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人工智能产品进入我们生活的速度比我们想象的要快。人工智能在不同的行业中都占有一席之地。从垃圾邮件过滤器到汽车上的自动驾驶 - 人工智能围绕着我们,甚至影响着我们生活中最意想不到的领域。


UI/UX设计也不例外。进入这个行业已经催生了人工智能设计的概念。


大家将其命名为“算法驱动设计”。然而,也有人称之为“智能设计”。尽管其名称众多,但基本上它的意思是相同的 - 非人类设计的能制作出对人眼来说真实的创造性的结果。


“除了其已知的道德和哲学挑战之外,围绕着对其目的和力量的误解和疑问,AI可以成为优秀用户体验的催化剂” - Adyen产品设计师JoëlvanBodegraven


事实上,AI正在为设计师们创造新的机会。人工智能驱动的用户体验和界面设计是未来,今天他敲响了我们的大门。但是,距离我们还很早。

根据Tim Urban的说法,人工发展有三个层次:


  • 人工智力。这个含义是说AI开发处于无法执行创造性UX工作相关的高度复杂任务的水平。

  • 人工智能。达到这个级时至少我们可以让机器做更多的创造性任务。在这里,人工智能=人类智能。

  • 人工超智能。在这个层面上,人工智能甚至比任何人类智能都更“智能”。


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这是一个好的想法。当AI达到其发展的第三阶段时会发生什么?这将使人机交互变的更方便,使我们更容易创建令人兴奋,甚至情感智能的用户体验?或者人们会因为机器会取而代之而失去工作?每个人都更喜欢第一种选择,但是,目前在这个阶段,这是大家一致猜测的问题。


人工智能是设计师的朋友还是敌人?


我们并不是说机器会变得有自我意识后会像终结者电影中情节一样。然而,说未来AI可能会取代UI / UX设计工作的人并不是那么多。在讨论为什么AI是设计师的朋友或敌人时,是有多面性的。


AI是朋友。这是一个新时代的开始


人工智能系统可以在品牌与受众之间建立更深层次的联系,从而增强他们的关系。人工智能可以帮助我们收集和分析大量数据,以设计出能够满足人类需求和友好体验的产品。


人工智能正在改变消费者和公司对用户体验的看法。AI会提供更多创新的见解,更亲密的参与互动,更具体的使用环境,更快的处理问题和更直观的界面设计。AI会针对个人偏好而设计出个性化的用户界面,挑战传统的交互,并添加新的渠道,比现在的智能语音。


AI是敌人。尽头快到了


人工智能将替代人类的所有工作。人工智能如何替代设计和开发人员的职业?


人工智能不会取代设计师和开发人员,也许至少在不久的将来不会。或者您知道如何说服70亿人信任算法做出的决定吗?好吧,没有人可以。


人类具有为我们的设计加入情感并为其他用户创造同理心的独特能力。


  • 移动应用设计师不会根据项目中菜单使用的频次来决定应用程序的菜单是应该隐藏还是显示。

  • 网页设计师不会仅仅因为图像的大小和数量而决定是否在网站上创建2列或3列网格。

  • 当然大多数设计师并没有根据“色彩心理学”来决定字体颜色。


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AI可能帮助我们实现大家一直想要的用户体验


从本质上讲,人工智能驱动设计是人工智能与客户体验之间建立新的关系。基于机器学习的用户体验是UX设计师难以相比的。他们对技术和设计师都充满挑战,并一定能将用户体验设计提升到新的数字化体验的水平。


象一人工智能UX设计的背后。它可以通过对用户请求提供自动且直观的响应来帮助增强用户体验。AI能够快速响应用户而变化出多种样式的设计。利用所得到的用户行为信息来修改,基于AI的算法可以及时的简化用户体验的过程。


人工智能更多的好处。如果我们频繁地在用户体验设计中使用AI,它将释放“自我”并防止被用户语音命令,手势操作等。


根据Adobe最近进行的一项调查结果,62%的设计师对人工智能及其为创作过程中带来的好处感兴趣。人工智能和机器学习有望在应用程序和产品中实现“创造性的民主化”。


AI作为UI设计师,如何帮助我们创建更智能的设计?


UI设计仍然在为人工智能的未来与现在得到更好的连接而铺平道路。


设计师和开发人员社区已经开始在创建独特的移动应用程序的过程中共同提供AI用户体验。因此,人工智能似乎已经成为设计和移动应用程序开发的趋势之一,而且在2019年越来越受欢迎。


设计师已经开始通过基于AI的翻译帮助设计本地化。人工智能还有助于深入了解用户与哪些元素进行交互,这需要引起注意。


现在,图像调整大小和颜色调整的工作已经可以通过机器人完成,这大大提高了设计师的效率。


Airbnb宣布的技术 是AI驱动UI的一个很好的例子。这项技术可以识别设计图,然后将它们转换为编码。通过这种方式,设计人员将有更多的时间来做出产品的战略决策,这是计算机至少需要花费十年才能学到的东西。


总而言之


AI可以帮助我们自动执行重复性任务,并腾出时间专注于设计更具战略性的方面。毫无疑问,人工智能和机器学习有助于我们为人们设计更个性化,相关性,智能和高效的体验。


我们是时候开始认识到这些与技术合作的机会了 - 而不是反对它、害怕它。


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