Kyllä, AI korvaa suunnittelijat

Mutta tässä on 3 tapaa, joilla voimme työskennellä AI: n kanssa menestyäkseen tulevaisuudessa

AI kuulostaa pelottavalta - paljon enemmän kuin se todellisuudessa on. Laajimmassa määritelmässään AI on ”kone, joka voi toimia ihmistyyppisillä päättelyillä tai havainnoinnilla.” Ja taustalla on ahdistus siitä, mitä voisi merkitä suunnittelijoille - että AI aikoo ideoida, suunnitella ja esittää luovasti.

Se ei kuitenkaan välttämättä pidä paikkaansa. Ihmiset ovat pitkään pyrkineet luomaan koneita ja tekniikkaa, jotka mullistavat miten teemme asiat. Pyöreistä pyöristä sähkökäyttöisiin autoihin olemme kehittäneet tekniikkaa, joka tekee työstä ja elämästä hieman helpompaa - ja sen seurauksena olemme kehittyneet paitsi itseämme, myös työpaikkoja.

Se ei eroa kuin AI: lla ja suunnittelulla. Joten vaikka AI korvaa suunnittelijat, se korvaa nykypäivän suunnittelijat, ei huomisen suunnittelijat. AI: sta tulee suunnittelukumppani ja työkalu, jota suunnittelijat voivat käyttää vastaamaan jatkuvasti muuttuviin työpaikan vaatimuksiin. Ja kun vaalimme mitä tahansa suhdetta, opitaan, mitä kumppanimme voi ja mitä ei voi tarjota.

Katsotaanpa ensin AI: n rajoituksia.

1. Ymmärrä vivahteet

Koko ihmiskunnan historian ajan olemme käyttäneet tunteita selviytymismekanismina. Meitä koulutetaan käyttämään tunteita, kuten pelko, suojautuaksemme ulkoisilta ärsykkeiltä. Tunnistamme ja dekoodaamme ihmisten tunteita kehon kielen, ääniäänen, kontekstin ja sosiaalisten vihjeiden perusteella, jotka kaikki perustuvat kulttuurisiin ja oppimiin normeihin. Siksi emotionaalisten hienousten ymmärtäminen on AI: n suurimpia haasteita.

Yhdessä kokeessa tutkija Janelle Shane ruokki tuhansia poimintolinjoja hermoverkkoon yrittääkseen opettaa imartelua. Tässä on joitain merkittäviä rivejä:

Oletko kynttilä? Koska olet niin kuuma ulkonäöstäsi mukanasi. "
"Haluan saada sydämeni kanssasi."
"Näytät asialta ja minä rakastan sinua."

Tosin flirttaileva puhuminen on vaikeaa jopa kaikkein kaunopuheisimmille ihmisille. Mutta hänen kokeilustaan ​​käy selvästi ilmi, että älykkäiden koneiden kouluttaminen havaitsemaan tai ilmaisemaan hienovaraiset tunteelliset vivahteet on haaste.

2. Luo alkuperäinen sisältö

AI: n luomat muotokuvat (Mario Klingemannin kouluttama)

Yllä on sarja AI: n maalaamia muotokuvia. Koneoppimistaiteilija Mario Klingemannin johdolla maalattiin kasvot kasvot tunnistusalgoritmin avulla kuviopohjaisesta mallistaan. Onko kyseisellä teoksella emotionaalista voimaa ja taiteellista arvoa, on kysymys. Tiedämme, että näiden kappaleiden luominen vaati erittäin suuria tietoaineistoja kuvia teknisiltä yrityksiltä, ​​museoilta ja muilta instituutioilta, ja tämä on ponnistelun tasoa, johon monet yritykset eivät välttämättä pysty.

3. Suodata vääristymät

Esimerkki virheellisestä kuvan tunnistusalgoritmista, joka merkitsee mustia ihmisiä gorillaksi

AI oppii siitä, mitä järjestelmään syötetään. Jacky Alcine oppi tämän kovan tavan, kun huomasi, että hänen valokuvasovelluksessaan hänet ja hänen ystävänsä merkittiin "gorilliksi". Moraalin opettaminen koneille on vaikeaa, koska ihmiset eivät voi objektiivisesti välittää moraalia mitattavissa olevissa mittareissa, mikä helpottaa tietokoneen prosessointia. . Ilman omaa moraalista ja sosiaalista tietoisuuttaan AI voi vain sokeasti hyväksyä tietojoukot suodattamatta vääristymiä.

Katsotaanpa nyt mitä AI on parempi.

1. Dynaaminen personointi

Dynaamisesti räätälöityjä sisältösuosituksia Instagramissa

Ajattele sitä, milloin viimeksi kertoit muukalaiselle ensimmäistä kertaa. Olet todennäköisesti tietämättäsi (ja tietoisesti) tehnyt oletuksia henkilöstä heidän ulkoasunsa ja tapojensa perusteella. AI tekee saman asian, mutta ottaen huomioon ihmisen sublimaaliset valinnat. Esimerkiksi Instagram-syötteeni mukautetaan dynaamisesti vuorokaudenajan, suosittujen viestien, viipymisajan, ystävieni katsomien, trenditietojen, sijainnin ja käyttämäni laitteen tyypin perusteella.

2. Useiden muuttujien käsittely

Huffington Postin mukaan ihmislääkäreiden on tällä hetkellä vietettävä noin 160 tuntia viikossa työlästä lukemalla tutkimuspapereita pitääkseen lääketieteellisen tietonsa ajan tasalla. Toisaalta, koneet ovat hyviä jäsentelemään satoja tietopisteitä kerralla. Esimerkiksi IBM Watson AI pystyy käsittelemään saman määrän tietoa murto-osan ajasta ja diagnosoimaan paremmin. Watson voi nauttia yli 600 000 kappaletta lääketieteellisiä todisteita, 2 miljoonaa sivua lääketieteellisistä lehdistä ja etsiä jopa 1,5 miljoonaa potilastietoa - tiedon laajuutta, jota kukaan lääkäri ei vastaa. Seurauksena on, että IBM Watson voi tarkistaa keuhkosyövän 90% ajasta verrattuna ihmislääkäriin 50% tarkkuudella.

3. Luo muunnelmia

Nutella Unica -pakkaus

Kun AI on tunnistanut kuvion, se voi käyttää kuviota generoimaan useita variaatioita heti. Nutella Unica -nimisen projektin avulla algoritmi pystyi hakemaan kuvioiden ja värien tietokannasta seitsemän miljoonaa erilaista versiota Nutellan pakkauksista.

Tietäen mitä AI voi ja mitä ei voi tehdä, miten voimme mukautua suunnittelijoiksi?

Teollisuuden kehitystä tarkasteltaessa suunnittelijan rooli muuttuu luojasta kuraattoriksi. Aikaisemmin meillä oli graafisia suunnittelijoita, jotka olivat erikoistuneet merkkeihin ja symboleihin. Sitten meillä oli teollisuussuunnittelijoita, jotka keskittyivät esineisiin ja esineisiin. Nyt meillä on kokemuksia tai vuorovaikutussuunnittelijoita, jotka katsovat esineiden ulkopuolelle kokonaisvaltaisen kokemuksen.

Tulevaisuuden suunnittelusta tulee ”järjestelmien ja ympäristöjen suunnittelu, joissa kaikki kolme muuta tilausta tapahtuvat.” Suunnittelijoista tulee käyttäytymis- tai järjestelmäsuunnittelijoita. Kun suunnittelun tuotannon puoli tulee enemmän tai vähemmän automatisoimaan AI, tavoitteemme on asettaa parametrit ja tavoitteet algoritmeille järjestelmien käyttäytymisen määrittämiseksi.

Tässä on kolme asiaa, jotka voimme tehdä mukautuaksemme suunnittelijoiden muuttuvaan rooliin.

1. Ymmärrä olemassa olevat työkalut ja ominaisuudet

Ensimmäinen askel on ymmärtää AI-tyypit ja sovelluksen laajuus. AI: n ja koneoppimisen opiskeluun on olemassa niin runsaasti suunnittelijaystävällisiä resursseja. Jos haluat tarkkaa yleiskatsausta, tarkastelemalla olemassa olevia sovellusliittymiä, kuten Amazon Intelligence API, Google Cloud AI -tuotteet, Microsoft Cognitive -palvelut ja IBM Watson Products, saatte käsityksen siitä, millaisia ​​syötteitä ja logiikoita mallien kouluttamiseen käytetään.

2. Kudosta etiikka prosessiisi

AI-etiikka on vielä syntymässä. Meidän tehtävämme on asettaa eettiset standardit ja upottaa ne suunnitteluomme järjestelmiin. Samoin kuin miten noudatamme suunnitteluperiaatteita, meidän pitäisi luoda eettisiä periaatteita, jos niitä ei ole. On olemassa olemassa olevia periaatteita, kuten Microsoft AI -periaatteet tai Google AI -periaatteet, joihin voit viitata.

3. Mukautuvuus keskeisenä suunnitteluperiaatteena

AI voi auttaa luomaan malleja, jotka oppivat ja muuttuvat useista muuttujista riippuen. Suunnitellessamme meidän ei pitäisi miettiä pelkästään sitä, kuinka tuotteet kootaan tietyssä ympäristössä, vaan myös kuinka tuotteet mukautuvat dynaamisesti muuttuvasta tilanteesta ja käyttäjien vaihtelevista päätöksistä riippuen.

Kiertääkseni alkuperäisen kysymykseni ”Korvaako AI suunnittelijoita?” Kyllä, se korvaa suunnittelijat, joita tunnemme nyt. Edes mainoksille ei voida kiertää teknistä kehitystä. Mutta on kiistatonta tosiasia, että ihmiset ovat lajeja, jotka on suunniteltu kehittymään. Kun AI muuttuu jatkuvasti ja vaikuttaa suunnittelutapaamme, roolimme myös muuttuvat. Nyt on tärkeää nähdä AI vähemmän uhkana ja omaksua se enemmän kumppanina, joka auttaa laajentamaan kykyämme puuttua ongelmiin.

Kuinka aiot tehdä yhteistyötä AI: n kanssa? Kerro meille alla olevissa kommenteissa.

Pysyäksesi ajan tasalla Microsoft Designista, seuraa meitä Twitterissä ja Facebookissa tai liity Windows Insider -ohjelmaan. Ja jos olet kiinnostunut liittymään tiimimme, siirry osoitteeseen aka.ms/DesignCareers.