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。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，虽然人工智能并不是人的智能，但却能像人一样进行思考，未来也可能会超越人类。
本期分享人
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Venturi
UAL伦敦艺术大学
Interaction Design Communication
某人工智能公司创业团队成员
交互领域全栈设计师
UXD金牌导师🏅️
交互领域全栈设计师。Venturi的专业技能丰富，擅长利用软硬件将设计原型实现。同时对交互设计有着独到见解，关注社会议题，致力于拓宽交互设计的边界。曾参展伦敦设计博物馆（Design Museum）设计节（Histories and Myths of the 21st Century Home Festival）、伦敦设计协会（Design Council）Aging Well服务设计项目，交互作品 Rotal 荣获 2018 A’Design Award 。人工智能并不是近年才提出的概念，其实已经发展几十年了，只不过是因为最近比较著名的一些事件，才使得这个本来离公众比较远的概念离公众近了一些。比如之前的AlphaGo的标志性事件，人工智能战胜了全世界最厉害的棋手，这标志着人工智能在下围棋上的智力已经超过了人类，这使得大家非常的震惊。但实际上在其他领域，比如音乐和创作领域，人工智能和人还是有一些差距的，因为它很大程度上只能在特定领域里模仿人现有的东西，而不能真正做到自我创造和自我意识的再生。我们可以从这张图上观察一下目前我们所了解的人工智能有哪些标志性的事件和关键性的技术，而这些事件是真正推动了人工智能技术的发展。图中左上角提到了一些神经网络的理论，这些理论非常重要，正是因为这些神经网络理论的提出，才使得人工智能的智力水平有了很大的飞跃。除了算法提升外，另一方面也得益于计算机硬件设施的提高，使得每秒计算的次数有了大幅提升。人工智能在本质上就是一个算力的比拼。比如台式电脑和普通计算器，这两个设备之间就存在着算力的差异。台式电脑的硬件设施比较先进，计算速度比较快，所以每秒能够运算的次数远高于普通计算器，而计算器也算是一个人工智能，这两个的比拼就相当于现在的人工智能和过去的人工智能。过去的人工智能就是一个很小的计算器，现在的人工智能就相当于电脑，本质上就是人类科技不断发展，算力不断突破。同时还有一些机器人方面的发展和其他神经网络的关键性事件，随着时间的慢慢累积，无数的事件发展推动了人工智能蓬勃的发展。人工智能的概念非常广，从定义上来讲，这是一个模拟人的学科。关于模拟人的智能，会有多种方式和多个维度，因为人的智能本来就是有很多面的，体悟情感、识别文字、听到声音、看到物体，所以只要涉及到模仿人的部分就称为人工智能。上图写了非常多的专业名词和计算机视觉平台，例如“旷视”，它的功能主要是识别人脸进行美颜，这是一个非常典型的计算机视觉的例子。通过图像的识别来判断身份特征，这项技术已经运用到了其他的领域，我们经常使用的支付宝刷脸功能和苹果face ID功能，都是运用计算机视觉的人脸识别技术。智能机器人和计算机视觉属于不同领域，它们所利用的技术、运用到的场景都是不同的。例如Siri是苹果手机端上的智能助手，如果把Siri移植到机器人身上，Siri在回答你的某个问题时，就会带动机器人摆出生动的动作。在智能机器人领域做得比较好的公司有jibo，它的机器人非常可爱，屏幕呈现的是眼睛模块，当与它对话时，它的眼睛会呈现出各种各样的表情，同时还会发出有趣的声音。手势控制，属于体态识别，识别人的动作判断他现在在做什么，是在鼓掌还是站立，静止还是运动，和计算机视觉做的事情有些接近，都是根据图像判断行为。
但和面部不一样的是，面部需要判断很多的细节特征，比如肌肉线条、骨骼之类的，但体态识别可以更粗略的去判断肢体特征，两个技术用到的算法也有根本的区别，精准度要求也有区别，所以会形成不一样的领域。机器数据平台用于收集数据，在机器学习领域数据是非常重要的，它们就相当于算法的养料，和人看很多书一样，一个算法获得了更多的可用的数据样本之后，算法会越来越精准，识别得越来越准确，所以也叫机器学习。数据平台也是一个很大的方向，中国的人工智能之所以能够这样蓬勃的开展，一部分原因就是因为中国的数据很多，因为中国的人很多，这些数据都是从人的活动中收集的，所以人工智能在中国落地或开展研究是非常有利的。在语义识别领域，大众比较熟知的讯飞公司所做的自然语言处理，就属于语义识别的范围，而微信的语音聊天转成文字功能同样也属于语义识范畴。
零号球场是一个比较特别的项目，真正做到了线上和线下结合。零号球场是专为球场设计的智能系统，可以把球场打球的进球推送到用户的手机上。捕捉用户的精彩运动视频，自动剪辑、配乐，就像你刚进球就有电视台转播你的精彩瞬间。首先在球场上放置四个球场指引的设备，就是左图上下左右中心的白色物体，每个球场中间都有两个摄像头，这两个摄像头会按照角度拍摄和捕捉蓝紫色区域的部分。有了四个球场指引后，就可以获得一个半场四个角度的视频，可以把这四个角度的视频进行升格、剪辑处理，最后推送到手机上。这个系统当时还登上了上海新闻综合频道，大家如果对这个项目感兴趣可以搜索看一下这个系统具体是怎么运作的。这个系统主要满足的是球员可以及时回看自己的进球画面，还可以分享到朋友圈。随着时间的推移，还可以看到很多个人的运动数据，帮助个人分析自己的进球特征。同时在未来系统还可以充当智能教练的角色，帮助个人提升自己的技术。这对球场来说是非常好的拉新和增强用户粘度的手段，促进已有会员经常来消费，同时也可以让看到这个视频的人对打球产生兴趣。这个产品不仅包括了线上的应用，还包括了线下的球场指引的硬件设备，两者缺一不可。因为每个球场之间的长款尺寸是不一样的，篮球架制造商也是不同的，球场指引固定的位置和高度也是不同的，这就要求设计的设备有普适性，能够方便地安装。小程序的设计考虑了用户的体验，操作路径要短，用户流失率要低。除此之外，系统还会为球场提供会员管理的平台，球场管理员可以通过这个平台监测每日的数据变化。用户在使用小程序时，首先需要注册账号，然后选择一个已经布置了球场指引的场地打球，在开始打球赛之前，用户需要上传一张自己的正面人脸照片，方便镜头追踪，根据人脸的数据，把视频中的每个人对应到相应的用户账号，这样才能保证推送到的视频是用户自己的。之后点击Start就可以开始打球，打完之后点击Stop，进球视频就会传到小程序上，同时也会把进球的点位的准确率推送到用户的手机上。这个项目比较有意思的点是在这个领域很少有人会去做这个尝试，本身体育行业接受智能化改造的比例就不高，也很少会有人给球场安装这么复杂的程序。案例2 Lung Cancer Diagnosis System这个项目是肺癌辅助诊断系统，疫情期间在国外的一家医院进行了落地，因为它能够帮助医生快速的筛查病人的肺部是否有异常的情况或病灶。用一句话阐述它的功能就是，利用计算机视觉快速帮助医生检查片子。因为医生真正工作的场景是非常辛苦的，每天要看非常多的X光片，很多时候因为疲倦或其他的原因会漏看掉一些病灶，从而错误的判断患者病情。上图是项目的界面，设计的非常科幻。人工智能和这个产品的关系就像汽车换了个引擎，作为汽车的设计师做得更多的是汽车造型的设计，偶尔会思考这个引擎如何安装到汽车的某个部位，而交户设计师在人工智能产品的领域扮演的就是这样的角色。在项目进行中，设计师还接触了一些骨龄测试，原理都是相似的，用计算机识别技术检查你的骨头年龄。两者区别就是它们需要大量的数据，这个数据是不同的。肺癌辅助诊断的数据需要的就是判断病灶的依据，对于骨龄需要的就是诊断骨龄的依据，计算机识别的原理就是告诉机器这个骨骼的骨龄是多少，机器下次看到的时候就可以识别，因为计算机教一次后它就记住了，看的越来越多智力水平就会持续提升。大家可以很明显的感受到人工智能概念在前几年非常火爆，那时候有创业的热潮和激情，社会大环境也非常好，有很多的投资机构，人工智能在那个时候属于新兴的爆点技术，这就导致很多人工智能公司如雨后春笋般冒出来。但这两年听到人工智能这个词的频率就小了非常多，因为一个理论或技术的出现要很多年的生根才能落地，落地的技术反而不是大家议论关注的点，技术本身离大众非常的遥远，只有离大众生活近的才会被真正讨论。抖音能成功就是因为它用到了人工智能的算法，例如用户看什么类型的视频较多，就会推送给用户一系列相关视频。其实它的背后就是一套人工智能的算法，但大家在用抖音的时候不会想到人工智能这个技术很有趣，而是会觉得“它怎么这么懂我”，这就是比较高端的技术和真正做产品之间的区别。所有的高端技术都是需要实际落地的，都需要契合使用场景，从而满足用户需求。其实这也是近两年人工智能的热度下降了，因为所有的人工智能的公司都开始找技术落地的方案，具体的产品、形态。当然也和大环境有关系，尤其是今年疫情的影响，还有之前的贸易战，整个大环境的经济发展会有一些落差，投资热情下降，导致行业的发展速度也随之变缓。Siri、Face ID和无人汽车是之前比较火的一些概念，现在大家了解的都差不多了。无人汽车的原理是和视觉有关的，但是它的分析软件非常特殊，用的是激光雷达，能够通过激光的反馈判断周围是行人、车辆、道路还是建筑，有了这个“眼睛”之后，无人汽车才能真正地开起来。大多数公司在了解人工智能后，做的基本都是准确率的提高，比如让人脸识别更准确一些，无人汽车的准确率更准确一些。因为像无人车领域，出错一次带来的后果是不可估量的，开发无人汽车的公司很难承担由此引发的舆论压力或道德上的谴责，所以准确率至关重要，即使达到99.9%都是不够的。所以这两年，无人汽车领域都是投入精力在提高人工智能的准确性上，有些公司会因为硬件设备的局限性，需要等待硬件条件的进步才可能再一次出现质的突破。还有一种方向就是等技术的真正落地，去探索技术怎样转换成好用的产品。还有一些公司是做体态识别的，不仅把体态识别用到类似零号球场这样的项目上，还能用到其他运动，比如街舞这种对动作的标准度要求非常高的运动。例如just dance，是Switch上的一款游戏，这个游戏主要依靠传感器，但用户带着设备玩的体验感并不是那么好，这时候就可以结合体态识别技术让体验感得到进一步提升。但这个技术如何真正的被利用起来，去打造真正好用的产品，才是这个行业未来发展的关键所在。还有一些其他有意思的方向，例如把人工智能运用到艺术领域。科技并不是只能运用到一些商业化的产品中，它还可以激发设计师的灵感，去做一些有趣的东西，传递有趣的想法，这在很大程度上淡化了科技给人固有的冰冷感。科技与艺术相结合产生的不是商业价值，而是社会价值，可以帮助设计师打破思想的桎梏，拓展思维的边界。还有一些数据与芭蕾结合的案例，把运动变得游戏化，拿到运动的一些标准数据之后，让练习的人做游戏，在做游戏的过程中就可以把自己的体态练得更加的标准，让本来无聊枯燥的过程变得更加有趣，从而增加锻炼的积极性。针对同学们经常询问如何上手人工智能设计，UXD开启了寒假Studio专题，根据当下热门方向帮助同学们进行针对性的强化集训，最终产出设计项目，丰富申请/求职作品集。UXD尤克斯目前是全网唯一具有实践性人工智能教学能力的独立学术研究和留学设计辅导机构。
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