当谷歌的阿尔法狗战胜围棋冠军、辛辛那提大学的PsibeRnetix击败战斗机飞行员，互联网时代逐渐过渡到智能时代，未能与时代并行的最终将被淘汰。那么在设计领域，人工智能与我们之间有哪些关联？作为设计师、交互人员和产品经理，我们该如何理解人工智能？欢迎关注本系列内容，一起探索设计与人工智能的结合！
前言
在过去几年，互联网行业的从业者们最为熟悉的词汇无疑是智能、算法和AI。随着海量数据的存储和计算能力的发展，人工智能已成为一种底层能力，广泛应用于结构化数据计算、自然语言处理和计算机视觉等领域。本系列将围绕人工智能的基础能力与设计领域的智能化展开。如果你是设计师或产品经理，可以了解到AI的基础知识，以及人工智能如何影响设计与交互，掌握智能设计的可行性与局限性；如果你从事算法或技术工作，本系列虽不涉及前沿算法的分享，但也将为你提供在设计专业领域对智能化的思考。
AI与设计的结合
人工智能的核心目的并非替代传统设计师的工作，而是借助计算机的算力和规则，提升设计的能力和效率，将机器打造成设计师的助手。
设计智能的突破，得益于AI算法框架（如深度学习模型）的提出与普及。近年来，设计智能主要应用于设计语义提取、风格识别、风格迁移、设计评价推荐和设计对抗生成等领域。
例如，小米CC9手机发布时推出了名为“魔法换天”的功能，用户只需拍摄一张带有天空背景的照片，即可将其变换为晴天、阴天或夜晚等不同风格的天空。
从交互设计的角度看，“换天”功能只是用户端设计风格的一键切换；然而从实现的角度来看，该功能首先需要实现图片的语义切割，以便机器能够识别天空的部分。接着，通过输入海量不同风格的图片数据，机器学会识别风格，这一过程中涉及到不同的算法模型，例如通过关键特征的提取实现风格分类。最后，利用生成模型和判别模型进行训练，输出最佳的目标风格图片，完成用户的“魔法换天”操作。
还有许多经典的设计智能案例，作为交互设计师，我们关注的重点并非算法模型的具体实现细节，而是AI算法的能力与局限，从而思考AI如何影响产品交互与用户行为。想要掌握算法的能力与边界，接下来的基础概念尤为重要。
算法之美
1. “算法是什么？算法如何使用？”
简而言之，算法是一种数学公式，是一套有限且明确的解决方案或解题步骤。对于算法而言，输入A和输出B必须固定，算法仅负责中间的输出逻辑。例如，为了计算加减乘除，老师总结出了乘法口诀；又如，为了提高用户收到商品的速度，配送系统研发了路径规划优化算法。
在应用场景中，算法通常基于特定的业务痛点而抽象而成，脱离了业务场景，算法便失去了意义。在解决业务问题的同时，需要确保方案的准确性与完整性，这也是算法开发者在交付模型时常用的两个评测指标：准确率与召回率。简单来说，准确率衡量算法模型在预测某个对象或事件时的准确性；而召回率则评价模型在待预测对象中能准确预测出的比例。任何算法无法同时做到既准确又完整，通常需根据业务场景和优先级作出取舍，尤其在电商推荐场景中，更加关注准确性。
2. “算法分为有监督和无监督吗？”
如前所述，算法是根据预定的输入输出进行解题的方案。在训练和学习的过程中，算法可分为有监督学习和无监督学习。
有监督学习是指我们与机器提前约定好什么是A，什么是B，机器根据我们的标准进行训练。这种学习方式需要人工预先处理输入数据，即进行数据标注。经典的有监督学习方法包括回归和分类，基础数学中的回归方程其实就是一种有监督学习。
无监督学习则不需要我们定义标准和规则，算法通过特征提取自动进行训练。无监督学习通常通过聚类算法来实现。
3. 小结
算法是约定输入输出的解题步骤，机器可以通过有监督的方式手把手教它，或通过无监督的方式让它自学成才。
机器学习与深度学习
如果说算法是解题方案，机器学习与深度学习更像是不同阶段的解题思路与结构。
1. “什么是机器学习？”
机器学习，通俗地说，就是通过不断尝试和反馈，让机器成功完成某一任务。假设机器的目标是参加高考并获得第一名，按照机器学习的思路，机器将回顾历史考题，学习考题与答案之间的关系，反复答题以提高准确率，最终参加考试并获得第一名。
在这个例子中，涉及几个关键要素：任务T、性能度量P和经验E。任务T是机器学习或算法的最终目标，即获得考试第一名；性能度量P是优化数据结构或算法逻辑的标准，定义合适的性能指标对机器学习的效率至关重要；经验E即历史数据和效果数据，包含历史考题及答错的考题。
在电商领域，经典的人货匹配推荐算法可以被描述为，为了更准确地向不同用户推荐个性化商品(T)，通过历史推荐数据和用户行为数据(E)，不断提高推荐结果的准确率(P)。
小结：机器学习基于历史数据，通过模型学习训练输出预测数据，并根据反馈数据不断优化预测模型。
2. “深度学习与机器学习有什么区别？”
回到我们的例子，高考不仅有客观题，还涉及主观题。如果机器负责给作文评分，传统的机器学习难以按照人类的思维方式和逻辑进行分析。深度学习的出现，使得机器能“像人一样思考”，通过仿生神经网络的构建，机器能够理解复杂事物之间的联系，并通过感知外界优化自身的网络结构。
也就是说，深度学习模型实际上是机器学习的一种，只不过其学习方式是通过构建类人脑神经网络结构的多层感知系统，以及低维特征的组合与向量化，来挖掘样本数据特征，从而建立数据与结果的关联。
要更好地理解深度学习与神经网络，我们需要了解人脑如何感知与理解信息。以下网络图是人脑结构的抽象化表示。
每个圆圈代表一个神经元，每个箭头代表一组神经突触，信息从左侧输入层进入，经过若干隐藏层和不同权重的神经突触传播，最终从右侧输出层输出。不同权重的神经突触会过滤或增强不同优先级的信息，从而指导人的行为。
基于人脑神经网络结构，深度学习模型首先通过向量化将高维稀疏特征转换为低维稠密特征，接着通过隐藏层保留重要特征，最后通过输出层的损失函数判断训练误差是否符合要求，完成模型输出。
深度学习相较于机器学习的突破在于数据特征的挖掘和向量化，因此深度学习框架通常应用于复杂的非结构化数据场景，如语音识别、文本处理和图像识别等。
小结：机器学习是实现人工智能的一种方法，而深度学习则是进行机器学习的一种技术。
产品交互与算法边界
无论是算法还是机器学习，都是为了解决问题的方法。算法的效果在很大程度上依赖于前期的业务问题抽象与转化。
因此，对于产品和交互设计人员来说，关键在于了解算法的技术能力边界，并在此基础上，将业务需求转化为算法问题，寻找最合适且高效的算法框架以实现业务目标。同时，在产品交互设计过程中，尽量降低人机交互的教育成本，使设计模型更贴近用户心理。
总结
算法是一套规定好输入输出的解题步骤，包含机器学习和深度学习两种不同的算法框架。对于各类算法模型，产品交互设计人员更关注的是，算法能够解决什么问题，以及如何以更人性化的交互逻辑实现产品的智能化，降低算法应用的成本。
