


Tout le monde peut concevoir, la vision détermine l'innovation ! Le forum thématique de la semaine du design a discuté du « Design Thinking à l'ère de l'intelligence artificielle ».
Le 21 septembre, avec l'ouverture de la Semaine internationale du design de Pékin 2023, le forum thématique « Penser le design à l'ère de l'intelligence artificielle » s'est également tenu sur le lieu permanent de la Semaine internationale du design de Pékin, dans la ville du design de Zhangjiawan, district de Tongzhou. Plus de 20 experts dans les domaines du design et de l'éducation du monde entier se sont affrontés avec des idées sur des sujets tels que le design thinking et la formation des talents à l'ère de l'intelligence artificielle.
Ce qui doit être réécrit, c'est : le modèle original de formation des talents en design doit être brisé
« À l'ère de l'intelligence artificielle, les enseignants de notre âge (50 ou 60 ans) sont-ils encore qualifiés pour enseigner aux étudiants en design ? » Lors de la table ronde, plus d'un professeur principal des filières design dans les universités a posé cette question.
Wang Zhong, doyen de l'Institut de design urbain et d'innovation de l'Académie centrale des beaux-arts, a rappelé aux initiés de l'industrie présents de se demander si notre compréhension de l'ère de l'intelligence artificielle est suffisamment approfondie. "Le développement exponentiel est au cœur de l'ère de l'intelligence artificielle." Wang Zhong a donné un exemple du concept de superposition exponentielle. Si vous prenez un morceau de papier A4 et le pliez à plusieurs reprises, à la 43ème fois, l'épaisseur du papier dépassera la distance entre la terre et la lune. Avec l’émergence de l’informatique quantique, la superposition exponentielle devient encore plus puissante. "Selon la "nouvelle loi de Moore", la quantité totale de données dans l'histoire de l'humanité double tous les 18 mois. Si nous n'avons pas une compréhension approfondie de cela et n'utilisons pas l'intelligence artificielle comme outil auxiliaire de conception et de réflexion, alors nous sous-estimons cette époque », a-t-il déclaré.
Un ensemble de tableaux dessinés par Wang Zhong montre que le modèle traditionnel de formation des designers est une boucle fermée créativité-technologie-travail-produit. Les futurs concepteurs devront comprendre l’intelligence artificielle, le big data, l’expérience utilisateur, la blockchain, la propriété intellectuelle, la conception du développement, les nouvelles applications de plateforme technologique et l’esthétique humaniste. "Aujourd'hui, nous parlons de la façon de cultiver les talents du point de vue des écoles. Il faut savoir que la formation actuelle des talents du design et la formation au design thinking nécessitent avant tout de briser les disciplines et les barrières d'origine. Ce sont des modèles de formation des talents qui ont été hérité de l’ère de la civilisation industrielle, n’est pas adapté à l’époque actuelle », a déclaré Wang Zhong.
Le design ne sera plus un "brevet" pour les professionnels
"La perspicacité et l'empathie sont cruciales." He Renke, président du comité académique de l'École de design et d'art de l'Université du Hunan, a déclaré que c'est particulièrement l'avantage des designers humains à l'ère de l'intelligence artificielle. Cependant, ce type de perspicacité et d'empathie ne sera pas le « brevet » des étudiants en design et des professionnels du design. À l’ère de l’intelligence artificielle, les limites du design s’abaissent. Parce que les nouvelles plates-formes technologiques ont comblé le déficit technologique précédent. Celui qui a une vision plus large et peut donner efficacement des instructions pour guider les outils de conception deviendra un excellent designer.
« À l'avenir, tout le monde pourra concevoir et tout le monde pourra être designer. » Sur la base de ce consensus, Chen Hanqing, doyen honoraire de l'École d'art et de design de l'Université de technologie de Wuhan, prédit : « Il y aura moins d'étudiants en design. à l'avenir, mais le cours optionnel de design thinking augmentera. Le nombre d'étudiants de diverses spécialisations dans le cours augmentera. « Il est très probable qu'à l'avenir, les étudiants se spécialisant en mécanique, en physique et en informatique suivront deux cours, un pour le design thinking et un pour l’expression du design, afin qu’ils puissent greffer et croiser leurs études originales. "Il a dit que ce type d'apprentissage croisé en soi constitue un tournant dans le modèle éducatif.
Sur place, la Semaine internationale du design de Pékin et l'Université de communication de Chine ont publié conjointement le « Rapport de recherche sur le design thinking 2023 ». Le rapport montre que de plus en plus d'écoles, d'organismes gouvernementaux, d'entreprises et d'organismes de conseil aux entreprises en Chine ont pris conscience de l'importance de cultiver le design thinking. « En plus de la construction de cours professionnels, l'Université Tsinghua, l'Université Fudan, l'Université Jiaotong du Sud-Ouest, l'Université de communication de Chine, l'Université des sciences et technologies de Shanghai, etc. ont toutes lancé des cours d'enseignement général centrés sur la « pensée conceptuelle ». a déclaré Shi Linlin, doyen de l'École de réflexion sur le design à l'Université de communication de Chine. Même l'Université de Tongji et l'Université normale de Pékin ont mis en œuvre l'enseignement du design thinking dans les collèges et les écoles primaires respectivement, démontrant l'urgence de commencer le design dès l'enfance.
Le design créatif est porté par des talents interdisciplinaires
Lors de la petite exposition organisée lors de la cérémonie d'ouverture de la Design Week - "Exposition d'art numérique de mode et de vêtements basée sur la conception assistée par AIGC", nous pouvons déjà voir la créativité de talents interdisciplinaires et les résultats obtenus sur le marché
Beijing Sklett Technology Co., Ltd. a présenté ses dernières chaussures pour tout-petits. Le design de cette chaussure est conçu, optimisé et réalisé par l'intelligence artificielle grâce à des instructions humaines. Les principaux membres de l'équipe de l'entreprise sont issus des domaines de la sculpture, du design industriel, de la mécanique et de la bionique. Xu Fanglai, l'un des fondateurs, a déclaré qu'au cours du processus de conception, l'équipe a continuellement affiné les instructions humaines et formé les capacités de conception de l'intelligence artificielle pour réaliser les souhaits de conception humaine. Par exemple, les chaussures pour tout-petits doivent répondre à des exigences telles que la douceur, dont le premier tiers peut être plié, la respirabilité, un bon enroulement et des tissus en coton sans extrémités. Xu Fanglai a déclaré : « Regardez la structure en treillis de la semelle, elle est cohérente avec le style de langage architectural du célèbre architecte Zaha Hadid. Elle utilise également une structure bionique paramétrique, mais ce que nous faisons n'est pas un grand bâtiment. petites nécessités quotidiennes. C’est le résultat de l’application interdisciplinaire des connaissances. » Ce produit a remporté des prix de design mondiaux dès son lancement et a été présenté sur les principales plateformes mondiales de commerce électronique
."Par rapport à l'intelligence artificielle, les humains sont meilleurs pour créer et innover de 0 à 1. Pour cultiver les capacités d'innovation et de créativité des gens, la pratique consistant à intégrer l'industrie et la recherche est efficace. " Lors du forum principal de la Design Week, Jiang Li de l'Université de Stanford. , directeur du Centre pour l'intelligence artificielle, la robotique et l'éducation future, a partagé l'expérience pratique de Stanford de plus d'un demi-siècle, dans l'espoir de servir de référence à ses pairs nationaux.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
