Если бы ваш дед был графическим дизайнером, он бы создавал плакаты и брошюры с помощью ручки, бумаги, ножниц и клея. Каждая его ошибка была бы огромной неудачей.

Если бы ваш отец был графическим дизайнером, он бы создавал плакаты и брошюры с помощью мыши, клавиатуры и компьютера. Ошибки не были проблемой с момента изобретения ctrl + z.

Если вы сегодня графический дизайнер, инструментов для создания графического дизайна предостаточно, и они даже внушают ужас. Когда вы воспользуетесь передовыми инструментами, доступными сегодня, возникнут вопросы.

Такие вопросы, как компьютеры и алгоритмы заменят мою работу? Неужели я потратил свою жизнь на обучение, чтобы стать дизайнером, только чтобы потерять работу из-за какого-то кода? Может ли программа создать 20 вариантов дизайна, на которые у меня уйдет неделя?

Сегодня тяжело быть профессиональным человеком в условиях угрожающего присутствия машин и алгоритмов. Каждый день появляются сенсационные заголовки о будущем технологий и о том, как они изменят то, что значит обладать навыком.

Алгоритмы не застрахованы даже от творческих способностей, но спрос на квалифицированных специалистов высок, и компании пока не собираются нанимать роботов.

Но искусственный интеллект и алгоритмы уже здесь, и они проявляют свое присутствие в современных инструментах.

Как графический дизайнер, вы должны знать о будущих тенденциях в области технологий и о том, как они изменят наш взгляд на инструменты и навыки.

Что такое машинное обучение?

Одна из самых острых дискуссий в области графического дизайна - это машинное обучение и его влияние на будущее графических дизайнеров. Итак, давайте начнем с понимания, что такое машинное обучение.

Material.io описывает машинное обучение как: Машинное обучение (ML) дает компьютерам возможность делать прогнозы и выполнять задачи без конкретных инструкций.

Другими словами, полуавтономные компьютеры, которые производят желаемый результат. Если ваш алгоритм машинного обучения разработан, чтобы делать прогнозы относительно фондового рынка, то выходными данными будут прогнозы относительно фондового рынка.

Машинное обучение в дизайнерских продуктах сегодня

Алгоритмы машинного обучения не собираются внедряться в повседневные процессы нашей работы в будущем, они уже здесь.

Многие крупные компании, такие как Adobe, Google, Netflix, Wix и другие, внедряют технологию искусственного интеллекта и добавляют ее возможности в свои собственные продукты.

На волне ажиотажа в области машинного обучения и искусственного интеллекта была компания thegrid.io. Эта компания создала сервис AI, который создавал дизайны веб-сайтов. Веб-дизайнеры не были довольны этим инструментом, но, несмотря на шумиху, продукт и дизайн не впечатляли, и компания полностью исчезла с рынка.

Веб-дизайн сложно освоить, и многие люди тратят годы своей жизни на обучение, чтобы преуспеть в этом. Веб-дизайн - не единственная область графического дизайна, существуют также дизайнеры слайдов презентаций и компании по разработке логотипов, такие как Logo Design, стремящиеся автоматизировать с помощью ИИ и машинного обучения.

Haikudeck.com - одна из тех компаний, которые продают слайды презентаций, созданные искусственным интеллектом. Их веб-сайт утверждает: Профессиональный дизайн без дизайнера. Эта компания создала миллионы слайдов и, похоже, преуспевает.

Логотипы и слайды презентации менее сложны, чем веб-сайты, и эти выходные данные больше подходят для возможностей современных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Через 5-10 лет все может измениться, а дизайн веб-сайтов, созданный с помощью ИИ, может быть совершенно другим.

Эти сервисные компании - лишь одна из областей, в которой ИИ и машинное обучение будут продолжать развиваться.

Машинное обучение помогает графическим дизайнерам работать

Алгоритмы машинного обучения не только полностью заменяют наши навыки, создавая проекты без какого-либо вмешательства человека, но и помогают нам улучшить наши навыки.

Изображение предоставлено Adobe Sensei

Adobe сегодня является одной из ведущих компаний, обслуживающих графических дизайнеров. Они осознают угрозу, которую машинное обучение и искусственный интеллект представляют для работы графического дизайнера, и поэтому их путь к созданию инструмента искусственного интеллекта - создать инструмент, который позволит людям работать лучше.

Adobe Sensei - это основной инструмент машинного обучения от Adobe, который поддерживает многие функции в их стеке платформ. У них есть три основных направления для Сэнсэя: понимание содержания, вычислительное творчество и интеллект опыта.

Основная цель Adobe Sensei - дать людям возможность использовать этот инструмент, выполняя тяжелую и утомительную работу с машинным обучением и искусственным интеллектом. Такие задачи, как понимание большого количества контента, выполняются искусственным интеллектом, а не вашими собственными усилиями. ИИ возьмет контент и предоставит вам его краткое изложение.

Это лишь один из множества способов, которыми Adobe Sensei помогает пользователям высвободить свое время для творческой работы, а не для повторяющейся и отнимающей много времени работы.

Проектирование моста от алгоритма к пользователю

Алгоритмы и компьютеры уже здесь, но они не стучатся по ночам в окна дизайнеров, прося их поиграть. По-прежнему необходим мост, чтобы закрыть разрыв между тем, что уже изобретено, и тем, что люди используют каждый день.

Здесь кроется новая возможность, когда требуется участие человека - при проектировании и создании интерфейсов для людей, использующих существующие и разрабатываемые продукты искусственного интеллекта.

Кредит изображения. Материал.io

По мере добавления новых функций машинного обучения дизайнерам важно обеспечить плавный переход от передовых функций к продукту, который можно использовать.

Google предвидел эту проблему и создал руководство по дизайну для добавления функций машинного обучения в свои продукты для материального дизайна. В этом руководстве вы увидите, как Google рекомендует вам разрабатывать интерфейсы, чтобы пользователи могли использовать и понимать все возможности функций машинного обучения.

На данный момент их три: обнаружение объекта живой камерой, обнаружение объекта статического изображения и сканирование штрих-кода. В каждом разделе есть подразделы: использование, компоненты, опыт и тематика.

Они довольно подробно описывают весь опыт работы с приложением. От предполагаемого использования до функциональных возможностей и конкретного расположения компонентов интерфейса - это руководство является подробным и не оставляет много места для экспериментов.

Будущее машинного обучения

Когда поднимается тема машинного обучения и искусственного интеллекта, кажется, что есть общая тема: конец всего, что мы знаем. Люди были доминирующим разумным видом на протяжении всего нашего современного существования. Мы настолько умны, что начали создавать что-то, что может нас заменить.

Однако эксперты, похоже, разделились по этому поводу. В частности, есть два эксперта, которые делали точные прогнозы о будущем: Рэй Курцвейл и Кевин Келли.

Рэй Курцвейл, технический директор Google, хорошо известен своим предсказанием сингулярности. Сингулярность состоит в том, что когда технологии и ИИ становятся умнее и способнее людей, тогда все человеческие умы сливаются с технологиями, чтобы трансформироваться в новый вид сознания. Рей прогнозирует, что это произойдет к 2047 году.

Кевин Келли - соучредитель журнала Wired, известный как футурист. Его взгляд на будущее искусственного интеллекта - это меньше конца света и больше улучшения мира.

По мнению Кевина, ИИ не будет похож на человека, он будет очень специфичным. ИИ опасается, что компьютеры в конечном итоге станут копиями людей, за исключением того, что они будут намного сильнее и умнее. Кевин говорит, что вместо того, чтобы заменять человеческий интеллект, ИИ расширит человеческое мышление своим собственным уникальным интеллектом.

Возьмем, к примеру, современные дешевые конструкторы веб-сайтов, которые предлагают шаблоны для создания веб-сайтов электронной коммерции в мгновение ока. Люди могут разрабатывать неограниченное количество проектов, но они не будут такими быстрыми, как ИИ и его способность учиться и предсказывать поведение владельцев бизнеса на ходу. Люди могут видеть анализ, предоставляемый компьютерами, и извлекать значение и идеи, чтобы помочь разрабатывать лучшие веб-сайты. Это пример гармоничного характера, который ИИ и человеческий интеллект будут иметь в будущем Кевина Келли.

Придет ли ИИ уничтожить нас, лишить нас работы, положить конец человеческому существованию или ввести нас в новую утопию, счета по-прежнему нужно оплачивать сегодня. Графические дизайнеры пока не собираются терять работу из-за алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, но будущее остается неопределенным.

Скорее всего, существующие инструменты станут лучше, полезнее и могут даже заменить некоторые человеческие задачи. Сроки этого события неизвестны, но способность адаптироваться и быть готовой к предстоящим событиям может быть вашим самым важным навыком.

Использование машинного обучения в ваших интересах

Когда появятся продвинутые инструменты машинного обучения, они могут либо заменить вас, либо улучшить вас. Важно позиционировать себя как человека, который может использовать технологии и использовать их в своих интересах, а не как человека, который рассматривает технологии как угрозу.

Один из способов использовать ML в ваших интересах - научить его понимать ваш рабочий процесс и оптимизировать его. Если вы работаете в Photoshop каждый день и тренируете инструмент машинного обучения, чтобы изучить свой рабочий процесс, этот инструмент может анализировать, как вы работаете, и вносить предложения по улучшению того, как вы работаете. Например, если вы всегда используете несколько инструментов в Photoshop, инструмент машинного обучения может предложить ярлыки или более эффективные способы выполнения вашей рутины Photoshop, которые могут сделать вас более продуктивным.

Этот сценарий является примером персонализации, которую позволяют алгоритмы машинного обучения. Netflix, Amazon и Youtube уже используют алгоритмы персонализации для ленты вашей домашней страницы. Эти компании определяют, что вы смотрите или ищете, и вносят предложения на основе вашей истории.

В мире профессиональных креативщиков персонализация может стать следующей большой тенденцией, которая вызовет волну.

Мой взгляд на будущее машинного обучения и искусственного интеллекта

Я верю, что ИИ и машинное обучение будут напоминать видение будущего Кевином Келли. Высокоспециализированные интеллектуальные инструменты, которые улучшают повседневную жизнь человека, а не смертоносных гуманоидных роботов.

Автономные автомобили - это пример высокоспециализированного интеллектуального инструмента, которым могут стать машинное обучение и искусственный интеллект. Автомобиль умеет водить как человек и может доставить вас к месту назначения без вашего участия. Однако без вас у машины не будет ни пункта назначения, ни причины ехать.

Автор биографии

Тариф Кан, руководитель отдела дизайна в Logo Design, любит делиться своими разнообразными знаниями в области графического дизайна, веб-дизайна и разработки, а также полиграфического дизайна. Он любит экспериментировать с новыми технологиями и умеет фотографировать. Свяжитесь с ним в Твиттере или LinkedIn.