Masa depan industri reka bentuk dalam era kecerdasan buatan
Adakah kecerdasan buatan (AI) akan mengambil alih kerja reka bentuk? . Walaupun tidak ada keraguan bahawa kecerdasan buatan akan mengubah status quo kerja reka bentuk, idea bahawa teknologi pintar ini akan menggantikan manusia adalah tidak tepat sepenuhnya. Apabila teknologi berkembang dan ekonomi berubah, adalah lumrah proses perniagaan berubah, dan proses kerja reka bentuk juga dipengaruhi oleh perkara ini.
Apabila kita memahami bagaimana kecerdasan buatan akan mengubah proses reka bentuk secara mendalam, (pereka bentuk) tidak seharusnya menganggap kecerdasan buatan sebagai ancaman, tetapi harus menumpukan pada peluang yang dibawa oleh kecerdasan buatan kepada bidang reka bentuk amalan dan prinsip reka bentuk, dan bagaimana kerja pereka akan berubah.
Berorientasikan orang: Inovasi reka bentuk harus bermula dari titik kesakitan pengguna dan bukannya bergantung pada kemajuan teknologi.
Penaakulan Abduktif: Membentuk inferens berdasarkan pemerhatian ialah cara terbaik untuk melihat masalah daripada perspektif yang berbeza dan mencipta penyelesaian.
- Lelaran: Buat kesimpulan daripada penaakulan abduktif dan perbaikinya melalui kitaran ujian berulang sehingga penyelesaian yang memuaskan dicapai.
- Dalam kaedah reka bentuk tradisional, aktiviti ini memerlukan tenaga kerja. Tetapi kecerdasan buatan secara asasnya boleh mengubah keadaan ini. Kepintaran buatan boleh membolehkan proses reka bentuk dengan merekodkan data masa nyata pada interaksi pengguna atau arah aliran pasaran. Data ini boleh digunakan sebagai input kepada pereka bentuk, atau lebih mendalam, digunakan untuk membina enjin AI. Enjin AI mempunyai keupayaan menyelesaikan masalah dan boleh menjana penyelesaian untuk pelbagai persekitaran tanpa interaksi manusia.
- AI juga boleh membebaskan pereka daripada membuat keputusan terperinci.
Aspek lain ialah memperhalusi reka bentuk yang dijana AI dan menyemaknya.
Bukan pereka menjadi pereka
Kecerdasan buatan akan memberi orang akses kepada program seperti latihan kecerdasan kreatif dan latihan reka bentuk berpusatkan manusia. Akibatnya, bukan pereka akan berpeluang mengembangkan kreativiti dan kemahiran berfikir mereka bentuk, memperkasakan mereka untuk meneruskan kerjaya dalam reka bentuk. Oleh itu, kemahiran kreativiti dan reka bentuk tidak mencukupi untuk mengekalkan seorang pereka. Untuk kekal berdaya saing, pereka bentuk mesti membangunkan kepakaran dalam pelbagai bidang atau pakar dalam bidang tertentu.
Permintaan untuk Pakar Reka Bentuk
Walaupun halangan untuk memasuki industri reka bentuk akan berkurangan, permintaan untuk mereka yang mahir dalam kraf akan meningkat. Dengan alatan berkuasa AI, pereka amatur boleh menghasilkan beribu-ribu variasi reka bentuk dengan cepat. Tetapi untuk menyemaknya, kami memerlukan pereka yang berpengalaman.
Reka Bentuk Apl Maya
Perkara besar seterusnya dalam reka bentuk ialah realiti tambahan dan realiti maya (AR/VR). Dalam beberapa tahun akan datang, AR dan VR akan meletup, mewujudkan permintaan untuk kemahiran tertentu. Selain itu, cabaran berinteraksi dengan VR dan memilih pengalaman maya memerlukan kemahiran unik yang mungkin tidak dapat dicapai oleh enjin AI. Oleh itu, dalam reka bentuk masa depan, dunia maya menyediakan pereka dengan potensi besar untuk pembangunan.
Cara AI dan kolaborasi pereka akan muncul
Pereka pada masa hadapan mesti kreatif bekerja dengan algoritma untuk meningkatkan proses kerja mereka. Mari kita lihat tiga bidang kerjasama yang paling ketara antara manusia dan mesin.
Membina antara muka pengguna (UI):
Pereka bentuk akan bekerjasama dengan mesin untuk membina UI dengan cepat. Logik, persekitaran, dsb. semuanya ditakrifkan oleh pereka bentuk, dan AI akan menggunakan corak dan prinsip piawai untuk menulis reka bentuk pelaksanaan.
Sediakan elemen:
Tugas imej mudah seperti mencipta kombinasi berbeza, kad padanan warna berbeza, dll., memerlukan pereka bentuk menghabiskan banyak masa. AI boleh menyelesaikan tugasan ini dengan cepat dengan input yang sesuai. Oleh itu, pereka akan bekerjasama dengan alatan AI untuk menyediakan elemen reka bentuk dengan cepat.
Pengalaman pengguna yang diperibadikan:
Analitis data besar memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan untuk pengalaman pengguna yang diperibadikan. Enjin cadangan yang digunakan oleh syarikat seperti Netflix dan Spotify adalah contoh bagaimana AI boleh memperibadikan pengalaman pengguna dengan berkesan. Pereka bentuk akan menggunakan kemahiran AI ini untuk memberikan pengalaman pengguna yang diperibadikan dengan lebih baik.
Masa depan AI dalam bidang reka bentuk
Jauh daripada ancaman yang menyebabkan pereka tidak bekerja, kecerdasan buatan akan membuka pintu kepada banyak peluang. Ia membolehkan pereka bentuk mencipta kerja yang lebih pintar dan pantas dengan mesin. Kerjasama manusia dan komputer akan mencapai perkara yang sebelum ini mustahil untuk seseorang sahaja. Selain itu, AI mampu untuk pembelajaran berterusan, yang merupakan nadi inovasi.
AI membolehkan pereka bentuk melepasi batasan dalam skop, skala dan pembelajaran. Ia akan menjadi perjalanan yang menarik di mana inovasi, kreativiti dan empati bersatu untuk memberi reka bentuk makna baharu.
Atas ialah kandungan terperinci Masa depan industri reka bentuk dalam era kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
