味道可以教吗?

和一个人工智能系统是一个教吗?这是我们每天问自己一个问题,我们继续构建一个AI-powered在线商标制造商从地面和图形设计平台。

但在完全人工智能的未来这种主体性。

人工智能已经朝着更定性决策,它继续在艺术和设计的世界进步。算法艺术甚至成为头条新闻的工作艺术“画”的人工智能在佳士得拍卖售价超过400000美元。虽然这幅画只是一个实例,它提出了一个问题:人工智能是否值得在艺术家和设计师的域。

数据科学家和工程师的工作在这个问题上可能会有一个答案。如果人工智能和设计师一起工作,它需要理解的原则设计。

这个解决方案提出了一些问题本身。也就是说,如何完全你教这些设计原则AI呢?教学AI-powered设计平台,做出更好的设计决策是向我们展示这些原则如何一天形成一个人工智能设计的基础上,有自己的人工智能味觉。

设计的原则是什么?

在我们可以讨论教学设计原则为人工智能的过程中,我们需要讨论这些原则是什么。

与流行的看法相反,设计师不完全凭直觉操作。后面所有的瞬间决定什么看起来不错,什么没有,大多数设计师可以解释这些感觉逻辑上,使用设计的原则。

不要与混淆元素的设计,如颜色、形状、纹理和线条,的原则设计关心的是这些元素的安排。当设计师评估是否一些“作品”,这些原则提供了一个框架,用来判断视觉设计的质量。

它们包括b平衡,e全景、运动模式、重复、节奏、多样性、和统一。以同样的方式,设计师使用这些原则来指导他们的决定看起来不错,AI能学会做同样的事情。

显然,让人工智能理解的原则设计不是那么容易告诉它“寻找对比,重点,统一在这工作。“你需要教那些概念的意思是。但是通过分解的原则设计成一系列的小决策,AI可以学习他们从头开始。

人工智能算法如何使设计决策

虽然我们大多看着AI和设计从理论水平到目前为止,这个想法远非纯理论。今天,人工智能已经学习的那种复杂的设计决策的基础设计原则。

让我们看一看一些设计算法。

在所有的这些例子中,人工智能的问题是利用数据从数以百计的流行标志在不同的行业和为这些标志好看找到共同点。通过隔离不同的标志设计趋势,AI可以学习如何应用这些规则新商标,他们被创造出来。

简而言之,我们看AI创建自己的设计规则的工作。

在第一个设计中,我们可以看到算法选择符号的风格和字体的风格。在流行的标志,这种重量之间的连续性,舍入和颜色标志和字体是一个受欢迎的方法,使标志更有凝聚力——人工智能学会应用。

这种协调也是一个方面的设计原则重复。重复某些元素使一块感觉更像一个统一的整体,部分以来似乎在视觉上“在一起”。AI评论更多的设计,它能够理解并应用更多种类的重复,包括复杂的设计模式。

对于这个标志设计,该算法已经领悟了一些实用性和视觉吸引力,这就是倾向于商标长名称堆栈的单词。除了学习,这个公司名称应堆放适合设计品味,它还必须理解如何妥善安排字母的单词和空间。

在一起,这些选择维护的设计原则强调,因为堆积的公司名称有助于视觉层级的标志。通过将集中在公司名称的口号,人工智能学习,强调在设计什么。

当客户问设计师让事情“流行”,他们通常指的设计原则对比。

这里开始产生对比的算法设计,通过选择背景颜色和字体颜色,满足最小对比价值。通过给自己限制基于它看到了流行的标志设计、人工智能可以决定哪些颜色的组合很可能抓住观众的眼睛。

虽然这里的人工智能学会了如何做一个多样化的设计决策,规则创造了基于流行的标志设计只涉及小面积更大的设计原则。但随着人工智能开始学习这些自学成才的规则的总和,设计的原则可以指导AI-powered设计师的作品,这样他们可以超越建议来创建。

什么AI-generated符号告诉我们设计

一些设计决策是一回事。从头开始创建一个设计完全是另一回事。

创造凝聚力的设计,这些决策和相关原则需要一起工作,与一些优先级和其他人采取了后座。这正是事情变得有趣。

AI-generated设计将显示我们所有这些决定是什么样子在处理和相互竞争。

看一看这四个心:

他们都有什么共同点?

如果你猜,他们都是由人工智能,你是正确的。

虽然看起来简单,创建这样的变化并不容易。随着人工智能的设计情感继续改善,这些符号只会变得更好。但这并不是说他们不是已经做的很好。

事实上,使用的人标志的发电机这样的选择AI-generated符号的大约50%的时候可以选择,让他们一样受欢迎的人为符号。不太坏的系统仍然在学习设计的原则。

我们期望的未来人工智能和设计吗?

我们可能从人工智能仍有很长的路要走,可以创建复杂的类人设计,人工智能教学设计的原则是我们要如何到达那里。作为机器学习算法将越来越多的信息,什么是好的设计,他们最终会开始理解的原则设计。

通过这些大的原则,AI和设计师最终将成为无法区分。因为这些原则是否学到在课堂上或通过代码,同样的规则仍然适用。

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