誰もがデザインでき、ビジョンがイノベーションを決定します。デザインウィークテーマフォーラムでは「人工知能時代のデザイン思考」について議論しました
9月21日、2023年北京国際デザインウィークの開幕に伴い、通州区張家湾デザインタウンの北京国際デザインウィーク常設会場でも「人工知能時代のデザイン思考」をテーマにしたフォーラムが開催された。 。世界中から集まったデザインと教育の分野の20人以上の専門家が、デザイン思考や人工知能時代の人材育成などのテーマについてアイデアをぶつけ合いました。
書き直す必要があるのは、元のデザイン人材トレーニング モデルを破壊する必要があることです。
「人工知能の時代において、私たちの年齢 (50 歳または 60 歳) の教師はまだデザインの学生を教える資格があるのでしょうか?」 ラウンドテーブル フォーラム中に、複数の大学のデザイン専攻の上級教授がこの質問をしました。
中央美術学院都市デザイン・イノベーション研究所所長のWang Zhong氏は、出席した業界関係者に対し、人工知能時代に対する私たちの理解が十分に深いかどうかを考えるよう促した。 「人工知能時代の核心は指数関数的な発展です。」 Wang Zhong 氏は、指数関数的な重ね合わせの概念の例を挙げました。 A4の紙を何回も折ると、43回目で紙の厚さは地球から月までの距離を超えます。量子コンピューティングの出現により、指数重ね合わせはさらに強力になります。 「『新ムーアの法則』によれば、人類の歴史におけるデータの総量は 18 か月ごとに 2 倍になります。これを深く理解せず、人工知能を設計や思考のための補助ツールとしてだけ使用すると、私たちはこの時代を過小評価している」と彼は語った。
Wang Zhong が描いた一連の表は、デザイナーの従来のトレーニング モデルが創造性、テクノロジー、作品、製品の閉ループであることを示しています。将来のデザイナーは、人工知能、ビッグデータ、ユーザー エクスペリエンス、ブロックチェーン、IP、開発設計、新しいテクノロジー プラットフォーム アプリケーション、人間性の美学を理解する必要があります。 「今日は、学校の視点から人材を育成する方法について話します。現在のデザイン人材の育成やデザイン思考の育成には、まず最初に本来の規律や障壁を打ち破る必要があることを知っておいてください。これらは、これまでの人材育成モデルです。産業文明の時代から受け継がれてきたものは、今の時代にはふさわしくない」と王忠氏は語った。
デザインはもはや専門家にとっての「特許」ではなくなります
「洞察力と共感は非常に重要です。」湖南大学デザイン・芸術学部学術委員会の委員長であるヘ・レンケ氏は、特に人工知能の時代においては、これが人間のデザイナーの利点であると述べました。ただし、この種の洞察と共感は、デザイン学生やデザイン専門家の「特許」ではありません。人工知能の時代、デザインの敷居は下がりつつあります。それは、新しいテクノロジー プラットフォームが以前のテクノロジーのギャップを埋めたからです。広い視野を持ち、デザインツールに効果的に指示を出せる人が、優秀なデザイナーになれるでしょう。
「将来的には、誰もがデザインでき、誰もがデザイナーになれる。」 このコンセンサスに基づいて、武漢理工大学美術学部名誉学部長の陳漢清氏は次のように予測した。 「将来的にはデザインの学生が入学する予定ですが、デザイン思考は選択科目になります。このコースにはさまざまな専攻の学生がさらに多くなるでしょう。」将来的には、機械学、物理学、コンピューターサイエンスなどを専攻する学生が 2 つのコースを受講する可能性が非常に高いです。 1 つのデザイン思考と 1 つのデザイン表現のコースで構成され、学んだことを接ぎ木し、交差させることができます。 「彼は、この種の相互学習自体が教育モデルの転換点であると述べました。
現場では、北京国際デザインウィークと中国伝播大学が共同で「2023年デザイン思考研究報告書」を発表した。この報告書は、中国のますます多くの学校、政府機関、企業、ビジネスコンサルティング組織がデザイン思考を養うことの重要性を認識していることを示しています。石氏は「専門課程の設置に加え、清華大学、復旦大学、西南交通大学、伝播大学、上海理工大学などが『デザイン思考』を核とした一般教育課程を立ち上げた」と述べた。中国伝播大学、同済大学、北京師範大学のデザイン思考学部の学部長リンリン氏は、それぞれ中学校と小学校でデザイン思考の教育を導入しており、幼少期からデザインを始めることが急務であることを示している。
クリエイティブなデザインは、専門分野を超えた才能によってもたらされます
デザインウィークの開会式で開催された小規模な展示会「AIGC 支援デザインに基づくデジタル アート ファッションと衣料品展」では、すでに分野を超えた才能の創造性と市場での成果が確認できます
Beijing Sklett Technology Co., Ltd.は、最新の幼児用靴を展示しました。この靴のデザインは、人間の指示を通じて人工知能によって設計、最適化、製造されます。同社チームの中心メンバーは、彫刻、工業デザイン、機械学、バイオニクスを専攻した出身者です。創設者の1人であるXu Fanglai氏は、設計プロセス中、チームは人間の設計の希望を実現するために人間の指示を継続的に改良し、人工知能の設計能力を訓練したと述べた。たとえば、幼児用の靴には、最初の 3 分の 1 が曲がる柔らかさ、通気性、包み込みの良さ、端のない綿生地などの要件を満たす必要があります。シュー・ファンライ氏は、「ソールの格子構造を見てください。これは有名な建築家ザハ・ハディドの建築言語スタイルと一致しています。パラメトリックバイオニック構造も使用していますが、私たちがやっているのは壮大な建物ではありません。 「これは、知識を横断的に応用した結果です。」この製品は、発売と同時に世界的なデザイン賞を受賞し、世界の主要な電子商取引プラットフォームで紹介されました
「人工知能と比較して、人間は0から1への創造と革新に優れています。人々の革新と創造能力を養うには、産業と研究を統合する実践が効果的です。」 Design Weekのメインフォーラムにて、Jiang Li氏スタンフォード大学人工知能・ロボット工学・未来教育センター所長の同氏は、国内の同業者の参考になることを期待して、スタンフォード大学の半世紀以上にわたる実践経験を共有した。
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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

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。

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

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