算法驱动设计：人工智能如何改变设计

几年来我们一直在关注算法驱动设计的想法，并收集了一些实际的例子。该方法的工具可以帮助我们构建UI，准备资产和内容，以及个性化用户体验。但是，这些信息一直很少，而且还没有系统化。

然而，在2016年，这些工具的技术基础变得易于访问，设计界对算法，神经网络和人工智能（AI）感兴趣。现在是时候重新思考设计师的现代角色了。

机器人会取代设计师吗？

CMS的 “The Grid”项目给出了最令人印象深刻的算法驱动设计方案。它选择模板和内容呈现样式，并且它自己修饰和裁剪照片。此外，系统运行A/ B test以选择最合适的模式。但是，该产品仍处于私人测试阶段，因此我们只能通过其出版物和广告进行评判。

设计师新闻社区发现了使用“The Grid”创建的网站的真实案例，他们反应不一- 人们批评了设计和代码质量。许多怀疑论者在那天开了一个香槟酒瓶。

用算法完全取代设计师的想法听起来很有启发性，但重点是错误的。产品设计师帮助将原始产品理念转化为经过深思熟虑的用户界面，具有可靠的交互原则和完善的信息架构和视觉风格，同时帮助公司实现其业务目标并加强其品牌。

设计师做出了很多大大小小的决定 。其中许多很难用清晰的过程来描述。此外，很多需求并非100％明确和一致，因此设计人员可以帮助产品经理解决这些冲突 - 从而设计更好的产品。它不仅仅是选择合适的模板并用内容填充它。

但是，如果我们谈论创意协作，当设计师与算法“合作”工作以解决产品任务时，我们会看到许多好的例子和明确的潜力。算法如何改善我们日常的设计工作非常令人激动。

与算法的创造性协作

设计师已经学会了将许多工具和技能兼顾到接近完美，因此，出现了一个新术语“产品设计师”。产品设计师是产品团队的主动成员， 他们了解用户研究的工作原理，他们可以进行交互设计和信息架构，他们可以创建视觉风格，通过动画设计使其活跃，并为其进行简单的代码更改。这些人对任何产品团队都非常宝贵。

但是，平衡这么多技能很难--你不能把足够的时间投入到产品工作的每个方面。当然，最近一系列新的设计工具缩短了我们创建可交付成果所需的时间，并扩展了我们的能力。但是，它仍然不够。还有太多的例行公事，新的责任在我们攒下的所有时间里都会消耗殆尽。我们需要更加自动化和简化我们的工作流程。我们总结了三个关键方向：

构建UI，

准备素材和内容，

个性化用户体验。

我们收集了一些示例，并为此未来的工作流程提出一种新方法。

构建用户界面（UI）

Medium，Readymag和Squarespace等出版工具已经简化了作者的工作 - 无数高质量的模板将为作者提供一个漂亮的设计，而无需为设计师付费。有机会使这些模板更加智能，从而使进入门槛更低。

例如，虽然The Grid仍处于测试阶段，但是一个非常成功的网站构建器Wix已经开始包含算法驱动的功能。该公司宣布推出高级智能设计，其外观类似于TheGrid的半自动化方式，使非专业人士能够创建一个网站。Wix通过提供高质量的现代网站的许多例子来教授算法。此外，它试图提出与客户行业相关的风格建议。非专业人士选择合适的模板并不容易，Wix和The Grid等产品可以作为设计专家提供建议。

当然，就像The Grid的情况一样，拒绝设计师参与创意过程会导致陈词滥调和平庸的结果（即使它提高了整体质量）。但是，如果我们认为这个过程更像是与计算机的“协作设计”，那么我们可以卸载许多重复任务：例如，设计师可以在Dribbble或Pinterest上创建一个情绪板，然后算法可以快速将这些样式应用于模型并提出合适的模板。设计师将成为新学徒--电脑的艺术总监。

当然，我们不能以这种方式创造革命性的产品，但我们可以腾出更多的时间来进行创造。此外，许多日常任务都是实用的，不需要革命。如果公司足够成熟并且拥有设计系统，那么算法可以使其更强大。

例如，设计人员和开发人员可以定义考虑内容，上下文和用户数据的逻辑。然后，平台将使用原则和模式编译设计。这将允许我们微调特定使用场景的最微小细节，而无需手动绘制和编码数十种屏幕状态。Florian Schulz展示了如何使用插值的思想来创建许多组件状态。

准备素材和内容

在许多变体中创建千篇一律的图形资产是设计师工作中最无聊的部分之一。当设计师将这段时间用于更有价值的产品工作时，需要花费很多时间并且令人失去动力。

算法可以采用简单的任务，例如颜色匹配。例如，Yandex.Launcher使用算法根据应用程序图标自动设置应用卡的颜色。其他变量可以自动设置，例如根据背景颜色更改文本颜色，突出显示照片中的眼睛以强调情感，以及实现参数化排版。

算法可以创建整个组合。Yandex.Market将促销图像生成器用于电子商务产品列表。营销人员填写带有标题和图像的简单形式，然后生成器提出无数变化，所有这些变化都符合设计准则。Netflix更进一步 - 它的脚本为海报裁剪电影角色，然后应用程式化和本地化的电影标题，然后在一部分用户上运行自动实验。真正的魔法！Engadget培养了一个机器人学徒，可以撰写有关新小工具的简单新闻文章。

真正的黑暗魔法发生在神经网络中。一个新的例子，Prisma应用程序，将照片设计为看起来像着名艺术家的作品。Artisto可以以类似的方式处理视频（甚至是视频流）。

然而，所有这些仍处于早期阶段。当然，你可以在手机上下载一个应用程序，并在几秒钟内得到一个结果，而不是在GitHub上的一些文档内挣扎。但是如果不教授神经网络，仍然无法上传自己的参考风格并获得良好的结果。然而，当这种情况最终发生时，是否会使插图画家过时？我怀疑那些具有坚实和独特风格的艺术家。但是当你需要一个文章或网站的正确插图但不需要一个独特的方法时，它将降低进入门槛。

个性化用户体验

获得明确和完善的策略的一种方法是针对狭窄的细分受众群甚至特定用户个性化产品。我们每天都会在今日头条新闻源，百度搜索结果，爱奇艺视频和网易云音乐推荐以及许多其他产品中看到它。除了减轻用户过滤信息的负担之外，当产品似乎非常关心他们时，用户与品牌的联系变得更加情绪化。

然而，这里的关键问题是设计师在这些解决方案中的作用。我们很少有能力创建这样的算法 - 工程师和大数据分析师就是这样做的。网易云音乐就是一个很好的例子：这里的经典UX设计的唯一元素是曲目列表，而独特的工作是通过推荐系统完成的，该系统用有价值的音乐填充这个设计模板。

一个相对较新的术语，“ 预期设计 ”更广泛地看待用户体验个性化和用户意愿的预期。我们已经在手机上安装了这些类型的东西：高德地图现在使用位置历史数据自动提出回家的方式； 苹果Siri提出了类似的想法。但是，这里的关键因素是信任。为了执行预期的体验，人们必须允许大公司在后台收集个人使用数据。

我们已经提到了一些自动测试爱奇艺视频，信息流和云音乐使用的设计变体的例子。这是个性化用户体验的另一种方法，可以放在算法的肩上。Liam Spradlin描述了变异设计的有趣概念：它是一个很好的自适应接口模型，它考虑了许多变量以适应特定用户。

算法驱动设计工具已经存在吗？

不幸的是，没有用于Web和移动设备的产品设计工具可以帮助分析和合成与Autodesk Dreamcatcher相同的水平。但是，Grid和Wix可以被认为是或多或少的质量级和简单的解决方案。Adobe不断添加可被视为智能的功能：最新版本的Photoshop具有内容感知功能，当您使用裁剪工具旋转图像或将画布扩展到图像的原始大小以外时，智能填充间隙。

Adobe和多伦多大学还有另一项实验。DesignScape会自动为您精炼设计布局。它还可以提出一种全新的组合。

最后

你肯定应该跟随Adobe的发展，因为该公司在MAX 2016大会上宣布了一个名为Sensei的智能平台。Sensei使用Adobe在人工智能和机器学习方面的深厚专业知识，它将成为Adobe消费者和企业产品中未来算法驱动设计功能的基础。在公告中，公司指的是诸如语义图像分割（显示图像中的每个区域，按类型标记，例如建筑物或天空），字体识别（即识别来自创意资产的字体并推荐类似字体，甚至来自手写），以及智能的受众细分。