設(shè)計(jì)工具和編程語言給我們帶來一股非常強(qiáng)大的力量，我們可以利用設(shè)計(jì)工具做一些真正屬于自己的事情，但前提是我們必須了解如何使用它，否則它并不會(huì)成為真正屬于我們的力量。

許多人似乎很擔(dān)心人工智能會(huì)取代我們的工作，甚至讓我們失業(yè)。我卻看到了一個(gè)更樂觀的未來的可能性，那就是機(jī)器時(shí)代，我們應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)，來幫助我們輕松的完成工作。

機(jī)器時(shí)代的人們越來越多的參與到創(chuàng)造性的活動(dòng)中?？捎糜谠O(shè)計(jì)的工具、平臺(tái)和設(shè)備的種類也越來越多，并且它們的成本也呈下降的趨勢。有了這些設(shè)計(jì)工具，你可以自己拍電影，錄制專輯，設(shè)計(jì)一個(gè)城市或者打印自己的花盆，所有的這些，你都可以在家里的電腦上，甚至你的手機(jī)上輕松完成。大家也會(huì)很想要嘗試一下自由創(chuàng)作帶來的興奮感受吧。

盡管設(shè)計(jì)工具的價(jià)格變得更便宜，也讓人們更容易獲得和使用，但這并不意味著創(chuàng)建一個(gè)高質(zhì)量的圖像或講述一個(gè)引人入勝的故事會(huì)變得更容易。想要做原創(chuàng)或者有美感的東西仍然需要具備專業(yè)知識(shí)、實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)的積累。

設(shè)計(jì)工具和編程語言給我們帶來一股非常強(qiáng)大的力量，我們可以利用設(shè)計(jì)工具做一些真正屬于自己的事情，但前提是我們必須了解如何使用它，否則它并不會(huì)成為真正屬于我們的力量。

設(shè)計(jì)工具+機(jī)器學(xué)習(xí)

我有一個(gè)建議，我們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)幫助我們簡化設(shè)計(jì)工具，但不去限制它們的表現(xiàn)力，更不要?jiǎng)儕Z設(shè)計(jì)師的創(chuàng)造力。但這似乎與我們的認(rèn)知背道而馳，當(dāng)我們想到機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能時(shí)，我們首先想到的是自動(dòng)化。

原創(chuàng)設(shè)計(jì)需要做很多的決定并占用很多的時(shí)間，這是一個(gè)我們無法回避的事實(shí)。因此，設(shè)計(jì)工具走向了兩個(gè)極端

其中一種是采用“一刀切”的方法，通?？梢栽谙M(fèi)級(jí)別的設(shè)計(jì)工具中找到，這一類型的工具通過強(qiáng)制用戶進(jìn)入少數(shù)預(yù)設(shè)的模板來簡化設(shè)計(jì)過程。

另一種類別是采用了“一應(yīng)俱全” 的方法，通常作為專業(yè)的設(shè)計(jì)工具來使用，這一類工具提供大量的初級(jí)功能，并引起用戶極高的學(xué)習(xí)興趣，但通常在使用方式上與用戶的思維方式不一致。

起初，機(jī)器學(xué)習(xí)似乎提供了一個(gè)相比“一刀切”方法稍微復(fù)雜一些的版本，這一方法是通過將決策性的任務(wù)從設(shè)計(jì)師身上轉(zhuǎn)移出去，從而簡化設(shè)計(jì)過程。我承認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)可以用這樣的方法，特別是在早期，但它其實(shí)也提供了更豐富的可能性。雖然我們不能真正改變設(shè)計(jì)過程中涉及的決策數(shù)量，但我們可以改變這些決策所涉及的內(nèi)容。

我想淺談幾種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，我們可以通過這些方法改變我們對(duì)設(shè)計(jì)軟件的操作方式，并通過它做出決策。這些方法分別是：發(fā)現(xiàn)特征、探索式設(shè)計(jì)、描述式設(shè)計(jì)、流程組織和對(duì)話系統(tǒng)。

我認(rèn)為這些很有可能在不影響設(shè)計(jì)師創(chuàng)造力的前提下，幫助我們簡化設(shè)計(jì)的過程?；蛟S更令人興奮的是，這些方法可以讓設(shè)計(jì)師將他們的全部注意力都放在設(shè)計(jì)本身，而不是學(xué)習(xí)如何通過這些設(shè)計(jì)工具來實(shí)現(xiàn)他們的想法。換句話說，設(shè)計(jì)師將會(huì)控制這些工具，而不是被工具所制約。

發(fā)現(xiàn)特征

當(dāng)設(shè)計(jì)師坐下來設(shè)計(jì)時(shí)，也許他們對(duì)最終產(chǎn)品有一個(gè)確切的描述，也許他們沒有。無論在哪種情況下，他們都需要找到一種方法，并且通過一系列的操作來將空白的畫布轉(zhuǎn)換成為最終的產(chǎn)品。這使我想起一句名言：

“每塊石頭里面都有一尊雕像，雕刻家的任務(wù)就是去發(fā)現(xiàn)它?！?——米開朗基羅。

我喜歡這句話，因?yàn)樗阉囆g(shù)和設(shè)計(jì)過程比做一種探索。

一塊大理石有它既定的邊界，在這些邊界之內(nèi)，有無限可能的雕塑同時(shí)存在，而藝術(shù)家的工作就好比是發(fā)現(xiàn)大海里的針，這里說的針是可以滿足一系列特定要求的特征組合。這與化學(xué)家尋找一種新的分子，或者廚師尋找一種新的風(fēng)味是類似的。

對(duì)上述的這些問題來說，他們探索的空間可能是完全不同的，但過程上有一定的相似性，因?yàn)槊總€(gè)設(shè)計(jì)問題都與特定的一組相互關(guān)聯(lián)的屬性和約束有關(guān)。

舉個(gè)例子

讓我們來看看在設(shè)計(jì)家用物品(如酒杯)時(shí)可能需要考慮的一些因素。如果我們想要把玻璃做得更高，我們可能需要加寬底座來防止它翻倒。在這里，需要針對(duì)這一個(gè)約束而改變兩個(gè)屬性。

當(dāng)我們第一次遇到這個(gè)問題時(shí)，我們可能沒有意識(shí)到它內(nèi)在的約束：“這個(gè)屬性在什么樣的比例下會(huì)導(dǎo)致玻璃杯翻倒？”

我們通過進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來獲得專業(yè)知識(shí)，并學(xué)習(xí)到兩個(gè)屬性之間的關(guān)系以及物理世界施加給我們的一組最初的未知約束。讓我們把這個(gè)探索空間想象成一個(gè)非常大的圖譜，其中每個(gè)可能的最終狀態(tài)都由一組唯一的坐標(biāo)表示。

在這張圖譜中，軟件的每一個(gè)功能就像一條路，在一個(gè)特定的方向上幫助我們探索部分內(nèi)容。專業(yè)設(shè)計(jì)工具中的一個(gè)初級(jí)功能就相當(dāng)于一條小道一樣，因?yàn)樗诘貓D中只移動(dòng)了很短的距離。

如果我們想把玻璃杯變大，我們可以通過一系列的初級(jí)命令來完成，或者我們可以將這些命令提煉成一個(gè)高級(jí)功能，就像那些消費(fèi)級(jí)的設(shè)計(jì)工具中的功能一樣，這一功能更像是一條高速公路。它的優(yōu)勢就在于它可以運(yùn)用相對(duì)較少的操作步驟給我們提供更多幫助。然而問題出現(xiàn)了，高速公路只有在常去的地方才有出口，如果司機(jī)想要去一個(gè)不是大家都非常熟悉的地點(diǎn)，那么他只能在小道上行駛，并且還需要更多的操作步驟。

同時(shí)，在大多數(shù)消費(fèi)級(jí)的設(shè)計(jì)工具中，甚至沒有提供我們走小路（指設(shè)計(jì)工具中的初級(jí)功能）的途徑。也許有一個(gè)離出口不遠(yuǎn)，跟指定的目標(biāo)很接近的另一個(gè)目標(biāo)，而這個(gè)目標(biāo)又更合我們的預(yù)期，但我們卻沒有辦法到達(dá)，我們甚至可能不知道這個(gè)目標(biāo)的替代者對(duì)我們的總體設(shè)計(jì)目標(biāo)會(huì)有怎樣的影響。

因此，高級(jí)工具雖然在在設(shè)計(jì)效率上具有很大優(yōu)勢，但它也會(huì)降低設(shè)計(jì)的表達(dá)能力或在空間內(nèi)進(jìn)行轉(zhuǎn)換的能力。許多用戶會(huì)選擇在更容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)上停下來，這使得圖譜上的大片區(qū)域未被探索。一個(gè)有著明確目標(biāo)的用戶可以找到一條非常迂回的路徑來到達(dá)最終的目的地。但是，如果目的地的確切屬性沒有提前出現(xiàn)在在用戶的腦海中，那么他或許不太可能有機(jī)會(huì)到達(dá)那里。

因此，高級(jí)工具可能會(huì)使得圖譜上的一小片區(qū)域完全無法到達(dá)，將探索空間碎片化，這會(huì)使得圖譜上出現(xiàn)更大我們所不能到達(dá)的區(qū)域。從這個(gè)意義上說，消費(fèi)級(jí)的設(shè)計(jì)工具不但不會(huì)擴(kuò)大人們所能到達(dá)的范圍，反之，他還會(huì)阻礙我們的創(chuàng)造力。

如果我們想要保持自由的創(chuàng)造力，我們要么需要堅(jiān)持使用初級(jí)的的功能，要么生成大量的高級(jí)功能，這些高級(jí)功能將具有更廣泛的可能性，但同時(shí)也會(huì)在一定程度上犧牲工具的簡潔性。

理想情況下，每當(dāng)我們出發(fā)時(shí)，這些高級(jí)功能都會(huì)為我們建造一條新的高速公路，這樣我們就可以通過非常少量的操作輕松的到達(dá)目的地，但這在預(yù)先設(shè)定的高級(jí)功能集中是不可能的。

機(jī)器學(xué)習(xí)使我們能夠通過觀察用戶的行為來推斷用戶相關(guān)的大量信息以及他們希望達(dá)到的目標(biāo)。我們可以創(chuàng)建一個(gè)學(xué)習(xí)工具，來學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)者操作軟件的行為，相比試圖通過預(yù)先設(shè)定的高級(jí)功能集來預(yù)測設(shè)計(jì)者的需求，這個(gè)做法要實(shí)際的多。在過去的幾年中，一種被稱為“遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural networks）”的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)被證明了特別擅長學(xué)習(xí)序列模式，并且這些系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于諸如文本或音符的下一字段的預(yù)測中。

我們可以利用這種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)工具中初級(jí)功能的常用序列，并動(dòng)態(tài)合成與設(shè)計(jì)者當(dāng)前活動(dòng)相關(guān)的特定功能，而不是繞著一組預(yù)先設(shè)定好的高級(jí)功能構(gòu)建設(shè)計(jì)工具。自定義高級(jí)功能的自動(dòng)生成中使用的用戶行為模式，不僅限于從單一的設(shè)計(jì)者行為中提取，也可采用從多個(gè)設(shè)計(jì)者的行為中提煉的方法。類似于根據(jù)用戶喜好來推薦音樂或電影的推薦系統(tǒng)，可以通過在眾多設(shè)計(jì)師中發(fā)現(xiàn)一種模式，根據(jù)設(shè)計(jì)者在工作流程中的習(xí)慣，向其推薦相關(guān)功能。

工具制造商可以利用推薦系統(tǒng)，更好地解決設(shè)計(jì)人員，以及他們消化信息、做出決策和與軟件交互的各種方式的多樣性問題。它將使工具制造商可以更好的滿足設(shè)計(jì)師的需求，而不是一味地提供預(yù)先設(shè)定好的單一的靜態(tài)功能或工作流程，然后讓設(shè)計(jì)師去適應(yīng)。推斷大量用戶的行為模式，工具制造商可以更好地理解系統(tǒng)中提供的各功能之間的隱含關(guān)系。

這將為工具制造商提供更多關(guān)于如何改進(jìn)其軟件的重要意見。采用這種方法，工具制造者的角色將從高級(jí)功能的整體管理轉(zhuǎn)向創(chuàng)建更細(xì)化的界面元素。從預(yù)設(shè)的系統(tǒng)規(guī)則和界面元素，到智能生成，這意味著工具制造者將放棄對(duì)軟件某些方面的控制。但是，這樣做能更好的協(xié)助設(shè)計(jì)人員去完成一些制造者沒有預(yù)期到的任務(wù)。

探索式設(shè)計(jì)

每個(gè)人都有一種天生的美學(xué)和設(shè)計(jì)感 ，即感受愉悅或有用的東西。由于我們沒有經(jīng)驗(yàn)，因此很多人缺乏方法將這些直覺應(yīng)用于設(shè)計(jì)領(lǐng)域來進(jìn)行創(chuàng)意產(chǎn)出。設(shè)計(jì)工具不僅應(yīng)該幫助我們在已知的領(lǐng)域執(zhí)行設(shè)計(jì)，還應(yīng)該幫助我們在新設(shè)計(jì)領(lǐng)域建立專業(yè)認(rèn)知。如果我們在街上隨機(jī)選取一群人，給他們一張白紙，然后要求他們設(shè)計(jì)出他們心目中理想的客廳，許多人其實(shí)不知道從何下手。

但是，如果讓他們訪問Pinterest，并要求他們通過挑選喜歡的元素來設(shè)計(jì)客廳，那么許多人就會(huì)覺得容易很多。這種“所見即知”的感覺會(huì)形成一種強(qiáng)大的動(dòng)力來促使用戶參與到設(shè)計(jì)中。用戶不需要去了解工具背后運(yùn)行的原理。相反，當(dāng)他們看到實(shí)際的應(yīng)用效果后，就能確定是否喜歡它。

此前，我們進(jìn)行了一個(gè)關(guān)于二維空間搜索的可視化研究。雖然范圍有限，但這種可視化的方式為設(shè)計(jì)提供了一種直觀而細(xì)致的機(jī)制。用戶只需選擇一個(gè)位置即可搜索到與之相關(guān)的任何可能的設(shè)計(jì)。

這種可視化的組織形式還能使用戶在給定的搜索空間內(nèi)為特定的效果建立清晰的心理模型。當(dāng)然，現(xiàn)實(shí)世界中的設(shè)計(jì)問題很少只是由兩個(gè)維度組成的?？梢岳玫途S的圖譜來展現(xiàn)出設(shè)計(jì)中的那些高維度特征（注：“降維”機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的作用是可以降低時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，節(jié)省提取不必要特征的開銷，當(dāng)數(shù)據(jù)能有較少的特征進(jìn)行解釋時(shí)，我們可以更好的解釋數(shù)據(jù)，有助于我們提取知識(shí)。降維的方法便于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化）

在上面的動(dòng)畫中，我將一組樹葉輪廓的圖像輸入到降維系統(tǒng)中。隨著訓(xùn)練的展開，? 該算法會(huì)重新配置每個(gè)葉子在二維圖譜中的位置，相似的葉子被安排在相鄰的位置。最終，這個(gè)過程將創(chuàng)建一個(gè)連續(xù)的二維圖譜，它展示了葉子可能出現(xiàn)的一系列的變化過程。

一旦訓(xùn)練完成，該系統(tǒng)可以重建與圖譜中任何二維坐標(biāo)相關(guān)的圖像。完成訓(xùn)練后，該系統(tǒng)中與坐標(biāo)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的圖像還可以重新進(jìn)行編輯，但值得注意的是，即使沒有提供排序的樣本也可以完成這一訓(xùn)練，這樣就為各種創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供了一個(gè)簡單并且快速的途徑。我們可以自由的查看圖譜中的任意位置，并且可以從中探索葉子在各個(gè)維度中可能演變出的形態(tài)，但前提是必需要符合葉子的這一概念。我們能夠非常自由的查看到圖譜中與坐標(biāo)一一對(duì)應(yīng)的每個(gè)圖像，并且還可以在它們之中進(jìn)行切換。

如果對(duì)想要設(shè)計(jì)的東西有一個(gè)成熟的想法，那么可以用特定的方法來實(shí)現(xiàn)它。但是，如果我們想進(jìn)一步探索，看看還有什么可能的東西，那么上面的這種“降維”方法可以幫助我們從解決方案中跳脫出來，并嘗試新的東西。

或者，這種可視化的圖譜也可以暫時(shí)疊加在設(shè)計(jì)之上。這種方式允許用戶在探索元素變化的同時(shí)，也能實(shí)時(shí)預(yù)覽變化后的效果。

我們可以在這種探索性的界面中更改設(shè)計(jì)元素，而不用再重新進(jìn)行設(shè)計(jì)。

例如，假設(shè)我們已經(jīng)使用Bezier路徑創(chuàng)建了一個(gè)橡樹葉的圖形，接著我們想要它變成楓樹葉。如果在傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)軟件中去做的話，我們需要不斷調(diào)整Bezier路徑。作為設(shè)計(jì)師，我們似乎習(xí)慣了這種工作流程。但事實(shí)上，這與目前軟件的使用方式有很大關(guān)系，當(dāng)前的Bezier路徑功能決定了我們只能手動(dòng)操作。

將一個(gè)形狀轉(zhuǎn)換為另一個(gè)形狀可能會(huì)浪費(fèi)我們在創(chuàng)建第一個(gè)形狀時(shí)所做的大部分工作。這增加了時(shí)間成本，很明顯這是不應(yīng)該的。就好像我們想去鄰居家時(shí)，不需要穿過整個(gè)城鎮(zhèn)一樣。

算法允許設(shè)計(jì)者以他們的設(shè)計(jì)直覺為指導(dǎo)，而不受到特定工具某種特定功能的限制。我們使用的這種方法，并不會(huì)阻礙設(shè)計(jì)師去掌控他們的設(shè)計(jì)，它只是去掉了上一代設(shè)計(jì)工具在操作過程中強(qiáng)行附加給設(shè)計(jì)師的操作行為。這樣可以讓設(shè)計(jì)師更專注于設(shè)計(jì)本身，而不是局限在設(shè)計(jì)工具的實(shí)現(xiàn)上。

描述式設(shè)計(jì)

到目前為止，我們討論的界面非常類似于傳統(tǒng)意義上的地圖。就像其他任何地圖一樣，如果你愿意，可以在上面添加文字標(biāo)簽。這使得我們可以用命令語言改變設(shè)計(jì)，例如：“給我一片楓葉”。當(dāng)結(jié)果呈現(xiàn)給我們之后，也可以這樣說：“讓它變得更接近橡樹葉?！边@種功能已經(jīng)非常強(qiáng)大了。但事實(shí)上，我們可以思考得更深入。

2013年?Tomas Mikolov 等人發(fā)表了一系列論文，描述了一系列用于生成不同詞匯之間概念關(guān)系的低維圖譜技術(shù)。就像我們上面討論的地圖一樣，在這個(gè)詞匯圖譜中，現(xiàn)實(shí)中用法密切相關(guān)的單詞也會(huì)放置在一起。我們也可以對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的概念進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算,例如，他們發(fā)現(xiàn)采用下面的表達(dá)方式：

“馬德里 – 西班牙+法國”

比任何其他單詞組合形式更加接近“巴黎”。

同樣的：

“國王 – 男人+女人”的組合形式則最接近“女王”

這個(gè)迷人的機(jī)制提供了一種全新的設(shè)計(jì)工具思維方式。它允許我們在視覺或語言上運(yùn)用視覺概念，而無需使用輔助的抽象概念和控制系統(tǒng)。

例如，如果我們想要查找與畢加索的作品相似的東西，但是不包含他在立體主義時(shí)期的作品，我們可以這樣做：

同樣的，我們可以在語音信息或任何其他媒體上做類似的事情。在過去的幾年中，包括“Style Transfer”和“Neural Doodle”在內(nèi)的類似技術(shù)進(jìn)一步擴(kuò)展了這些機(jī)制。

這些技術(shù)已經(jīng)在照片共享類應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn) – 它們并不像是設(shè)計(jì)工具中的功能，而是作為一種新穎的照片濾鏡，與Instagram或Photoshop的濾鏡類似。

正如20世紀(jì)90年代Photoshop的“filter bubble”功能那樣，這種新功能的新穎表現(xiàn)很快迎合了大眾的趣味，但是對(duì)概念化或擴(kuò)展設(shè)計(jì)過程并沒有多少意義。

但作為一個(gè)更大、更全面的設(shè)計(jì)框架的組成部分，這些技術(shù)提供了一種強(qiáng)大的機(jī)制，它們允許我們通過直接操縱概念空間去探索和構(gòu)思想法。

然而，正如技術(shù)具有變革性一樣，我認(rèn)為這些技術(shù)還存在一些缺陷。每個(gè)設(shè)計(jì)師都知道，設(shè)計(jì)最難的事情并不是做出個(gè)人決策，最困難的部分是協(xié)調(diào)許多組成部分的決策，以產(chǎn)生一個(gè)有凝聚力的整體。

作為設(shè)計(jì)師，我們必須在多個(gè)組成部分的決策之間來回切換，同時(shí)將整體牢記在心。有時(shí)候這些組成部分的決策之間也可能是彼此沖突的。

就像魔方一樣，我們不能簡單地解決一個(gè)面，然后再去解決下一面。這會(huì)浪費(fèi)我們之前做的一些工作。我們必須同時(shí)解決所有面。這可能是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，但學(xué)會(huì)如何從整體上處理這種事情是成為一名合格設(shè)計(jì)師的核心所在。

雖然之前討論過的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助簡化這些組成部分的決策，但它們并沒有完全解決設(shè)計(jì)的最困難部分。為了幫助設(shè)計(jì)師建立這種專業(yè)認(rèn)知，我們來探討另外兩個(gè)概念。

過程組織與對(duì)話接口

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)理解只傳達(dá)一個(gè)獨(dú)立的命令或者信息點(diǎn)的簡單表達(dá)式要比理解復(fù)雜、多信息的的表達(dá)式容易得多。然而，在設(shè)計(jì)一個(gè)事物的過程中最難的點(diǎn)之一就是思考如何拆分一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，使其變成簡單易懂的概念。

設(shè)計(jì)工具能幫助設(shè)計(jì)者的最重要一點(diǎn)也就是在這個(gè)簡化過程中。

工具可以幫助設(shè)計(jì)者通過創(chuàng)建接口和工作流來創(chuàng)建簡潔的表達(dá)式，這些界面和工作流程通過一系列簡單的體驗(yàn)和決策來引導(dǎo)用戶，而每個(gè)決策點(diǎn)都是處理一個(gè)更大更復(fù)雜任務(wù)的其中一方面。

這種方法的一個(gè)很好的例子是20q，也就是電子版的游戲二十問。像傳統(tǒng)的問答游戲一樣，20Q讓用戶思考一個(gè)物體或者一個(gè)名人，然后提供一系列相應(yīng)的多選題來發(fā)現(xiàn)用戶到底在想什么。

通常在這個(gè)系統(tǒng)中首先詢問的問題是“它是一個(gè)動(dòng)物，植物，礦物或者一個(gè)概念嗎？”

接下來的問題就是試著去區(qū)分和用戶提供的信息有更深層次區(qū)別的一些選項(xiàng)舉個(gè)例子，如果第一個(gè)問題的答案是“動(dòng)物”那么接下來的問題就會(huì)是“是一個(gè)哺乳動(dòng)物嗎?”如果第一個(gè)問題的答案是“蔬菜”那么接下來的問題就會(huì)是“它通常是綠色的嗎?”每一個(gè)隨后的問題都可以用“是”、“否”、“有時(shí)”或“不相關(guān)”來回答。

20Q系統(tǒng)在20個(gè)問題后猜對(duì)正確的人、地點(diǎn)或事物的概率是80%，而在25個(gè)問題后，概率就到了98%。

這個(gè)系統(tǒng)使用了一種叫做學(xué)習(xí)決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這種算法能幫助機(jī)器通過最少的步驟與問題猜對(duì)用戶給出的信息。

通過利用用戶與系統(tǒng)交互時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，該算法會(huì)研究每個(gè)問題的相對(duì)值，以便刪除盡可能多的不正確選項(xiàng)，以此保證它能夠首先向用戶提出最重要的問題。

舉個(gè)例子，如果已經(jīng)知道了用戶腦子里想的是一個(gè)名人，那么接下來的問題問這個(gè)名人是否還健在就要比問這個(gè)人是否寫過書要有用的多，因?yàn)橹挥幸恍〔v史人物現(xiàn)在還健在，但是許多名人卻都出版過書。

雖然沒有一個(gè)獨(dú)立的問題能全部涵蓋用戶所想，但相對(duì)較少的經(jīng)過精心挑選的問題還是能以令人驚奇的速度揭開正確答案的。

除了能幫助系統(tǒng)理解用戶的表達(dá)，這個(gè)系統(tǒng)還能讓用戶更清楚、更有目的地表達(dá)自己的想法。其核心是，這個(gè)系統(tǒng)可以被看作是一個(gè)通過大量相關(guān)決策發(fā)現(xiàn)最佳路徑的機(jī)制。

每一個(gè)問題以及答案都起到了一個(gè)翻譯向?qū)У淖饔?。使用戶更接近她或他想要表達(dá)的意思，同時(shí)還幫助用戶探索了可能想思考和表達(dá)的方方面面。

這種機(jī)制還能拓展到設(shè)計(jì)界面領(lǐng)域，能夠幫助用戶通過回答一系列問題來設(shè)計(jì)出其期望的形式。同時(shí)基于更自然的交互模式，這些問題還可以直接用口頭來回答……或者是姿勢，這樣用戶根本不需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的菜單系統(tǒng)或者工具。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展，機(jī)器越來越有可能回答出用戶復(fù)雜的、具有關(guān)聯(lián)性的設(shè)計(jì)問題。

例如，用戶可以提出一些能幫助他或她去評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)在實(shí)際用戶中的適用性的真實(shí)問題。

這種對(duì)話將模擬人類對(duì)話的形式，同時(shí)機(jī)器的背后有著海量關(guān)于這個(gè)設(shè)計(jì)問題的數(shù)據(jù)。可以幫助用戶更好的解決遇到的問題。

這還有可能關(guān)聯(lián)到機(jī)器能模擬現(xiàn)實(shí)世界中相關(guān)約束的能力，如物質(zhì)、物理或化學(xué)等方面。

通過在實(shí)時(shí)交互中嵌入這種能力，架構(gòu)師可以快速排除不靠譜的想法，并產(chǎn)出一些豐碩的成果，這樣可以節(jié)省大量的時(shí)間。

除了“真實(shí)世界的約束”，用戶給出的交互指令經(jīng)常不是明確的—或者因?yàn)闄C(jī)器的知識(shí)有限，或者就是因?yàn)橛脩魶]有表達(dá)清楚。

預(yù)期給出“最佳猜測”，這個(gè)系統(tǒng)可以提供更多的問題或替代方案以弄清用戶的真實(shí)想法。

因此，這種會(huì)話既能有效的澄清用戶的真實(shí)意圖，又可以構(gòu)建完善的機(jī)器知識(shí)庫。

同時(shí)這還是一種更自然的記錄機(jī)制，它可以保存用戶想法的迭代更新過程，這種方式也比傳統(tǒng)的“行動(dòng)歷史”更容易被審查和分析。

通過將流程線性鋪開，查閱“信息流”，用戶可以檢查她或他思維的整個(gè)過程，并能輕松的回到任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并在保存其他設(shè)計(jì)的同時(shí)向一個(gè)新方向努力。

結(jié)論

許多人似乎很擔(dān)心人工智能會(huì)取代我們的工作，讓我們失業(yè)。我卻看到了一個(gè)更樂觀的未來的可能性，在未來，我們?nèi)詫l(fā)揮重要作用。事實(shí)上，我們?nèi)允歉鼜?qiáng)大的。

在這樣的未來，我們不會(huì)與物體競爭，我們會(huì)利用他們來拓展我們所能做的事情，就像過往歷史一樣。但要做到這一點(diǎn)，我們需要時(shí)刻提醒自己工具的本質(zhì)是什么。工具不單單意味著使我們生活的更輕松。他們的目的是給我們一個(gè)杠桿，讓我們看到更遠(yuǎn)更美的景色。通過工具可以舉起石頭，但人卻能造出大教堂。

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原文作者：Patrick Hebron

原文鏈接：https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/rethinking-design-tools-in-the-age-of-machine-learning-369f3f07ab6c

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