


Die Zukunft der Designbranche im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Wird künstliche Intelligenz (KI) die Designarbeit übernehmen? Wird sie in Zukunft als Ersatz für den Menschen dargestellt? Obwohl es keinen Zweifel daran gibt, dass künstliche Intelligenz den Status quo der Designarbeit verändern wird, ist die Vorstellung, dass diese intelligente Technologie den Menschen ersetzen wird, nicht ganz richtig. Da sich die Technologie weiterentwickelt und sich die Wirtschaft verändert, ist es ganz natürlich, dass sich Geschäftsprozesse ändern, und auch der Designarbeitsprozess wird davon beeinflusst.
Wenn wir verstehen, wie künstliche Intelligenz den Designprozess tiefgreifend verändern wird, sollten (Designer) künstliche Intelligenz nicht als Bedrohung betrachten, sondern sich auf die Chancen konzentrieren, die künstliche Intelligenz für den Designbereich mit sich bringt über Designpraxis und Designprinzipien und wie sich die Arbeit von Designern verändern wird.
Menschenorientiert: Designinnovationen sollten an den Schmerzpunkten der Benutzer beginnen, anstatt sich auf den technologischen Fortschritt zu verlassen.
Abduktives Denken: Das Bilden von Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Beobachtungen ist eine großartige Möglichkeit, Probleme aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und Lösungen zu finden.
- Iteration: Ziehen Sie Schlussfolgerungen aus abduktivem Denken und verbessern Sie diese durch iterative Testzyklen, bis eine zufriedenstellende Lösung erreicht ist.
- Bei traditionellen Designmethoden erfordern diese Aktivitäten Arbeitskräfte. Doch künstliche Intelligenz kann diese Situation grundlegend ändern. Künstliche Intelligenz kann den Designprozess ermöglichen, indem sie Echtzeitdaten zu Benutzerinteraktionen oder Markttrends aufzeichnet. Diese Daten können als Eingabe für Designer oder, genauer gesagt, zum Aufbau von KI-Engines verwendet werden. KI-Engines verfügen über Fähigkeiten zur Problemlösung und können ohne menschliche Interaktion Lösungen für eine Vielzahl von Umgebungen generieren.
- KI kann Designer auch von detaillierten Entscheidungsprozessen befreien.
Ein weiterer Aspekt ist die Feinabstimmung der KI-generierten Designs und deren Überprüfung.
Nicht-Designer werden zu Designern
Künstliche Intelligenz wird Menschen Zugang zu Programmen wie Creative-Intelligence-Training und Human-Centered-Design-Training ermöglichen. Dadurch haben Nicht-Designer die Möglichkeit, ihre Kreativität und Design-Thinking-Fähigkeiten zu entwickeln und eine Karriere im Design anzustreben. Daher reichen Kreativität und Designfähigkeiten nicht aus, um einen Designer zu ernähren. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Designer Fachwissen in mehreren Bereichen entwickeln oder sich auf einen bestimmten Bereich spezialisieren.
Nachfrage nach Designexperten
Während die Hürden für den Einstieg in die Designbranche sinken, wird die Nachfrage nach Personen, die das Handwerk beherrschen, steigen. Mit KI-gestützten Werkzeugen können Amateurdesigner schnell Tausende von Designvarianten erstellen. Aber um sie zu überprüfen, brauchen wir erfahrene Designer.
Virtuelles App-Design
Das nächste große Ding im Design ist Augmented Reality und Virtual Reality (AR/VR). In den nächsten Jahren werden AR und VR explodieren und eine Nachfrage nach spezifischen Fähigkeiten schaffen. Darüber hinaus erfordern die Herausforderungen der Interaktion mit VR und der Kuratierung virtueller Erlebnisse einzigartige Fähigkeiten, die KI-Engines möglicherweise nicht erfüllen können. Daher bietet die virtuelle Welt Designern im zukünftigen Design ein großes Entwicklungspotenzial.
Wie die Zusammenarbeit zwischen KI und Designern entstehen wird
Designer der Zukunft müssen kreativ mit Algorithmen arbeiten, um ihre Arbeitsprozesse zu verbessern. Schauen wir uns drei Bereiche der bemerkenswertesten Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen an.
Benutzeroberfläche (UI) erstellen:
Designer arbeiten mit Maschinen, um schnell Benutzeroberflächen zu erstellen. Logik, Umgebung usw. werden alle von Designern definiert, und die KI verwendet standardisierte Muster und Prinzipien, um Implementierungsentwürfe zu schreiben.
Elemente vorbereiten:
Einfache Bildaufgaben wie das Erstellen verschiedener Kombinationen, verschiedene Farbabstimmungskarten usw. erfordern von Designern viel Zeitaufwand. KI kann diese Aufgaben mit entsprechenden Eingaben schnell erledigen. Daher werden Designer mit KI-Tools arbeiten, um Designelemente schnell vorzubereiten.
Personalisierte Benutzererfahrung:
Big-Data-Analysen liefern umsetzbare Erkenntnisse für eine personalisierte Benutzererfahrung. Die Empfehlungs-Engines von Unternehmen wie Netflix und Spotify sind Beispiele dafür, wie KI das Benutzererlebnis effektiv personalisieren kann. Designer werden diese KI-Fähigkeit nutzen, um bessere personalisierte Benutzererlebnisse zu bieten.
Die Zukunft der KI im Designbereich
Künstliche Intelligenz stellt keine Bedrohung dar, die Designer arbeitslos macht, sondern wird auch die Tür zu vielen Möglichkeiten öffnen. Es ermöglicht Designern, gemeinsam mit Maschinen intelligentere und schnellere Arbeiten zu erstellen. Durch die Zusammenarbeit von Mensch und Computer können Dinge erreicht werden, die bisher für eine Person allein unmöglich waren. Darüber hinaus ist KI in der Lage, kontinuierlich zu lernen, was das Herzstück der Innovation darstellt.
KI ermöglicht es Designern, Einschränkungen in Umfang, Umfang und Lernen zu überwinden. Es wird eine faszinierende Reise, auf der Innovation, Kreativität und Empathie zusammenkommen, um dem Design eine neue Bedeutung zu verleihen.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
