為什麼人工智能和自動化實際上是設計的朋友

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的指數級發展和進步帶來了自動化的可能性。 他們一直在迅速創新和改變世界各地的行業。

人工智能和自動化使任何機器的工作過程更加舒適，否則這將需要人類的卓越智能。 借助人工智能和自動化的力量構建的計算機將具有自學和根據以前的經驗優化其行為的智能能力。

2020 年，熱情的技術評審團團隊進行的一項研究確定了以下內容：

• 人工智能和自動化可以將工作和任何業務生產力提高 40%。
• 借助人工智能開發和自動化集成，可以將競爭優勢提高 84%。
• 目前，超過 97% 的數字用戶已經在使用 AI 增強的語音助手。

已經使公司受益的人工智能開發和設計自動化用例

• Netflix 實現了自動化的實施，並利用機器學習來個性化流媒體平台設計，並在此過程中節省了 10 億美元。
• Wix 提供了使用人工設計智能 (ADI) 創建超出市場標準的網頁設計的功能。
• Firedrop 提供自動化的內容呈現樣式和模板，以及虛擬對話助手。 它們還提供了為設計運行 A/B 測試的能力。

沒有人工智能開發和自動化的設計師面臨的挑戰

• 沒有定性自動建議的設計應用程序的縮放限制使藝術品設計的返工變得更加困難。
• 如果沒有人工智能和自動化技術提出的直觀建議，就不可能創建具有準確產品設計指標的客戶旅程地圖。
• 如果沒有今天在設計方面的人工智能改進，設計以用戶為中心的產品、具有有效驗證練習的項目和人種學研究就不會存在。
• 設計中的冗餘會導致設計師的創造力障礙和動力不足。

人工智能和自動化會取代設計師嗎？

鑑於以上所有事實，人工智能開發似乎很可能為設計提供了許多好處，但這並不意味著它可以取代設計師。 自動化和人工智能只是提高設計師超越思維能力而不是超越思維能力的技術。 換句話說，包含人工智能和自動化的機器人只是一個外骨骼，它提供算法驅動的設計工具，幫助設計師準備和個性化用戶體驗。

人工智能和自動化究竟如何幫助設計行業？

激發創造力

人工智能通過不斷評估和分析設計人員在系統或設計軟件上的行為來自動執行重複性任務，從而減少冗餘。 這種自動化措施促進研究並幫助規劃設計的性能和視覺屬性。 這種由人工智能驅動的工具讓設計人員能夠跳出框框思考。 通過讓自動化處理日常工作，設計師可以通過構建想法和提高創造力來節省時間。

示例：Adobe 已經在使用一種他們稱之為“Sensei Stitch”的人工智能技術，它允許設計師識別需要修補的設計模式，這使得設計師的工作更加簡單。

自定義用戶首選項

由於人工智能和自動化可以分析設計師的行為，他們可以存儲學習的行為並通過映射設計師的活動來預測模式。 編寫 AI 算法是為了識別它所運行的平台和使用它創建的設計，這為設計師探索目標受眾鋪平了道路。 總體而言，這種自我學習的刺激行為使設計師能夠滿足一群觀眾和個人客戶的發展需求，並增加了創造力。

示例：Lensa 是 Prisma Labs 創建的基於安卓的 AI 應用程序，提供一鍵式設計能力和 Photoshop 功能，如面部重工、重觸等。

設計變化

自動化開發可幫助設計人員減輕工作負擔。 人工智能憑藉其識別圖案、提取設計顏色和結構的能力，可以通過僅創建一個設計的數千種顏色和圖案護林員來創建多種變化。 在徽標設計的情況下，使用 AI 創建各種變化已被證明是有幫助的。 一旦設計師識別出品牌圖案和顏色，算法的人工智能開發就會使用領域圖案通過各種顏色和圖案組合打開創意之門來創造多種變化。

示例：Nutella Unica 設計曾經使用基於人工智能的算法來創建數百萬種顏色和圖案組合，從而產生超過一百萬的銷售額。

人性化自動化

不僅僅是一台機器，不僅僅是代碼，人工智能和自動化使設計更加人性化。 例如，語音助手的使用使設計師可以快速訪問反饋並報告他們的設計。 一旦設計師提供了內容和設計模式的輸入，人工智能開發方法就可以幫助設計師創建和選擇視覺風格。 可以通過語音助手訪問所做的改進。

示例：MS office、Firedrop 和 Microsoft 使用個人助理和 AI 驅動的設計功能來創建獨特的設計佈局樣式。

為非技術人員設計

人工智能很棒； 使用 AI 進行設計甚至更好，但如果設計師是非技術專業人士怎麼辦？ 並非所有設計師都是技術人員或精通技術。 在大多數情況下，並不是每個人都是設計師，但通過人工智能驅動的充滿數據的精心設計的解決方案，即使是非技術設計師也可以快速構建獨特的想法和設計。 更有可能的是，當今大多數組織都使用 AI 來開發自動化設計模板，幫助他們開發令人興奮的網站、軟件和平台。 即使是 Medium 和 Wix 也能從基於 AI 的設計中獲益。

示例：The Grid 是一個 AI 刺激的 CMS 網站，它提供了一個半自動化平台，可以在幾分鐘內為網站創建高質量的設計。

設計系統改進

Adobe 進行的一項調查表明，69% 的設計師認為人工智能和自動化將在未來幾年內增加，並提高設計過程中的需求。 Adobe 的幾乎每一位設計師都認為 AI 是一種工具，可以通過個性化設計體驗來幫助他們擴大內容創建和設計工作流程。 AI 開發還允許設計人員創建具有自定義交互和功能的穩健設計，這些設計對於許多用戶來說都是一致的，而無需更改核心設計。

示例：Squarespace、Wix ADI、EyeQuant 將 AI 提升到一個全新的水平，以創建能夠以 85% 的準確度預測用戶模式的自動化設計系統。 此類系統還利用所提供的反饋。

真實世界的 AI 驅動設計應用程序

幾年來，人工智能和自動化領域取得了巨大的進步和進步。 今天，甚至有可能創建深度神經網絡 (DNN)，讓設計師有機會重新思考他們在現代主義設計中的角色，類似於鋼鐵俠、機械姬等電影中描繪的 AI 概念。 以下是一些可用於設計的趨勢和高級人工智能和自動化工具：

雷內

它是由 Jon Gold 創建的 AI 驅動的設計器工具，他構建了一個可以做出排版決策的自動化設計器機器。 Rene 通過觀察設計師的工作行為來分析圖表並製定基本設計指南，從而開始使用自動化算法。 Rene 還了解用戶模式以提供最佳的排版解決方案組合。

聲音

您可能知道網站設計，但您聽說過主頁生成器嗎？ 與 Flipboard 一樣，Vox 使用自動化算法來組合不同的高級工具、庫和工具包，以根據作為數據提供的特徵自動生成多個網頁佈局選項，並根據自己的得分進行評分。 根據最高分，Vox 為其主頁設計選擇最佳結構。

設計景觀

多倫多大學和 Adob​​e 建立了一個實驗性且令人印象深刻的 AI 系統，作為佈局設計師。 Designscope 通過提供必要的提示和自動化提示來改進網站設計佈局，以開發具有新構圖的網站或簡單幻燈片。 谷歌幻燈片和 MS PowerPoint 是一些類似的例子。

愛彼迎

儘管 Airbnb 不是一個設計平台，但它從未阻止他們利用人工智能分析手繪草圖，並使用自動化機器學習代碼將這些草圖開發成精緻的設計組件。 微軟一直在研究類似的概念，而這種功能被證明是將粗略繪製的手繪草圖轉換為完全可用的原型的最快方法。

品牌標誌

當您可以利用 AI 為自己創建徽標時，為什麼還要聘請設計師？ 然而，這個問題被誇大了，因為人工智能不是設計師的替代品。 Brandmark 是一個平台，它為用戶提供創建媒體圖形、應用程序圖標、徽標、名片設計等的能力，以及使用由 AI 和自動化驅動的 UI 套件開發的即用型資產。

谷歌自動繪圖

谷歌創建了另一個實驗項目。 所有這些設計師所要做的就是塗鴉，AutoDraw 會通過猜測設計師試圖設計或繪製的元素來提出建議。 AutoDraw 是非技術設計師尋找質量驅動工具來為其模型創建圖標或設計的最佳工具之一。 一些研究人員甚至將這個工具稱為“可以製作類似人類的草圖的算法”。

結論：

鑑於創造力的限制和約束，創建具有多種變化的整潔的圖形特徵或設計資產是設計師最具挑戰性的工作之一。 憑藉上述所有進步和自動化資產，人工智能開發已被證明是當今最友好的設計技術之一。

利用人工智能的力量也被證明是設計行業所見過的最具創造性、生產力和機會主義的技術之一。 跳出框框思考通常是設計師的要求，而人工智能驅動的自動化功能是當今和未來完美的技術友好型解決方案。