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李真真:可信人工智能——“以人为本”的设计创造

现在的可信人工智能已经成为国际人工智能界的共识,对各种文本的解读表明,人工智能的核心概念就是以人为本,或者是以人为本的设计创造。 如何来实现可信AI的方法,也存在一个示意图,在整个分析、设计、开发、使用周期过程当中,可信AI的必要条件就是应当使技术的方法非技术的方法相融合来使用,这才是达到可信AI的一个必要的条件,同时也是一个前提条件 但是要保证应当是类人类,而不是非人类,我们不能创造一个人类或成为人类文明的终结者,所以应当是与人类的价值规范相吻合、相一致的,这也是在2017年发布的基于伦理设计的文本核心概念。 ? 人类的社会是人的社会产物,社会规则也是创造人,把这个人换成智能机器也是同理的,当技术发展到一定阶段的时候,与自然社会结合在一起的时候,就会造成技术锁定,从而很难改变,所以今天最大的任务就是要使技术尚未完全锁定之前来对它的发展方向进行重新的调整设计 由此在调整设计过程当中,目前最大的一个任务就是将人类共同的价值规范植入AI系统,使其可以基于这样一套游戏规则寻求最优的反应策略,边界就是法律和政策是不能逾越的,中间的空间就是一个道德编码的问题,通过一套道德编码

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人工智能设计的碰撞

现在说的最多的话题就是“人工智能”,但是每个人对于人工智能又有多少了解呢? 毫无疑问,设计师的工作不追求确定性,反而会受益于不确定性,因此,设计人工智能并不一定要获得合适的答案,而是可以创造不确定性,进而对设计师形成启发。 那么对于人工智能中的数据巨无霸是否会垄断设计呢? 数据可能更多的基于理性逻辑之上的,而设计更多的存在于感性和文化之间,对于一幅名画,一个产品,要说出自己的独到见解,可能更多的在于自身对作品的自我认知自我抒发,而这种抒发会随着时间,场景,想法的不同而改变 设计也是随着时间,时代的变迁重新定义规则,重新定义价值目标的。当然,好的设计师能够与AI齐头并进,指导机器进行监督式学习。 人工智能可以按照指令进行程序化设计,但设计师能真正解读到需求方的想法,挖掘他们都没意识到的深层次需求,主动提供更好的设计方案。这种对人内心的敏锐感受、不断创新的能力才是设计师不可替代的核心价值。

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    设计模式设计原则

    设计模式一句话归纳目的生活案例工厂模式产品标准化,生产更高效封装创建细节实体工厂单例模式世上只有一个Tom保证独一无二CEO原型模式拔一根猴毛,吹出千万个高效创建对象克隆建造者模式高配中配与低配,想选哪配就哪配开放个性配置步骤选配代理模式没有资源没时间 得找媒婆来帮忙增强职责媒婆门面模式打开一扇门,走向全世界统一访问入口前台装饰器模式他大舅他二舅都是他舅灵活扩展,同宗同源煎饼享元模式优化资源配置,减少重复浪费共享资源池全国社保联网组合模式人在一起叫团伙,心在一起叫团队统一整体个体组织架构树适配器模式适合自己的 莫管他人瓦上霜解耦逻辑处理踢皮球迭代器模式流水线上坐一天,每个包裹扫一遍统一对集合的访问方式逐个检票进站命令模式运筹帷幄之中,决胜千里之外解耦请求和处理遥控器状态模式状态驱动行为,行为决定状态绑定状态行为订单状态跟踪备忘录模式给我一剂后悔药备份草稿箱中介者模式联系方式我给你 ,怎么搞定我不管统一管理网络资源朋友圈解释器模式我想说方言,一切解释权归我所有实现特定语法解析摩斯密码观察者模式到点就通知我解耦观察者被观察者闹钟访问者模式横看成岭侧成峰,远近高低各不同解耦数据结构和数据操作 KPI考核设计原则一句话归纳目的开闭原则对扩展开放,对修改关闭减少维护带来新的风险依赖倒置原则高层不应该依赖底层更利于代码结构的升级扩展单一职责原则一个类只干一件事便于理解,提高代码可读性接口隔离原则一个接口只干一件事功能解耦

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    JCIM | 结合人工智能分子对接技术的药物分子从头设计方法

    据估计,可合成的类药化合物的化学空间中存在1023-1060个分子,面对如此巨大的化学空间,即使高通量虚拟筛选技术也难以应对,不过人工智能技术的发展为更加快速有效地探索该化学空间提供了希望。 图1、SBMolGen所设计分子的对接打分结果随探索时间变化的曲线。A,B,C,D分别为SBMolGen在CDK2、EGFR、AA2ARADRB2的测试结果。 QED取值范围为0-1,越接近于1表明该分子的理化性质结构与已知的药物分子越接近。 作者对比了SBMolGen所设计的打分结果最好的分子已知的活性分子的结合模式及它们的对接打分情况(图4)。 从打分结果以及蛋白-配体相互作用的分析中均可以发现SBMolGen所设计的分子要优于已知的活性分子。 图4、SBMolGen设计结果已知活性分子的结合模式与打分。 第一至四行分别为CDK2、EGFR、AA2ARADRB2的结果。第一列至第四列分别为SBMolGen设计分子(白色)以及晶体中配体(彩色)叠合图、概览晶体配体设计分子的蛋白-配体相互作用分析。

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    人工智能Logo设计师Brandmark

    早在去年 mixlab 的一篇 「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告​ 里,就介绍过 Brandmark 了,当时 Brandmark 还是 v1 的版本,现在已经是 v2 版本了,也上线了一些子产品 Brandmark 在官方博客里介绍了关于人工智能做 Logo 设计的思考,核心的内容,我梳理了下: 使用类似于字体向量( https://github.com/Jack000/fontjoy )来发现字体之间的关系 数据集使用 Adobe Color 数据 Dribbble 的手工挑选的调色板组合。 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 设计民主 ”,以后任何人都更容易接触到设计,同时快速具备设计能力。 * 关于公众号: 本公众号定期更新人工智能&设计&科技内容。 谈点设计,敲点代码,偶尔创作点人工智能实验产品。

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    人工智能时代,如何做设计

    本文中,来自 Google 的交互设计师 Josh Lovejoy 将以 Google Clips 作为研究案例,大家一起回顾三年中设备软件模型、工艺设计及用户界面打磨的历程,以及 “以人为中心” 设计一款人工智能驱动产品的核心思路 这也再次印证那句在用户体验设计工作中备受推崇的至理名言——你不能代表用户。 一、在 “以人为中心” 的设计中,提升人工智能的三种途径 1. 当我们大脑中开始思考关于未来科技的设计参考时,许多设计师总会联想到电影《少数派报告》《银翼杀手》中的沉浸式的画面。 四、带着目的来设计 我们可以通过对人工智能的重新定位,来寻找让机器更智能的途径并探索增强人类能力的方式,从而释放机器学习中更大的潜力。 作为 “以人为中心” 设计项目的实践者,在人工智能的协助下,我们有巨大的机会来塑造一个更加人性化包容性的世界,但这需要我们时刻谨记最根本的目的——寻找和解决人类真正的需求,力求维护人类价值,利用设计来强化人类的能力而非简单地自动化执行人类的工作

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    人工智能Logo设计师Brandmark

    Brandmark 在官方博客里介绍了关于人工智能做 Logo 设计的思考,核心的内容,我梳理了下: 使用类似于字体向量( https://github.com/Jack000/fontjoy )来发现字体之间的关系 Brandmark 认为粗体字体与 icon 的填充面积是相关的,于是设定了一条规则:越粗的字体配填充面积越大的 icon ,是一个较好的设计 ( 设计师更多地思考及制定设计规则 )。 数据集使用 Adobe Color 数据 Dribbble 的手工挑选的调色板组合。 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 设计民主 ”,以后任何人都更容易接触到设计,同时快速具备设计能力。 Brandmark 的核心产品 Logo 设计,有4个流程: 1、输入logo的名称,简介 2、输入关键词 3、选择喜欢的颜色风格 4、生成设计 ?

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    生物分子序列的人工智能设计

    伴随着人工智能技术的快速发展,智能算法在复杂生物特征的挖掘与生物分子的设计中表现出巨大潜力。 近年来,人工智能技术的迅猛发展为生物序列的智能设计提供了新的机遇。 基于人工智能设计模型,已逐渐被应用于药物研发、对未知化学反应的探索等方向,成功实现了小分子药物、基因调控序列新型人工蛋白质以及基于CRISPR编辑技术的guide RNA设计等的合成设计。 1 人工智能算法设计生物序列 从模式识别角度分析生物序列设计中的共性的问题:前人的研究发现,特定功能的生物分子序列会形成高维序列空间中的低维流形。 在人工智能领域中,深度生成式模型由于具有强大的模拟数据分布的能力,可通过从低维数据表示中采样寻优设计全新的人工样本,因此近年来在生物序列的智能设计中有着广泛的应用。

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    人工智能珠宝设计师 1

    人工智能珠宝设计师是怎么一种存在? 人工智能可以在珠宝设计里起到什么作用? 珠宝被赋予智能,已经不算新闻了,在时尚界已有多种尝试,这里有2个智能珠宝(首饰)的案例: 初创公司 Cuff 发布 9 款智能首饰,包括手镯、项链钥匙链等,这些首饰中都隐藏了一种名为“ CuffLinc ”的无线设备,可以通过蓝牙向智能手机发送警报通知。 为爱发声,如其名所意,利用人工智能技术将表达爱的美妙话语或音乐,智能化地融合在珠宝的设计过程中,并可实现珠宝到原声的智能化转换。 ? 涉及的AI技术: 1 语音转文字 2 推荐系统 3 基于用户选择排列组合最优方案 4 图像识别宝石图像特征 5 图像搜索匹配声音 人工智能之外,再介绍2款我觉得不错的珠宝设计工具

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    JS 设计准则设计原则

    而这些设计模式,代表的是一种解决问题的思想。我们在解决问题设计这些模式的时候本身也是有原则可循的,甚至可以制定一些需要强制遵守的准则。 1. 《LinuxUnix设计思想/图灵程序设计丛书》前8章分别介绍了 Linu x与 Unix 中 9 条基本的哲学准则 10 条次要准则。 面向对象设计的七大原则 这里常说的有五大原则:即 SOLID 原则,在此之外还有 L C/A 原则,我们一一介绍。 小结 事实上 js 是天然多态的,没有抽象,重写也非常方便,这种优势带来了编程的极简体验,也产生了理解维护难的副作用。所以在使用 oop 设计时建议用 ts 来代替 js 进行编程。 另外,理解对象之间的关系 - 继承,依赖,关联,聚合,组合,以及面向对象设计的核心原则 - 开闭原则,我们才能更好地理解设计模式产生的意义,并且据此设计出更合理的类接口。

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    人人都是超级设计师@人工智能服装设计

    01 人工智能设计服装 在电商的应用 印度电商网站 Myntra ,最畅销的产品之一是一款由橄榄色、黄色蓝色拼接而成的T恤。该T恤的图案设计就是由计算机算法完成的。 ? 03 国际上 最新进展 最近韩国诞生了首款用人工智能设计的服装。这件连帽衫看似普通,实际上它是韩国首款由人工智能参与设计的服装。图案是由人工智能系统和服装设计师合作设计完成的。 ? 张晟,公众号:无界社区mixlab人工智能服装设计,这是什么黑科技? ? 设计师必须看到AI的优势 利用AI可以精准地掌握社交媒体上用户对服装的关注度,用户喜好哪种设计颜色,还可以分析服装行业销售情况,预测可能的潮流走向等。 07 传统设计师 VS 超级设计师 传统设计师依靠经验突发的灵感; 超级设计师装备应用人工智能技术,极大地增强自身的经,捕获更多灵感。

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    AI For Fragrance Design ,人工智能与香水设计

    案例: IBM的香水AI系统Philyra,能学习配方、原料、历史数据行业趋势等等,为调香师提供各方面技术的支持,从而大大节约调配香水的时间。

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    人工智能设计师v0.0.2

    本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统,梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件: 下面是新榜的数据,我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况: ? 再看下,各大自媒体传播的核心: ? 设计师如何跟上时代的潮流,应该多了解甚至掌握人工智能相关的技能,所以我写了《写给设计师的人工智能指南》系列,设计师都应该了解的人工智能指南,往期文章,可点击查阅: 指南:图像 指南:虚拟私人助理 指南: 如果想详细了解用户画像,可以查阅往期的文章: app之用户属性 用户画像的产生过程,可以分为以下几步: 1 用户建模 指确定提取的用户特征维度,需要使用到的数据源。 4 模型训练&属性预测 有些特征可能无法直接从数据清理得到或者数据缺失,比如用户消费水平,用户性别等,可以通过已收集到的特征进行机器学习预测。

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    误差分析助力人工智能系统设计

    上一个视频讲到,在设计实现一个人工智能系统之前该做哪些准备。在那个阶段,我们会有很多的想法,包括使用样本的哪些特征啊、使用什么样的算法啊等等,那如何对这些想法进行快速验证呢? 快速构建实现需求的简单系统 一个有经验的老手在拿到一个人工智能系统需求的时候,一般会这样做: 快速地(24小时以内)构建一个简单粗暴的智能算法系统来实现这个需求,先有一个粗糙的结果。 看看那些最容易被错分的邮件具备哪些特点规律,看看如何改进我们的系统才能避免这种情况。 ? 误差分析方法简介 还是以垃圾邮件分拣系统为例。 小结 相对于花大把时间设计新的算法,前期更应该先快速把整个流程跑通,能够快速地给出一些结果。

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    各国争抢人工智能发展先机,人工智能总体框架顶层设计

    世界上很多发达国家在人工智能领域都出台了相关国家战略,并加快了人工智能的发展规划,都在争取在人工智能领域占有主导权。 美国发布了多份关于人工智能的政府报告,第一个成为世界上把人工智能上升到国家战略层面的国家,在互联网的发展上美国就抢占了先机,估计在人工智能领域他们也不干落后。 ,当前科技的发展,以人工智能为目标,人类未来的发展离不开人工智能人工智能受到这么大的礼遇,各国争抢发展先机,那么人工智能框架到底是什么样的,人们都需要在哪些层面考虑人工智能的发展,问题也还是很多的。 基础设施包括硬件、计算能力、大数据;算法层主要是各类机器学习算法、深度学习算法等;技术层方向包括赋予计算机感知、分析能力的计算机视觉技术语音技术,提供理解、思考能力的自然语言技术,提供决策、交互能力的规划决策系统大数据

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    人工智能设计师之“模仿”能力

    今天更新一篇文章,往期《人工智能设计师系列》,可查阅: 人工智能设计师之智能排版的另一种实现方式 电影封面海报个性化推荐+人工智能设计师 聊聊人工智能建筑师 人工智能设计师之智能排版v0.0.3 人工智能设计师 v0.0.2 人工智能「 服装设计师 」中 人工智能「 服装设计师 」上 DIY一个人工智能设计师v1.0之风格迁移能力 DIY一个人工智能设计师_v0.0.1 利用“以图搜图”我们可以赋予人工智能设计师 改“别人家”的设计: ? 上图是原作,通过“以图搜图”,匹配到我的图像库里类似的照片,进行替换: ? 再来一张: ? 你们觉得哪个是原作呢?

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    基于联邦迁移学习可解释人工智能的心电监护保健系统设计(CS)

    在本文中,我们设计了一种新的基于可解释人工智能(XAI)的深度学习框架,用于基于心电图的医疗保健应用。联邦设置用于解决数据可用性隐私等问题。 此外,提出的框架设置有效地分类心律失常使用自动编码器分类器,两者都基于卷积神经网络(CNN)。 使用MIT-BIH心律失常数据库对提议的框架进行了训练测试。该分类器在使用噪声数据干净数据的心律失常检测中分别达到94%98%的准确率,并通过5倍交叉验证。 基于联邦迁移学习可解释人工智能的心电监护保健系统设计.pdf

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    Drug Discov Today|人工智能增强的药物设计开发:迈向计算型精准医学

    亮点 人工智能允许整合大量的多模式数据来建立预测模型。 对复杂的异质性疾病进行建模可以确定治疗靶点。 人工智能有助于设计、选择重新利用与靶点相互作用的药物。 人工智能推动了计算型精准医学的出现。 人工智能机器学习(ML)通过提高我们对疾病异质性的理解,识别失调的分子途径治疗靶点,设计优化候选药物,以及评估生物信息相关的临床疗效,来加强药物设计开发。 在这种情况下,基于人工智能的预测模型正在成为一种革命性的解决方案,以提高药物设计开发的效率速度,特别是通过优化治疗靶点候选药物的选择。 人工智能还有助于通过整合大量的生物、医学影像临床数据来记录患者的特异性,为精准医疗方法中的创新试验设计提供信息。 在湿式实验室真实世界的临床研究中,需要人类的专业知识来设计执行验证实验。重要的是,在实施人工智能时,需要人类的智慧判断力来考虑道德影响。

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    2019人工智能用户体验设计指南:技术、场景、设计

    技术 / - 人工智能的角色地位 我觉得MIT教授Patrick Winston总结的蛮好,他把AI在软件系统中的身份分为四类: tools, assistants, peers, and managers Amazon有一个众包市场, Mechanical Turk(MTurk),可使个人和企业轻松地将其流程工作外包给可以执行这些任务的分布式劳动力。就是一个典型的AI管理者模式。 设计 / - 人机交互重点环节 AI系统的设计需要重点关注的4个环节:初始化、交互进行中、出错时、全过程。 - 环节1 初始化 主要处理用户预期与系统能力范围的匹配。 系统通过分析数百万个通过机器学习处理的扫描图像,历史文档公共记录,读取,分类与用户潜在祖先匹配的记录,反馈给用户,借此用户可以快速地完成家谱的创建。 ? 比如adobe的Lightroom产品中,AI可以在照片中发现人物,从而主动对照片进行分组标记,从而可以快速搜索目标。

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    Pix2Pix与人工智能设计

    设计是一个创造的过程,目前大部分的设计类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的设计,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度学习算法,是否可能满足设计创造性的要求? 例如,针对设计领域,有这么些图像翻译的应用场景: 动态 Logo 设计,用户输入一张静态的 Logo 图片,自动生成动态的 GIF 。 类似于 iGAN : 还有景观/建筑设计中,经常要描图,利用 pix2pix ,也是可以实现手绘图至 CAD 图的转化,然后设计师再在 CAD 图上精细地调整方案。 * 热门文章 人工智能Logo设计师Brandmark 人工智能时代,设计师如何学习新技术 我们利用周末尝试了一次CO-CODING活动 * 关于公众号: 本公众号定期更新人工智能&设计&科技内容。 谈点设计,敲点代码,偶尔创作点人工智能实验产品。

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