還能夠將異常值或與其他字體關係較少的獨特字體形成一個集群。

一旦我有了這張地圖，接下來的挑戰就是把它變成一個對設計人員又有趣有用的數字工具。幸運的是，我們一直可以從 IDEO 的設計師那裡收集到反饋意見！

這次探索的最終成果就是字體地圖啦，它是使用機器學習方法組織生成的包括 750 多種字體的互動式地圖。

機器學習的快速發展使我對創造可以輔助設計過程的新智能系統非常興奮。假如有數據可用，使用這種方法可以將數千種字體做成地圖。我也很好奇，字體地圖上會顯示出怎樣的流行組合？通過這種可視化過程，有沒有可能為我們揭示出某種秘密，告訴我們如何才能配出好看的字體組合？IDEO 平台上的設計師們提出了這些問題，並對 AI 和機器學習能夠扮演的角色展開了熱烈的討論。

我希望這能激發設計師們來玩轉機器學習和 AI ，享受它們所帶來的富有洞見和啟發性的新能力。

• 原文地址：https://medium.com/ideo-stories/organizing-the-world-of-fonts-with-ai-7d9e49ff2b25

• 欣賞字體地圖：http://fontmap.ideo.com

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