我想這只是時間問題。多虧了AI，機器才能夠?qū)W習越來越多的人類功能，包括“看”（認為面部識別技術(shù)），說和寫（聊天機器人就是一個典型的例子）的能力。學會創(chuàng)造是從掌握基本人類能力上順理成章的一步。但是智能機器真的能與人類卓越的創(chuàng)造力和設(shè)計能力相抗衡嗎？為了回答這個問題，這是我對AI在藝術(shù)和設(shè)計中的作用的三大預測。

1.機器將被用來增強人類的創(chuàng)造力（增強是關(guān)鍵詞）

在我們完全理解大腦的創(chuàng)造性思維過程之前，機器不太可能學會復制它們。到目前為止，我們對人類的創(chuàng)造力還有很多不了解的地方。那些啟發(fā)靈感的想法似乎無處不在?！坝壤锟?！”清晰的時刻使我們停滯不前。這種思維過程在很大程度上仍然是個謎，這使得很難在機器中復制相同的創(chuàng)意火花。

因此，通常必須先“告訴”要創(chuàng)建的機器，然后才能產(chǎn)生所需的最終結(jié)果。在拍賣會上出售的AI畫？它是由受過培訓15，000前20的算法創(chuàng)建個世紀的肖像，并用編程那些畫來比較自己的工作。

由此可以得出的結(jié)論是，人工智能將主要用于增強人類的創(chuàng)造力，而不是復制或替代人類的創(chuàng)造力，這一過程被稱為“共同創(chuàng)造力”。作為AI改進創(chuàng)造力過程的一個示例，IBM的Watson AI平臺被用于創(chuàng)建有史以來第一個AI-生成電影預告片，對于恐怖片摩根。沃森從摩根選擇合適的場景，人工編輯編譯成拖車之前分析的視覺，聲音和組合物從數(shù)百其他恐怖電影預告片。這種降低的處理通常要花幾周時間才能到一天。

2.人工智能可以幫助克服人類創(chuàng)造力的局限性

人類可能會擅長做出復雜的決定并似乎憑空提出想法，但人類的創(chuàng)造力確實有其局限性。最值得注意的是，我們不是擅長提供大量可能的選項和想法供您選擇。實際上，作為一個物種，面對更多選擇，我們往往會變得不知所措，而果斷。這是創(chuàng)造力的問題，因為作為美國化學家萊納斯·鮑林（Linus Pauling），他是唯一獲得兩次諾貝爾獎的人，他說：“除非有很多想法，否則你就不會有好的想法?！边@就是AI可以帶來巨大好處的地方。

智能機器毫無問題地提出了無限可能的解決方案和排列，然后將范圍縮小到最合適的選項-最適合人類創(chuàng)意的“視覺”的選項。這樣，機器可以幫助我們提出新的創(chuàng)造性解決方案，而這是我們自己無法想出的。

例如，屢獲殊榮的編舞家Wayne McGregor與Google Arts&Culture Lab合作，提出了由AI驅(qū)動的新編舞。在McGregor長達25年的職業(yè)生涯中，數(shù)千小時的視頻都接受了AI算法的培訓-結(jié)果，該程序提出了400，000個類似McGregor的序列。用McGregor的話說，該工具“為您提供了您無法想象的所有這些新可能性。”

3.生成設(shè)計是值得關(guān)注的領(lǐng)域

就像在創(chuàng)意藝術(shù)中一樣，設(shè)計的世界可能會朝著人類與AI之間更好的協(xié)作轉(zhuǎn)變。這使我們進入了生成式設(shè)計–一個使用智能軟件來增強人類設(shè)計師和工程師的工作的前沿領(lǐng)域。

很簡單，人工設(shè)計人員輸入他們的設(shè)計目標，規(guī)格和其他要求，然后軟件接管探索滿足這些標準的所有可能設(shè)計。對于許多行業(yè)，包括建筑，建筑，工程，制造和消費品設(shè)計，生成設(shè)計都可能會徹底改變。

在生成設(shè)計的一個令人振奮的例子中，著名設(shè)計師Philippe Starck與軟件公司Autodesk合作創(chuàng)建了一種新的椅子設(shè)計。斯塔克和他的團隊提出了椅子的總體構(gòu)想，并向AI系統(tǒng)提出了類似的問題，例如：“您知道如何用最少的材料來使身體休息嗎？”從那里，該軟件提供了多種合適的設(shè)計供您選擇。最終設(shè)計-獲獎椅子“ AI”-在2019年米蘭設(shè)計周上首次亮相。