人工知能時代のデザイン業界の未来
人工知能 (AI) はデザインの仕事を引き継ぐのでしょうか? 将来的にはデザイナーに取って代わるのでしょうか?
人工知能について言及されると、すぐに人間の代替として描かれます。 。人工知能が設計作業の現状を変えることは間違いありませんが、このインテリジェントテクノロジーが人間に取って代わるという考えは完全に正確であるわけではありません。テクノロジーの発展や経済の変化に伴い、ビジネスプロセスが変化するのは当然であり、設計の業務プロセスもその影響を受けます。
人工知能がデザインプロセスをどのように大きく変えるかを理解したとき、(デザイナーは)人工知能を脅威と見なすべきではなく、人工知能がデザイン分野にもたらす機会に焦点を当てる必要があります。実践とデザインの原則、デザイナーの仕事がどのように変化するか。
2 つの設計コンテキストにおける AI の役割
設計における人工知能の影響を理解するには、設計原則と設計実践が機能するコンテキストを分析することが役立ちます。デザイン原則はデザインの哲学を指しますが、デザイン実践にはデザイン方法とデザインオブジェクトが含まれます。両方を理解することは、設計に対する AI の影響についての洞察を得るのに役立ちます。
デザイン原則
一般的に言えば、デザインの目的は意味のあるソリューションを作成することです。組織の観点から見ると、デザイナーはこの目標を達成するためにデザイン思考の原則に従います。
デザイン思考の原則
- 人間志向: デザインの革新は、技術の進歩に依存するのではなく、ユーザーの問題点から開始する必要があります。
- アブダクティブ推論: 観察に基づいて推論を行うことは、問題をさまざまな視点から見て解決策を作成するための優れた方法です。
- 反復: アブダクティブ推論から結論を導き出し、満足のいく解決策が得られるまで反復テスト サイクルを通じて結論を改善します。
従来の設計方法では、これらの作業には人間の労力が必要です。しかし、人工知能はこの状況を根本的に変えることができます。人工知能は、ユーザーのインタラクションや市場トレンドに関するリアルタイムのデータを記録することで、設計プロセスを可能にします。このデータは、デザイナーへの入力として使用したり、より深く AI エンジンを構築するために使用したりできます。 AI エンジンは問題解決能力を備えており、人間の介入なしでさまざまな環境向けのソリューションを生成できます。
AI は、デザイナーを詳細な意思決定から解放することもできます。
設計プロセス中、いくつかの決定を下し、アクションを実行する必要がありますが、高度な想像力や創造性が必要となるのはそのうちのほんのわずかです。
ほとんどの意思決定には、問題解決スキルが必要です。特に、オブジェクトの機能的な形状やテキストの詳細の表示など、開発中の複雑な意思決定には問題解決スキルが必要です。 AI はこれらの問題に対処できるため、デザイナーはデザインの創造的な側面にさらに集中できるようになります。
したがって、人工知能の時代におけるデザイナーの役割は、大規模なデザインを考えたり作成したりすることではなく、問題を解決するための新しい製品やデザインを考案することになります。これらのループは、人間を機械に置き換えて特定の問題を解決する、独立した人間不要の設計システムとして機能します。したがって、多大な労力をかけずに、複数のソリューションを提供するプロトタイプを短期間で実装することができます。
設計の実践
テクノロジーは仕事に影響を与え、開発コストと時間を削減する上で重要な役割を果たしていますが、設計の実践におけるその役割はかなり限定されています。
人工知能では、「製造」だけでなく「設計」にも自動化が導入されるため、これが変わりつつあります。自動化機能により、設計者は作業をより迅速に完了できるようになり、ワークフローがより効率的になります。その好例がAirbnbが開発中のAIシステムで、デザイナーが描いたモデルをコンポーネントの仕様に変換できる。 Airbnbは人工知能を活用してさまざまな方法で業務を変えていると報じられている。
設計実践における AI の役割は、既存の実践の自動化に限定されません。問題を解決する能力は、作成されるコンテンツの種類、製品の配置方法、ユーザーに表示されるインターフェイスなど、詳細なデザインの選択にも影響を与える可能性があります。
AIは、AIシステムが現在どのようなユーザーエクスペリエンスをデザインするかという動的なデザインを可能にします。デザイナーの役割は、解決策を設計することではなく、問題を解決するサイクルを設計することです。
デザイン業界の将来はどうなるか
人工知能がデザイン分野に深く統合され始めると、デザイナーにとっての未来はどのようなものになるでしょうか?デザイナーが適応し、成長するために知っておくべきことは何ですか? AI 時代に?
オーガナイザーとしてのデザイナー
デザイン分野における AI の大きな進歩は、デザイナーがクリエイターからオーガナイザーに変わることです。彼らは人工知能システムを開発し、さまざまな目標や状況に基づいて問題を解決できるように訓練します。彼らの役割の 1 つは、他のモデルのパラメーター、制約、目標を設定し、AI システムを定義してトレーニングすることです。
もう 1 つの側面は、AI によって生成されたデザインを微調整し、レビューすることです。
非デザイナーがデザイナーになる
人工知能により、人々は創造的知性トレーニングや人間中心設計トレーニングなどのプログラムにアクセスできるようになります。その結果、デザイナーではない人も創造性とデザイン思考スキルを開発する機会を得て、デザインのキャリアを追求できるようになります。したがって、創造性とデザインスキルだけではデザイナーを維持するのに十分ではありません。競争力を維持するには、デザイナーは複数の分野で専門知識を開発するか、特定の分野に特化する必要があります。
デザイン専門家の需要
デザイン業界への参入障壁は低くなる一方で、その技術に熟練した人材への需要は高まるでしょう。 AI を活用したツールを使用すると、アマチュア デザイナーでも何千ものデザイン バリエーションを迅速に作成できます。しかし、それらをレビューするには経験豊富なデザイナーが必要です。
仮想アプリケーション設計
設計における次の大きな要素は、拡張現実と仮想現実 (AR/VR) です。今後数年で AR と VR が爆発的に普及し、特定のスキルに対する需要が生まれるでしょう。さらに、VR と対話し、仮想エクスペリエンスをキュレーションするという課題には、AI エンジンでは対応できない可能性のある独自のスキルが必要になります。したがって、将来のデザインにおいて、仮想世界はデザイナーに大きな発展の可能性をもたらします。
AI とデザイナーのコラボレーションはどのように実現するのか
未来のデザイナーは、アルゴリズムを創造的に使って作業プロセスを改善する必要があります。人間と機械の間の最も注目すべきコラボレーションの 3 つの分野を見てみましょう。
ユーザー インターフェイス (UI) の構築:
デザイナーはマシンを操作して、UI を迅速に構築します。ロジック、環境などはすべて設計者によって定義され、AI は標準化されたパターンと原則を使用して実装設計を作成します。
要素の準備:
さまざまな組み合わせ、さまざまなカラーマッチングカードの作成などの単純な画像タスクには、デザイナーが多くの時間を費やす必要があります。 AI は、適切な入力を使用してこれらのタスクを迅速に完了できます。したがって、デザイナーは AI ツールを使用して、デザイン要素を迅速に準備します。
パーソナライズされたユーザー エクスペリエンス:
ビッグ データ分析は、パーソナライズされたユーザー エクスペリエンスのための実用的な洞察を提供します。 Netflix や Spotify などの企業が使用しているレコメンデーション エンジンは、AI がユーザー エクスペリエンスを効果的にパーソナライズできる例です。デザイナーはこの AI スキルを使用して、より優れたパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供します。
デザイン分野における AI の未来
人工知能は、デザイナーを職を失う脅威ではなく、多くの機会への扉を開くでしょう。これにより、設計者は機械を使用してよりスマートで高速な作業を共同作成できます。人間とコンピュータが協力することで、これまで一人では不可能だったことが実現します。さらに、AI はイノベーションの核心である継続学習が可能です。
AI により、デザイナーは範囲、規模、学習の制限を超えることができます。それは、イノベーション、創造性、共感がひとつになってデザインに新たな意味を与える魅力的な旅となるでしょう。
以上が人工知能時代のデザイン業界の未来の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
