Если бы ваш дедушка был графическим дизайнером, он бы создавал плакаты и брошюры ручкой, бумагой, ножницами и клеем. Каждая сделанная им ошибка привела бы к провалу проекта.
Если бы ваш отец был графическим дизайнером, он бы создавал плакаты и брошюры с помощью компьютера, мышки и клавиатуры. Появление комбинации ctrl + z (обратное действие) облегчило процесс исправления ошибок.
Если вы работаете графическим дизайнером, то сегодня для вас существует множество графических инструментов, которые вызывают ужас. При использовании доступных передовых инструментов могут возникнуть сложности.
Такие вопросы по типу: «Смогут ли компьютеры и алгоритмы заменить мою работу?», «Неужели я потратил всю свою жизнь на то, чтобы стать дизайнером, а затем потерять работу из-за какого-то кода?», «Неужели программа создала 20 вариантов дизайна, на которые у меня ушла бы целая неделя?».
На сегодняшний день нелегко быть профессионалом с современными устройствами и алгоритмами. Каждый день появляются сенсационные заголовки о будущем технологии и ее влиянии.
Даже творческие навыки не защищены от алгоритмов, но спрос на квалифицированных работников высок, и компании пока что не собираются нанимать роботов.
Однако искусственный интеллект и алгоритмы уже здесь, и они дают о себе знать в современных передовых инструментах.
Как графическому дизайнеру вам необходимо иметь представление о будущих тенденциях развития технологии и о том, как они влияют на наше восприятие инструментов и навыков.
Машинное обучение — что это?
Машинное обучение и его влияние на будущее графических дизайнеров вызывает массу острых споров. Для начала давайте разберемся, что такое машинное обучение.
MateМrial.io описывает данный термин следующим образом: «Машинное обучение дает возможность компьютерам делать прогнозы и выполнять задачи без определенных инструкций».
Другими словами, полуавтономные компьютеры, которые производят желаемые результаты. Если ваш алгоритм машинного обучения предназначен для того, чтобы сделать прогнозы по поводу фондового рынка, то таковыми и будут результаты.
Машинное обучение в дизайне продуктов сегодня
Алгоритмы машинного обучения не будут проникать в повседневные процессы нашей работы, так как они уже это сделали.
Такие известные компании, как Adobe, Google, Netflix, Wix и другие, внедряют технологию искусственного интеллекта и добавляют ее возможности в свои собственные продукты.
Компания thegrid.io воспользовалась волной ажиотажа вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта. Компания разработала ИИ-сервис, который создавал дизайн сайтов. Веб-дизайнеры не были довольны этим инструментом, так как продукт и дизайн не пользовались особым успехом. В конечном счете компания исчезла с рынка.
Освоить веб-дизайн трудно, поэтому у многих людей уходят годы на то, чтобы стать профессионалом этого дела. Однако веб-дизайн — это не единственная область графического дизайна. Существуют также конструкторы презентационных слайдов и компании по разработке логотипов. Например, такие компании, как Logo Design нацелены на автоматизацию работы при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения.
Haikudeck.com — одна из тех компаний, которые продают презентационные слайды, сделанные при помощи искусственного интеллекта. Девиз их сайта: «Профессиональный дизайн без дизайнера». Компания уже создала миллионы слайдов и продолжает развиваться.
Создание логотипов и слайдов презентаций не такая сложная работа, как проектирование сайтов. Их выходные данные больше подходят для возможностей современных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Через 5 или 10 лет процесс разработки сайта при помощи искусственного интеллекта может полностью измениться.
Данные сервисные программы — это лишь одна сфера, в которой искусственный интеллект и машинное обучение будут продолжать расти.
Машинное обучение помогает графическим дизайнерам работать
Создавая дизайн без человеческого вмешательства, алгоритмы машинного обучения могут не только заменить наши навыки, но и расширить их.
На сегодняшний день Adobe — это одна из ведущих компаний, обслуживающих графических дизайнеров. Работники компании хорошо осознают, какую угрозу представляют машинное обучение и искусственный интеллект для графических дизайнеров, поэтому они нацелены на разработку такого ИИ-инструмента, который поможет людям работать более эффективно.
Adobe Sensei — это основной элемент машинного обучения от Adobe, который поддерживает множество функций в стеке платформ. У них имеется три главных направления для Sensei: понимание контента, вычислительное творчество и опыт интеллекта.
Главная цель Adobe Sensei — расширить возможности людей, использующих этот инструмент, выполняя тяжелую и утомительную работу с машинным обучением и искусственным интеллектом. Например, искусственный интеллект осуществляет такие задачи, как понимание большого количества контента. Он берет содержание и предоставляет краткое содержание.
Это всего лишь один из немногих способов, как Adobe Sensei помогает пользователям посвятить себя творчеству, а не повторяющейся и отнимающей много времени работе.
Преодолеваем барьер между алгоритмом и пользователем
Алгоритмы и компьютеры уже находятся здесь, но они не стучат ночью в окно дизайнера с просьбой поиграть с ними. Необходимо побороть разрыв между тем, что уже изобретено, и тем, что люди используют каждый день.
Здесь открывается новая возможность, где необходимо человеческое участие — в создании интерфейсов для использования существующих и разрабатываемых ИИ-продуктов.
По мере добавления новых возможностей машинного обучения дизайнерам важно обеспечить плавный переход от передовых функций к годному продукту.
Компания Google предвидела эту проблему и разработала руководство по дизайну для добавления функций машинного обучения в материальный дизайн продуктов. В данном руководстве вы увидите, как Google рекомендует проектировать интерфейсы, чтобы пользователи смогли осознать и использовать возможности машинного обучения в полной мере.
На данный момент существует три функции: обнаружение объектов живой камеры, обнаружение объектов статического изображения и сканирование штрих-кодов. В каждом разделе есть подпункты: использование, компоненты, опыт и тематика.
Они довольно специфичны. Цель применения, существующие функции, определенное расположение компонентов интерфейса — данное руководство детально проработано и не оставляет места для экспериментов.
Будущее машинного обучения
Создается впечатление, что искусственный интеллект и машинное обучение сводит к минимуму роль человека. Люди всегда были доминирующим разумным видом. Мы даже смогли создать то, что может заменить нас.
Однако, похоже, что мнение экспертов разделилось по этому вопросу. Футуролог Рей Курцвейл и писатель Кевин Келли выдвинули свои прогнозы по поводу будущего.
Рей Курцвейл занимает должность технического директора в компании Google. Он широко известен своими взглядами на сингулярность. Сингулярность подразумевает процесс, при котором технология и искусственный интеллект становятся более развитыми и способными, чем люди. Затем человеческий разум сливается с технологией, чтобы трансформироваться в новый вид сознания. Рей Курцвейл предсказывает, что это произойдет к 2047 году.
Кевин Келли — один из основателей журнала Wired. Он также известен своими футуристическими высказываниями. Его взгляды на будущее ИИ — это не столько конец света, сколько улучшение мира.
Мнение Кевина Келли сводится к тому, что ИИ будет иметь довольно специфический характер и сильно отличаться от человека. Опасения по поводу ИИ заключаются в том, что в итоге компьютеры станут копиями людей, только гораздо умнее и сильнее. Кевин говорит, что ИИ будет дополнять человеческое мышление своим собственным уникальным интеллектом, а не полностью заменять его.
В качестве примера можно привести современные недорогие конструкторы сайтов, которые быстро предлагают шаблоны для создания сайтов электронной коммерции. Люди могут создать неограниченное число дизайнерских проектов, но они не будут такими же быстрыми, как ИИ и его умение сразу же предвидеть поведение владельцев бизнеса. Люди могут увидеть анализ, который предоставляют компьютеры, а также извлечь смысл и идеи, чтобы помочь создать лучшие сайты. По мнению Кевина Келли, так выглядит пример гармоничной природы, которую ИИ и человеческий интеллект будут иметь в будущем.
Независимо от того, собирается ли ИИ забрать наши рабочие места, покончить с человеческим существованием или разрушить наш привычный уклад жизни, счета должны быть оплачены сегодня. Графические дизайнеры не собираются терять свою работу из-за машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако будущее неоднозначно.
Скорее всего, существующие инструменты станут лучше, полезнее и смогут заменить некоторые человеческие задачи. Сроки этого события неизвестны, но тут крайне важно ваше умение приспосабливаться и быть готовым ко всему.
Использование машинного обучения с пользой
Когда появляются передовые инструменты машинного обучения, которые могут заменить вас или улучшить вашу производительность, важно осознать, что вы можете использовать технологию в своих интересах, а не рассматривать ее как угрозу.
Один из способов использовать машинное обучение с пользой для себя — это научить его понимать ваш рабочий процесс и оптимизировать для своих целей. Если вы используете Photoshop каждый день с инструментом машинного обучения, то он поможет проанализировать ваш рабочий процесс и внести предложения по его улучшению. Например, если вы применяете несколько инструментов в Photoshop, то инструмент машинного обучения предложит более эффективные способы по выполнению вашей работы.
Данный сценарий служит примером персонализации, которую обеспечивают алгоритмы машинного обучения. Netflix, Amazon и Youtube уже используют алгоритмы персонализации для ленты домашней страницы. Эти компании обнаруживают то, что вы смотрите или ищете, и предлагают рекомендации, основываясь на вашей истории.
Персонализация может стать следующим трендом в мире профессиональных изобретателей.
Мнение автора на будущее машинного обучения и искусственного интеллекта
Автор придерживается точки зрения Кевина Келли по поводу будущего искусственного интеллекта и машинного обучения. Интеллектуальные инструменты помогут улучшить жизнь человека в большей мере, нежели опасные человекоподобные роботы.
Автономные машины — это пример узкоспециализированного интеллектуального инструмента, которым машинное обучение и искусственный интеллект могут стать. Машина может водить, как человек, и доставит вас к месту назначения без вашего участия. Однако вы нужны для того, чтобы указать направление и причину для поездки.
Читайте также:
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Tarif Kahn: The Future of Graphic Designers in the Machine Learning Age
