文章目录弱人工智能（Weak AI）弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读：Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强人工智能（Strong AI）又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力：存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力规划能力学习能力使用自然语言进行交流沟通的能力将上述能力整合起来实现既定目标的能力扩展阅读 ——Stackexchange超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI）假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
给大家案例一个名词：人工设计智能 artificial design intelligenceADIdef ADI（ ）：何为人工设计智能？ ADI是人工智能，它使用机器学习来预测设计趋势，及实现设计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设计。 包括人工设计技术Artificial design technology 范围就不仅局限于机器学习了，包括所有的计算机、硬件、通讯等相关技术。 :sacha.ai信息比较庞大，大家自行查阅原地址吧～目前ADI运用于网页设计，各家都在探索中，暂未达到令人满意的结果；随着ADI越来越完善，它将能够提供低设计水平的能力，专业人士和普通用户都可以使用。 return 智能设计ADI是人工智能，它使用机器学习来预测设计趋势，及实现设计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的设计。
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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：失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 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：Tensorflow 个性化推荐技术能够帮助用户把最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。人工智能设计师如何应用到个性化推荐中呢？ 关于人工智能设计师，我在往期的文章中有介绍具体的实现步骤，感兴趣可以查阅：DIY一个人工智能设计师_v0.0.1 关于人工智能的各种应用，我们也该深入了解，为以后做准备：《人工智能时代》，推荐15天阅读完
1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。? 1.2 人工智能的应用领域随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。?
本文继续谈《人工智能设计师》，往期可查阅：人工智能设计师v0.0.2DIY一个人工智能设计师_v0.0.1「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告DIY一个人工智能设计师v1.0之风格迁移能力人工智能 「 服装设计师 」上人工智能「 服装设计师 」中 实现一个人工智能设计师的方案有2种，从设计元素出发，给各种元素设定变量范围,通过自动排版来完成；另一种是通过生成对抗网络GANs，直接画出来。 回到我亲自动手diy的人工智能设计师产品，从第一个demo，到现在五个月了，断断续续思考，经历了不少推翻重来；从0.0.1版本：搜索引擎用biyinggoogle，采用前端css方案，编写特定模版；0.0.2 下面重点介绍下他山之石：微软这篇2016年发表的论文，分析智能排版的方式实现一个人工智能设计师。 论文最后还给出了使用论文的算法做的设计跟人类设计师做的设计之间的对比效果：?以上是对智能排版的一些思考及借鉴。
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？ GAN 带来了生成设计的可能性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法，有点体会，写成文章分享给大家。? ps：跑到第8轮，pix2pix 的应用界限就差不多可以评估了 在开发环境方面，我这次选择了 Anaconda 作为 python 包的管理，有可视化的 APP 工具，也可以通过终端命令行操作，方便了许多 我们是不是可以把一张图片变成 GIF 图；去除马赛克，随意放大 BMP 图片，再也不担心精度不够了； 通过手绘生成名画，比谷歌的 auto draw 先进了点，当然还有各种通过手绘生成的东西，比如猫、袋子、鞋子、人物肖像画 我们可以借助一些工具，比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ，还可以通过其他算法生成大量数据，作为 pix2pix 的输入。
封面由ARKie智能设计赞助 早在去年 mixlab 的一篇案例报告里，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，例如 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.comJack000fontjoy ）来发现字体之间的关系 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。 当然，除了很智能的几步生成设计之外， Brandmark 还提供了手动编辑／调整 Logo 的功能。我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的设定。 Title_color”:String, “Tagline_color”:String, “Icon_color”:String, “Background_color”:String}Brandmark 在智能生成与手动设置之间找到了一个较好的平衡点
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？ GAN 带来了生成设计的可能性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法，有点体会，写成文章分享给大家。 我们可以借助一些工具，比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ，还可以通过其他算法生成大量数据，作为 pix2pix 的输入。 *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。
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.comJack000fontjoy ）来发现字体之间的关系 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。 当然，除了很智能的几步生成设计之外， Brandmark 还提供了手动编辑／调整 Logo 的功能。我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的设定。 *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。
来源：AI前线本文长度为4000字，建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示，合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ，从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。
硅谷最新的军备竞赛是建造最好的人造大脑。 2013年12月，燕乐存成为脸谱公司新成立的人工智能实验室负责人，他表示，该实验室将具有“宏大长远的目标，要给人工智能带来重大突破”。人工智能程序已经能识别图像并实时翻译人的讲话。 谷歌进军人工智能领域已有数年时间，该公司网罗了多位业界顶尖的科学家，比如国际上人工智能和机器学习领域最权威的学者之一、斯坦福大学人工智能实验室主任吴恩达（音译）和机器学习领域的泰斗、加拿大多伦多大学教授杰弗里 数字个人助手是竞争高地Tempo AI公司研制出了一种“智能日历”移动程序，这是一款针对商务人士的个人助理应用，能够很好地帮助商务人士准备下一次会议。 Cortana语音助理功能与苹果Siri相似，能实现语音发送短信、播放音乐、呼叫联系人等基本功能；同时也将具备一些人工智能特性，能够与用户进行简单的沟通。
在这个信息化的时代，几乎每家公司都会受到网络攻击，更糟糕的是，很多公司不知道该做些什么准备，如何应对网络攻击。公司越大，设备越大，挑战就越大。 保护一个老旧设备比下载最新的杀毒软件要复杂得多，而且大多数管理人员不知道从哪里开始。 在接受研究网络安全的波耐蒙研究所调查的电力公司高管中，超过一半的人表示，他们预计未来12个月内，一项重要基础设施将遭到网络攻击，并且他们对公司的防御能力并不看好。 造成这个问题的主要原因在于，与每两三年就更换一次的软件不同，他们的设备，设计寿命均为20年，或者更长。? 这就是人工智能可以真正发挥作用的地方。”经过训练的人工智能可以检测特定技术上的异常活动，它识别异常行为的速度比人类快得多。利用过去经验创建的数据库，可以推荐正确的行动方案。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史1.2 人工智能的诞生人工智能是最近才有的吗？ 其实人工智能很早就有了，都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河，一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！? 20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。1.2.3 第二次人工智能浪潮在第一次AI浪潮中，人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献，使相关研究进入严冬。 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？ 我的回答是：“至少从现在看，人工智能已经是大势所趋，在未来社会中，是不可或缺的技术。”（未完待续...）?
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念1.1 啥是人工智能?当有人问我，Dr.Wu 你的研究方向是什么？ 我回答：人工智能。 接着大约会得到以下四种问题： 哇，好酷！是不是很难呢？ 是不是制造机器人帮助我们呢？ AI和人工智能有什么区别？ 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 1.1.1 人的智慧和人工智能究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。 人工智能必须依赖人类，将人类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯，以某种形式”输入“到人工智能，人工智能才可以加工和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是，事实上，目前还没有做出公认通过图灵测试的人工智能。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 人工智能会思考吗？“思考”，大多数人会想到计算，应该是人工智能的专长。
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别人脸，准确率会上升，但召回率可能会下降。（胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除）相反如果放宽识别的条件，召回率可能会上升，而准确率对应的会不那么精确。 （没洗头发的唐老鸭被识别了，但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了）二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI能达到的能力存在一定偏差。 聚个例子，有个项目中给客户安装人脸识别门禁机，放在客户公司门口，但因为是在办公楼内，光照条件不是很好，识别效果不如人意。训练成本的窘境。接着上面的例子，人工智能的杀手锏说到底还是训练，打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了，能不能为客户在特定的环境训练算法？技术上是可以，但成本谁来承担。
全书共分为6个章节，6个主题：人工智能现状人工智能发展历程人工智能对人类有威胁吗人工智能目前的典型应用场景人工智能带来的创新创业机遇人工智能时代教育与个人发展用第一章中提到的Primsa软件，给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 人工智能会威胁到人类吗先科普三个概念：弱人工智能也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，也是当前人工智能所处的阶段。 强人工智能又称通用型人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 ，或为可能的机器威胁做准备的地步。 而且，由于基础科学（如物理学和生物学）尚缺乏对人类智慧和意识的精确描述，从弱人工智能发展到强人工智能，期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的，只不过是一些列工程设计上的问题。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
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？ 对于人工智能的出现，更多的人考虑到的是今后替代人的劳动的问题，有这份担忧是没有错的，因为人工智能会替代一部分人的工作，比如重复性的人力工作。那么对于思想家来说需要有这样的担忧么？ 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，设计的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？ 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。 人工智能时代，你准备好了么？
今天补充1则案例：服装设计师。人工智能设计师 之「 服装设计师 」? 今天更新2个人工智能服装设计师案例，第一个案例是谷歌的Project Muze：网址可以点击小程序获取Project Muze是一款谷歌与Zalando电商合作，利用了谷歌TensorFlow系统的机器学习系统打造的 模特儿卡卡罗莱娜·科库娃（Karolina Kurkova）穿着通体白色薄纱、绣着150个连体LED灯花的礼服，它证明了人类和机器人可以协同工作，一起创造些看似不可能的东西。? 从这个案例我们可以看到人工智能助力设计呈现的2个特性：设计数据实时交互设计数据的重要性，我在一篇文章里提到，但当时没有深入，今天这个案例，可以很好的阐释其对于设计的影响：在服装设计里，我们需要知道比如： 好了，这就是人工智能如何辅助服装设计的实现思路。 5 下期预告：自己动手实现个服装设计师? ? 特别说明：本文除案例的截图外，其余图片均由ACE Land 人工智能设计师（秒级、海量）友情赞助。
人工智能「 服装设计师 」上 上文讲到谷歌的Project Muze跟IBM Watson与设计师合作的LED礼服，今天再更新2个案例。 一个是Thread:Thread:采用机器算法+造型师顾问的服务方式来解决人们不知道怎么穿的问题。将时尚顾问对穿搭的感觉和计算机算法进行了融合，帮助人们进行购物决策。? ----码隆人工智能的一款AI产品，StyleAI，利用人工智能根据灵感，实时智能匹配出的时尚作品。 码隆人工智能还有一款产品，ProductAI。服装设计相关的有：时尚智能分析及智能搜索同款功能。?时尚智能分析，运用了物体识别；?搜索同款，自然是以图搜图技术了。 最近比较忙，忙到上期提到的 DIY一个智能服装设计师还没空去具体实现。本期就暂时更新案例为主，DIY留作下期哈。
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