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當谷歌打造的阿爾法狗擊敗了圍棋特級大師，當辛辛那提大學的Psibernetix擊敗了戰(zhàn)斗機飛行員，當互聯(lián)網時代到智能時代，當時代開始遷移，沒與時代并行的，最后只能被時代淘汰。那么對于設計領域而言，和人工智能有哪些結合點?身為設計、交互、產品的我們如何了解人工智能?歡迎關注本系列，我們一起探索設計與人工智能!
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前言
互聯(lián)網從業(yè)者近幾年最熟悉的詞匯莫過于智能、算法、AI。隨著海量數據存儲及計算能力的發(fā)展，人工智能AI已成為一種底層能力，在結構化數據計算、自然語言處理、計算機視覺等領域廣泛應用。本系列將圍繞人工智能AI基礎能力與設計領域智能化展開，如果你是設計師或產品經理，你可以了解到入門AI的基礎知識、人工智能是如何影響設計與交互，把握智能設計的「可」與「不可」;如果你是算法或技術同學，本系列不會涉及前沿算法的分享，但你也可以了解到在設計專業(yè)領域我們對于智能化的一些思考。
AI x Design 人工設計智能
人工智能AI作為底層能力，其目的不是為了替代傳統(tǒng)設計師的工作，而是通過計算機的算力(計算能力)與規(guī)則，提高強化設計能力與效率，通過讓機器學會設計把機器變成設計師的助手。
設計智能的突破，其實得益于AI算法框架(深度學習模型)的提出和普及，近些年的設計智能主要應用在設計語義提取、風格識別、風格遷移、設計評價推薦、設計對抗生成等。
舉個栗子，小米CC9手機在發(fā)布時便推出了一個叫「魔法換天」的功能，用戶拍攝一張帶有天空背景的照片，可以變換成晴天、陰天、夜晚等各種不同風格的天空。
對于「換天」，從交互設計上的呈現(xiàn)模型看，只是用戶端「設計風格」的一鍵切換;但如果我們從實現(xiàn)模型來看，首先需要實現(xiàn)圖片語義切割，讓機器學會分辨什么是天空;接著，通過海量不同風格圖片數據的輸入讓機器學會什么是風格，這中間就會應用到不同的算法模型，比如#卷積神經網絡CNN#結合#注意力機制Attention Networks#進行關鍵特征抽取實現(xiàn)風格分類;最后，可以再通過#對抗生成網絡GAN#的生成模型和判別模型訓練輸出最優(yōu)的目標風格圖片，完成用戶的「魔法換天」操作。
經典的設計智能例子還有很多，作為交互設計，上述的算法模型框架和實現(xiàn)細節(jié)可能不是我們的重點，我們需要關注的其實是AI算法的能力與邊界，從而思考AI如何影響產品交互與用戶行為。要想掌握算法的能力與邊界，那接下來的基礎入門概念你一定不能錯過。
算法之美
1. 「算法是什么?算法怎么用?」
通俗來講，算法其實就是數學公式，是有限且確定的一套解決方案或解題步驟，對算法來說輸入A和輸出B必須是固定的，算法只負責中間的輸出邏輯。比如說，為了計算加減乘除，老師總結出了乘法口訣;再比如，為了讓用戶更快地收到商品，配送系統(tǒng)研發(fā)了路徑規(guī)劃優(yōu)化算法。
在場景應用上，算法必定是基于某個業(yè)務場景痛點，為了解決某一類業(yè)務問題抽象，脫離了業(yè)務場景算法便失去了意義。在解決業(yè)務問題的同時，需要保證方案的準確以及完整，這也是算法同學通常在交付算法模型時會使用的兩大評測指標：準確率與召回率(查全率)。簡單來說，準確率衡量的是算法模型去預測某個對象或事件時多大比例是預測準確;而召回率評判的是算法模型在待預測對象或事件堆中能預測出的比例。準確優(yōu)先就是更準，召回優(yōu)先就更全，任何算法沒辦法同時做到既準確又完整，只能是基于業(yè)務場景和優(yōu)先級兩利相權取其重，但在大多數的電商推薦場景下更加關注準確性。
2. 「算法還分監(jiān)不監(jiān)督?」
剛剛提到算法是約定好輸入輸出下的一套解決方案，那么在邏輯黑盒的訓練和學習方式上，會分為有監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。
有監(jiān)督學習，就是我們提前和機器約定好什么是A什么是B，機器按照我們的標準進行訓練學習;有監(jiān)督學習要求算法模型的輸入必須經過人工預先處理，也就是數據打標。經典的有監(jiān)督學習方法，包括回歸以及分類，基礎數學中的回歸方程其實就是一種有監(jiān)督學習。
無監(jiān)督學習，顧名思義，我們無須定義好標準和規(guī)則，算法會通過特征抽取自動進行訓練學習。無監(jiān)督學習一般會通過聚類算法來實現(xiàn)。
3. 小結
算法是約定好輸入輸出的解題步驟，要讓機器學會判斷，可以手把手教它(有監(jiān)督)，或者是放養(yǎng)式讓它自學成才(無監(jiān)督)。
機器學習VS深度學習
如果說算法是解題方案的話，機器學習與深度學習更像是不同階段的解題思路與解題結構。
1. 「什么是機器學習?」
機器學習，通俗的講，就是不斷通過嘗試及反饋最終讓機器出色地完成某一項任務。假如現(xiàn)在機器要參加高考并且目標是拿第一名，按機器學習的思路，機器會把歷史考題都答一遍，學習考題和答案的聯(lián)系，再不斷地反復答題提高準確率，最后參加考試獲得第一名。
在上面這個栗子中，其實涉及到了幾個關鍵要素：任務T、性能度量P、經驗E。任務T是機器學習或算法的最終目標，也就是獲得考試第一名。性能度量P則是我們優(yōu)化數據結構或算法邏輯的Benchmark，定義合適的性能度量指標對于機器學習的效率及提升都至關重要。最后的經驗E，其實指的是歷史數據或效果數據，也就是歷史的考題以及答錯的考題。
在電商領域里，經典的人貨匹配推薦算法就可以按上面的定義描述為，是為了更準確地向不同用戶推薦個性化商品(T)，通過歷史推薦數據及用戶行為數據(E)，不斷提升推薦結果準確率(P)的解題過程。
小結：機器學習基于歷史數據，通過模型學習訓練輸出預測數據，再基于反饋數據不斷優(yōu)化提升預測模型。
2. 「深度學習與機器學習有什么區(qū)別呢?」
再回到我們的例子上，高考不僅會有客觀題，還會有主觀題，假如這次我們機器來給作文評分，傳統(tǒng)的機器學習很難按照人類的思維方式和行文邏輯去分析。深度學習的出現(xiàn)，使得機器能夠「像人一樣思考」，通過仿生神經網絡的建立，機器能學會和理解復雜事物間的聯(lián)系，并通過感知外界優(yōu)化自身網絡結構。
也就是說，深度學習模型，其實也是機器學習的一種，只不過學習方式變成了，通過構建類人腦神經網絡結構的多層感知結構，以及低維特征的組合及向量化，來挖掘樣本數據特征，從而建立數據與結果的關聯(lián)關系。
要想更好的理解深度學習與神經網絡，我們首先得了解人腦是如何感知與理解信息(數據)的。中間的網絡圖是抽象化的人腦結構表示。
每個圓圈代表一個神經元，每個箭頭代表一組神經突觸，信息從左側輸入層進入，中間經過若干個隱藏層以及不同權重的神經突觸傳播，從右側輸出層輸出;不同權重的神經突觸會過濾或是加強不同優(yōu)先級的信息，從而指導人的行動。
基于人腦神經網絡結構，深度學習模型首先通過Embedding向量化將高維稀疏特征轉換為低維稠密特征，接著通過隱藏層來保留重要特征，再通過輸出層的損失函數Loss判斷訓練誤差是否符合輸出要求，最后完成模型輸出。
深度學習相較于機器學習，最大的突破在于數據特征挖掘即特征向量化的過程，因此深度學習框架一般會用于復雜的非結構化數據場景，如語音識別ASR、文本處理NLP、圖像識別CV等便是典型的應用場景。
小結：機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種方法，深度學習是進行機器學習的一種技術。
產品交互與算法邊界
算法也好，機器學習也好，其實都是解決問題的方法。算法解題效果好壞很大程度上取決于前期的業(yè)務問題抽象和轉化。
因此對于產品或交互同學，關鍵是在了解算法技術能力邊界基礎上，基于對業(yè)務場景和需求的梳理，將業(yè)務問題轉化為算法問題，找到最合適最高效的算法框架實現(xiàn)業(yè)務目標。同時在產品交互設計過程中，盡可能降低人機交互的教育成本，使得表現(xiàn)模型貼近用戶心理模型。
總結
算法是規(guī)定好輸入輸出的一套解題步驟，會有機器學習以及深度學習兩種不同的算法框架。對于不同算法模型，產品交互同學更多關注的是，算法可以解決什么問題以及如何以更人性化的交互邏輯實現(xiàn)產品智能化，降低算法應用成本。
分享標題：寫給設計師的人工智能科普指南：基礎概念篇
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