人工智慧時代來臨，設計師會被淘汰嗎？

大家好我是小編田小兔，今天要和大家探討的話題是人工智慧。

人工智慧時代已經來臨，它正在以比我們想像得要快的速度參與和改變著我們的生活，一方面我們享受人工智慧為我們的生活帶來的各種便捷和高效，另一方面，我們也不得不憂慮，人工智慧在諸多方面的優勢使得它將不斷地取代現有人類的工作，或早或晚會成為你我的競爭對手。身為設計師的你可能會問：人工智慧和我的日常工作有關嗎？我應該為此做什麼準備？

據「財富」雜誌預測，人工智慧將會在 2020 年成為一個價值 700 億美金的市場，我們看到的是一個爆火的概念和急速發展的市場。那麼，現在這個市場上缺什麼？

兩樣東西——產品，和人才——而這，就和設計師密切相關了。

人工智慧說到底是一個技術概念，它需要產品來落地。AlphaGo 打敗再多高手，也只是一個圍棋大師。真正有價值的東西是它背後的深度神經網路和樹搜索演算法——你可能會問「這東西和設計有半毛錢關係嗎？」

有，不止半毛錢。

在設計創新領域深耕多年的 Patrick Hoof 教授預測說：

Design will be less about delivering on a user』s request, and more about responding to the needs they haven』t expressed yet.

（未來，設計會更多地去響應用戶還沒有表達的需求，而不是去為了響應用戶主動提出的需求）

這句話換個表達就是，未來的產品，可以並且應該比用戶更早知道用戶的下一步，並提前作出應對。

「知道你的下一步是什麼」——這其實就是下圍棋的道理，比你想在前頭。海量的數據，先進的演算法，再加上超強的機器計算力，使得「機器比你自己更早知道你需要什麼」成為了可能。為什麼以前不行呢？因為用戶的下一步行為和圍棋對手的下一招一樣，都難以預測。現在之所以可能了，是因為我們在數據、演算法和計算能力上取得了長足進步。於是，圍棋界有了 AlphaGo，而互聯網則有了新的產品機會。

身為設計師，如果你能夠掌握人工智慧領域最基本的幾個概念，並在此基礎之上充分發揮對產品的想像力，知道 AI 技術已經可以做到什麼、未來有希望做到什麼，你就能走在這個浪潮洶湧的時代前面。

01 |人工智慧是什麼？

隨著人工智慧（機器學習）的介入，設計師在重複的工作上，效率會不斷提高。就像有了蒸汽機的出現，工人的效率低能立刻對比出來，再加上企業需要不斷付工資給工人，所以當時有相當多的工人失業。後面也可能面臨這一問題，只懂做簡單而且經常做重複性工作的設計師很可能有一天被人工智慧（機器學習）的效率打敗。

但，設計師也不太需要杞人憂天，因為只是設計類的重複性工作會被取代，這些工作並不能體現出設計師的價值。設計師還是比較難被人工智慧取代的，頂多是美工被取代。

從現在開始，我會講講什麼是人工智慧。這裡會引用李開復老師的《人工智慧》一書的很多觀點，這是一本好書，推薦大家去看看。

在人工智慧一書中，李開復老師採訪了眾多科學家，並總結了現在科學家對人工智慧的5個定義：

1. AI就是讓人覺得不可思議的計算機程序

計算機基本上是在用搜索或優化搜索的方式來解決博弈問題，例如AlphaGo下圍棋。這個更多站在大眾的角度來看待人工智慧，主觀性太強，不利於科學討論。

2. AI就是與人類思考方式相似的計算機程序，AI就是能遵照思維里的邏輯規律進行思考的計算機程序。

3. AI就是與人類行為相似的計算機程序

這應該是普通人類所擔憂的問題，計算機被賦予人工智慧後是不是能像人一樣思考和行動，其實非常難，後面會有特定的解釋。

4. AI就是會學習的計算機程序

「無學習，不AI」，這幾乎成了人工智慧研究在今天的核心指導思想。計算機通過不斷優化自身的數學模型從而「學習掌握」更多知識。

5. AI就是根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程序

這是維基百科使用的綜合定義，也是學術界的教科書式定義，全面均衡，偏重實證。

現在的人工智慧屬於弱人工智慧，還達不到大眾所遐想的人工智慧。弱人工智慧也稱限制領域人工智慧或應用型人工智慧，指的是專註於且只能解決特定領域問題的人工智慧，例如AlphaGo，它自身的數學模型只能解決圍棋領域的問題，可以說它是一個非常狹小領域問題的專家系統，以及它很難擴展到稍微寬廣一些的知識領域，例如如何通過一盤棋表達出自己的性格和靈魂。

李開復老師也很肯定直接給出了以下觀點：今天我們看到的所有人工智慧演算法和應用都屬於弱人工智慧的範疇。

大眾所遐想的人工智慧被定義為強人工智慧，它需要具備以下能力:

存在不確定因素時進行推理，使用策略，解決問題，制定決策的能力

知識表示的能力，包括常識性知識的表示能力

規劃能力

學習能力

使用自然語言進行交流溝通的能力

將上述能力整合起來實現既定目標的能力。

這些能力在常人看來都很簡單，因為自己都具備，但計算機很難具備以上能力，這也是為什麼人工智慧很難達到常人思考的水平。李開復老師也很肯定直接給出了以下觀點：從技術角度說，弱人工智慧與強人工智慧之間的鴻溝可能遠比我們目前所能想像的要大得多。

02 |人工智慧和設計師的差距

《人工智慧》一書中也舉例了今天的AI在以下七個領域還很不成熟，這七個方面正是設計師所擅長的。

1. 跨領域推理

人類強大的跨領域聯想、類比能力是跨領域推理的基礎。這正是設計師所需要的技能，如何通過跨界聯想進行設計創新，如何通過類比能力去推理出用戶想要什麼。

2. 抽象能力

抽象是想像力中最重要的部分，設計師最不缺想像力和創意。

3. 「知其然，也知其所以然」

學習中最重要的能力之一。設計師通過多個實例找出實例的本質及其產生的原因，提煉出用戶的需求，再通過具象提出設計方案。

4. 常識

我們每個人都有一些幾乎被所有人認可的，無須仔細思考就能直接使用的知識、經驗或方法。當這些經驗知識秒現在我們腦海時，這就是我們設計師最需要也是最難講道理的——靈感。

5. 審美

審美能力同樣是人類獨有的特徵，很難用技術語言解釋，更難被賦予機器。審美是一件非常個性化的事情，每個人心中都有自己一套關於美的標準，但審美又可以被語言文字描述和解釋，人與人之間可以很容易地交換和分享審美體驗。這種神奇的能力，計算機目前幾乎完全不具備。

6. 自我意識與情感

情感是我們人類的感性基礎，結合自我意識再升華即是靈魂。我們的設計需要考慮用戶的感受，這也是常說的情感化設計。最好的藝術作品或者設計作品都是有靈魂的，當人類第一次看到或使用到它們時，會深深感受到內心的震撼。計算機目前只能通過數學建模用文字或者人的表情來推斷出人類情感，但還做不到如何延續用戶的開心或者安慰用戶的傷心，更不用說如何與人類進行靈魂交流。

以上七點正是設計師最擅長的卻是機器最不擅長的，所以我們完全不用擔心會被人工智慧取代。

那我們能做什麼？還是很多的。

1. 以交互設計師為例。交互設計師的大部分工作是為了探索、理解和具象用戶需求，這一部分無論在哪個領域（即使無界面的領域）都不會有太大變化，所以人工智慧不會對我們造成太大傷害。但是，交互設計師應該到新的領域如VR，AR進行開拓「踩雷」，這樣會更有趣點。

2. 以視覺設計師為例。今年可以明顯看到新的設計趨勢——3D設計在逐漸起步，這比擬物化時代的設計更難，它更需要想法和技法。當人工智慧把簡單的活干好，那麼視覺設計師可以做點人工智慧還做不到的事情。

3. 領域。移動互聯網只是一個領域，還有更多更新的領域需要開拓，例如傳統行業的服務設計、虛擬現實、增強現實等等。當移動互聯網已容納不了太多設計師時，設計師可以有意識到其他領域繼續發光發熱。

4. 我們設計師利用人工智慧除了提高效率還能做什麼？這是一個我絞盡腦汁想了兩個月都沒想到的問題。我覺得它只是一個數學模型，它可以它只能從其他方面影響技術的進步，或者從根源挖掘出新的需求，而設計師處於技術和產品之間，雖然可以用更先進的技術實現更好的設計，但很難使用該工具探索出新的設計或者對設計思維產生影響。

03 |設計師如何應對人工智慧時代

未來哪些工作將被取代呢？比如保安，被安防機器人取代；司機，被無人駕駛汽車取代；翻譯，被翻譯AI軟體取代……只會重複性工作的設計師勢必會被取代。比如UI剛開始那幾年，設計團隊或許有一個初級的設計師專門負責切圖標註，但是在今天看來，通過軟體自動化完全可以自動完成。如果你還只會這樣簡單的圖片處理工作，那必將會被淘汰。新的、深度的、創意性的人才才能適應人工智慧時代的需求。

專才+創造力

未來無論你的工作發生什麼樣的改變，要適應人工智慧時代，必須具備深厚的專業知識和創造力；大量的可量化封閉性的工作都會被AI替代，如果你的工作還停留在工作量上，那麼屆時機器都不和你玩！

跨領域的知識儲備

未來的人工智慧，是跨行業的的整合；比如服務機器人行業，會是人工智慧+互聯網+機器人硬體等多領域的交集。同時能懂這三方面的人是可遇不可求的。設計本來就是一個邊際學科，無論是從前和將來，我們都要求設計師能夠懂設計、懂心理學、懂營銷、懂技術……千萬不要讓某一邊界來限定你，如果別人夠清楚定義你的工作邊界，那麼你離被取代也不遠了。

機器可以很輕易在某一單獨領域替代和超越，比如計算算不過計算器，記憶比不上百度谷歌，下棋下不過阿爾法狗。但是把他綜合起來，即使具備一個3歲小孩能力的人工智慧迄今為止都還沒有出現。比如在IT行業，技術+藝術就形成了用戶體驗這個新的概念，這樣質變所產生的結果是機器無法達成的。A是技術領域專家，B是行業領域專家，他們合在一起的知道什麼能做，分開的時候知道什麼不能做。

學習的毅力

任何一個人通過1萬小時有目的的訓練，都能成為這個行業的專家。擴大知識儲備，是在各個領域讓你的學習時間向1萬小時靠近，當某一領域獲得突破或者需要更深入的專業技能時，你能夠快速的度過這個瓶頸。

快速的學習能力

更快的學習能力意味著你能夠更快的突破瓶頸，成為專家；更多的儲備知識意味著更多的工作機會。

由於技能稀缺性不可替代

機器善於理性思考，人擅長感性思考。人是全宇宙最複雜的生物，藝術、創造，這是機器短期內無法完成的工作。而且，人是最懂人的生物，這是天生的優勢。所以作為一名設計師，要時刻保持一顆探索創新的心，讓你的作品充滿個性，充滿人文關懷，充滿創意。

善用人工智慧，成為行業的佼佼者

對於人工智慧，採取正確的對待方式，把機器作為工作的輔助工具。充分借用人工智慧的數據採集能力，信息分析能力，和計算能力為自己的設計提供參考和幫助。

結語

1956年的達特茅斯會議上，「人工智慧」第一次被正式命名。過去60年來，它已經經歷了兩次大起大落。而今天，我們正處在第三次人工智慧大潮之中。

如果你相信現代社會中仍有大量勞動可以被機器智能取代，那麼你就應該相信人工智慧必然會持續高速發展，你就應該為此做好準備。

作為一個現代人，應該正視這個趨勢：熟悉使用人工智慧輔助的人，能佔得技術進步、生產方式變更的紅利，並從中分得一杯羹。而悲觀抵觸的人，等待他們的，只有被時代的車輪無情地碾過。

來源：

uiforce（http://www.zcool.com.cn/article/ZNDUzMzky.html）

米可（http://www.woshipm.com/ucd/585612.html）

藝匠（http://www.sohu.com/a/154248728_454487）

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