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董占军 王亚楠 | 人工智能应用与设计学科发展趋势

来源: 文化视界 2024-05-29 09:32:45
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董占军 王亚楠 | 人工智能应用与设计学科发展趋势

当前,人工智能的蓬勃发展为设计学科带来了前所未有的机遇与挑战。设计,作为一种创造性的活动,与人工智能技术的融合将极大地改变传统的创作方式与设计思维。利用深度学习技术的图像识别和生成算法,可以极大提高设计效率、拓展创新边界;通过自然语言处理和情感计算等技术,为设计提供更加人性化的参考和指导。此外,人工智能技术的发展还存在着一些不确定性和局限性,在设计领域中的落地应用需要设计专家和设计师深度参与、紧密合作,才能真正发挥其价值。智能时代,跨学科融合、人机协作、创造性思维、持续学习等都属于设计学科发展的关键要素,人工智能与设计学科的发展双向促进态势下,探索设计学科的课程体系重构、跨学科的设计人才培养模式势在必行。

人工智能应用与设计方法变革

人工智能(Artificial Intelligence,简称“AI”)以计算机科学为基础,是一个由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科,旨在研究如何使计算机系统拥有学习、推理、自然语言理解、问题解决等类似于人类的认知能力。经过多年的快速发展,人工智能已经深度融入到社会各行业,成为国家战略性新兴产业的核心组成部分。人工智能的起源可以追溯到1943年,当时美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨首次提出了基于生物神经元的逻辑电路模型,为人工智能的诞生奠定了基础[1]。1950年,英国数学家、逻辑学家艾伦·图灵发表了《计算机与智能》一文,提出了著名的“图灵测试”,为智能机器设立了判断标准,这一测试也成为了后续人工智能发展的重要指导思想[2]。1956年,美国的达特茅斯会议首次提出“人工智能”的概念[3],成为AI的起源地。随着大数据及深度学习技术崛起,AI得到了飞跃式发展。区别于对已有内容进行数据分析的传统AI,现在的AI基于训练数据和生成算法模型,可自主生成多种形式的内容和数据。而设计领域内,人工智能技术也在迅速改变着设计的创作与实践过程。

人工智能作为一个独立学科被正式提出,从概念到落地,探索之路历经60余年。期间经历过三次发展浪潮,发展形成阶段、快速成长阶段、纵深发展阶段。

2012年,AlexNet模型的问世开启了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称“CNN”)在图像识别领域中的应用[4]。2020年,《Denoising Diffusion Probabilistic Models》一文中首次将扩散模型用于图像生成[5]。2022年,AI绘画工具DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion问世,可将简单文本指令直接转换为高分辨率图像,同年11月,ChatGPT横空出世,被广泛用于剧本的编写和策划。2023年,百度正式推出大模型“文心一言”,阿里达摩院在AI模型社区“魔搭”ModelScope上线了“文本生成视频大模型”。随着生成式技术的大模型迭代,从文本、图像、视频到多模态不断升级,生成式人工智能(AI-Generated Content,简称“AIGC”)产业生态也迎来了它的急速爆发期。AIGC作为一种基于生成对抗网络、扩散网络、大型预训练模型等的人工智能技术,凭借其独特的泛化能力、自动或辅助生成内容的创新生产方式,被普遍认为是人工智能发展的重要里程碑。

以Runway Gen、Pika、MoonValley、Stable Video Diffusion为代表的产品,宣告了从AI文生图向AI视频时代的跨越,Pika制作的宣传片将原本30人的人力成本降为1人,同时实现了原始视频元素的精准替换。而3D建模作为动画内容制作的另一个领域,也在AI技术的推动下不断推陈出新,最近由Adobe和澳大利亚国立大学研究员联合发表的一篇论文表示,他们构建了一个基于Transformer构架的3D模型,拥有5亿个参数,短短5秒内即能从输入的2D图像直接生成3D素材[6]。

2023年,Ouchhh开创性打造了首个人工智能迷宫数据雕塑《Portkey of the Maze_PX 25》。这座雕塑占地1110平方米,也是首个让观众同时从雕塑内外两个角度体验人工智能创作的户外沉浸式艺术装置。观众从迷宫外观察到的、不断变化的动画所展示的抽象运动与构图,其灵感来自于通过5G技术从我国台北市大数据中心获取的各种实时数据源。同年12月,全球首部AI全流程大型动画电影《愚公移山》在北京正式开机。这部电影将人工智能技术融入视觉特效、音频处理、虚拟角色呈现等动画电影制作的全流程,结合中华民族精神传承与现代科技创新,向世界展示了中华文化的魅力和时代精神的力量。基于大模型、大算力及训练方法等多方面的技术突破,生成式人工智能实现了高效率、多样化的内容生产,降本增效、数实融合、对设计产业的变革和升级起到了重要的推动作用。

人工智能的蓬勃发展为设计师提供了全新的设计方式,设计创意思维、设计范畴得以提升和拓展,更多数字艺术形式的呈现变为可能。设计产业和行业领域正经历着前所未有、充满活力的变革。这种变革不仅影响了产业本身,也对设计学科建设产生了深远影响,设计学科作为设计产业发展的基础和支撑,其发展正面临着巨大的机遇和挑战。

机遇主要体现在三个方面。跨学科合作:人工智能可以跨越不同领域和学科,促进设计学科与计算机科学、数据科学、心理学、经济学等交叉融合,有助于开拓新的设计研究领域和方向;多元化创新:人工智能驱动设计革新,使其不再局限于传统的表现形式,拓展了设计边界;设计流程和决策得到进一步优化:借助智能算法加速设计迭代、实现设计流程的自动化,通过机器学习、大数据分析、模式识别等技术,更好地理解用户需求、市场趋势,进而优化设计决策。

技术可以以最优雅的方式为设计提供助力,从中获得创意激发,合作实现创意设计。人工智能可能改变设计产业和行业的未来,为设计学科发展带来更多机遇,同样也不可避免为设计学科建设带来挑战。这种挑战主要体现以下四个方面:其一,设计产业替代性就业。随着深度学习技术不断发展,某些可被公式化、范式化的设计已实现自动化,传统设计岗位面临缩减,设计师需不断更新技能以适应新的就业需求。其二,设计教育变革适应。设计环境和需求不断变化,管理者和教育者不仅需要保持敏锐的洞察力,及时关注技术趋势和社会需求变化、调整设计思路和方法,更需要加强自身数字素养、更新专业知识结构和技能。其三,技术过度依赖。对人工智能技术的过度依赖,可能会导致设计师的主体地位逐渐丧失,致使设计教育者和学生失去一些基本的手工技能,影响设计的多样性、独特性和创新性。其四,伦理和隐私。人工智能技术在设计中的应用,可能会涉及到一些伦理和法律问题,比如隐私保护、知识产权等。

设计学科作为一门交叉学科,应充分发挥其特点和优势,紧跟时代发展潮流。坚持以人为主体、技术为辅的设计理念,积极应对人工智能带来的挑战,同时也应紧抓机遇,创新设计学科发展,探索跨学科融合、设计课程体系重构以及实践型人才的创新培养模式。在设计的演进过程中,“设计1.0”时代依赖于设计师的手工技能和经验,引领促进了农耕文明;“设计2.0”时代,设计工作开始借助图纸和计算机辅助设计(CAD)软件进行,大幅度提升了效率和精度,引领了工业革命的进程;“设计3.0”时代的发展基于网络和大数据的系统智能设计制造与服务,以网络协同创意创造为核心,引领了以网络智能、协同共享、融合创新为特征的新工业革命[7]。在人工智能这一时代背景下,我们已迅速迈入“设计4.0”的新阶段,也就是人工智能驱动的智能创意设计时代。这一阶段有着鲜明的时代特征(图1),人工智能技术与创意设计紧密融合,不仅彰显了科技对设计领域发展的推动作用,更是对设计教育领域提出了新的要求。

董占军 王亚楠 | 人工智能应用与设计学科发展趋势

图1  “设计4.0”特点

人工智能应用与设计学科专业体系变革

智能时代,设计学科不再是孤立的领域,而是与其他学科交叉融合,形成多学科共同发展的态势。例如,设计与工程、计算机科学、商业、心理学等学科的交叉,催生出了一系列新的研究方向和应用领域。这种跨学科的设计方法有助于打破传统的设计思维局限,为解决复杂问题提供更全面的视角。调研英、美、澳、德、法、意六个西方国家的设计学博士学科方向的分布情况,发现设计学博士的跨学科培养是其主流模式。在本科和硕士阶段,跨学科合作项目就已经深入到日常学习和研究工作中。高校与企业、研究机构的合作项目从本科到博士阶段均有覆盖,并且根据要求分为不同级别。在探讨设计教育的发展趋势时,英国的提赛德大学提供了一个值得关注的范例。该校的动画专业排名位于世界前20位,学校对校内学科进行调整后,成立了艺术与计算机学院。这一跨学科学院的设立,充分利用了计算机专业的师资力量,为电影、动画及新媒体的发展提供了有力的技术支持[8]。

截至2022年,国内的设计学类专业包括艺术设计学、环境设计、视觉传达设计、服装与服饰设计、产品设计、工艺美术、公共艺术、数字媒体艺术、陶瓷艺术设计、艺术与科技、新媒体艺术、包装设计等,另外,在工学门类的纺织类(0816)设置服装设计与工程(081602),建筑类(0828)设置景观设计(082803),交叉类(0832)设置工业设计(083201)、数字媒体(083202)专业,可授工学与艺术学学位。同时还在工学机械类(0802)设置智能交互设计(080218T)、自动化类(0808)设置智能工程与创意设计(080808T)专业,授工学学位。2022年9月,国务院学位委员会、教育部公布《研究生教育学科专业目录(2022年)》,交叉学科成为第14个学科门类。设计学关联内容一分为三:设计史论纳入艺术学门类下一级学科的艺术学(1301,含音乐、舞蹈、戏剧与影视、戏曲与曲艺、美术与书法、设计等历史、理论和评论研究);设计(1357)作为一级学科授予艺术学专业学位;设计学(1403)作为一级学科纳入交叉学科门类,可授工学、艺术学学位,其二级学科的设置不仅涵盖了诸如工业设计、环境设计等设计院校普遍开设的传统专业,还纳入了人工智能与数据设计、设计工程与技术研究等具有特色和前沿性的专业。目录调整后,原本分散于不同学科门类下的设计相关专业得以整合,强化了服务国家重大需求的宗旨。着眼于科技前沿和关键领域,与产业链、人才链、创新链紧密衔接,确保精准对接国家发展需求。

多学科交叉融合在设计教育领域中已展现出其不可小觑的重要性。这一趋势不仅为设计学科的发展开辟新的方向,更为设计的广度和深度带来前所未有的拓展。同时,这种融合也为提升设计质量和水平,以及培养高素质的设计人才提供了坚实的支撑。设计学作为一门新型交叉学科,综合理、工、文科等多个领域,巧妙融合了理性与感性、科学与艺术。以工业设计为例,现今这一领域的设计实践已不仅仅局限于产品外在形态与内在功能,还涉及人机交互的合理性、用户体验的优化、材料工艺的选取、生产制造的可行性等诸多因素考量。为了实现设计方案的最优化,设计师需要对人工智能、计算机科学等多个领域的基本原理有一定了解,确保其作品充分满足人们的生活需求和审美期待。

传统的设计学科专业体系显然难以适应智能时代的需求,设计教育需要不断更新、拓展课程内容及教学体系,以满足当前急需。“未来的设计师不仅需要掌握基本的设计技能,还需要具备跨学科的知识背景和团队协作能力,才能充分发挥其艺术天赋和才华。”[9]因此,如何构建一个既顺应智能时代发展需求又具备前瞻性的交叉学科设计教育体系,已成为当前设计学科建设中亟待解决的关键课题。这需要我们深入思考和探索,以期培养出更多具备创新思维和技术实践能力的跨学科、高层次设计人才,为未来设计领域的可持续发展做出应有贡献。

设计类专业人才培养方案变革与虚拟设计学院发展

人工智能时代,设计所面临的问题更加复杂,更具挑战性,对设计学科的课程设计与人才培养都提出了新的要求。日趋数据化生成的设计领域,新的科技技术所呈现出的“智能”不断拓展着人的认知边界。在这场由技术驱动的内容生产方式变革中,设计教育也需紧跟时代步伐,探索教学模式和课程内容等方向的深层次改革和创新。除了培养学生的创新创意思维、提升设计技能,还需让学生了解AI算法、深度学习及数据分析等关键技术,鼓励学生跨界合作与探索,培养他们的创新能力和适应性。这不仅是为了应对当前的挑战,更是为了把握未来的机遇。艺科融合、多学科交叉是国家的战略需求、设计产业的发展需求,更是设计教育改革的重要方向。AI技术的蓬勃发展为设计领域注入了新的活力,我们应积极借助AI的力量,实施“AI For Design”。这不仅是对AI技术的简单运用,更是对设计教育理念的深入拓展,使其更好地适应并引领数字化时代的发展潮流。

设计学科课程体系,需适应交叉学科和设计产业发展需求,从理念、内容和实践三个层面进行全面、深入改革。人工智能时代的设计更加注重创意和技术的结合,强调设计在解决实际问题、推动社会进步中的突出作用。技术不仅改变了设计的手段和工具,更在某种程度上重塑了设计理念和思维。内容层面,需注重跨学科与实践导向的整合,积极将更多的跨学科内容、实践性课程引入原有设计基础课程体系,加强与企业的产学研合作,拓宽学生视野、激发创新思维、在设计作品中展现更为丰富的内涵。

课程体系设计方面,可以考虑引入四类课程(图2)。

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图2  设计学科课程体系拓展

习近平总书记强调,“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新。”[10]目前,国内各高校在AIGC的研究教育方面关注度极高,关于AIGC与艺术设计的学术及应用探讨也很多,但大部分都呈现自下而上的态势,缺少统筹布局。山东工艺美术学院作为一所设计艺术类院校,紧跟国家政策,凝心聚力、谋篇布局,率先做好顶层设计,自上而下,有计划、有组织地推动AIGC在教育领域落地。2023年9月,印发《山东工艺美术学院全面推动人工智能赋能专业建设的实施意见》,旨在在全校范围内推动“人工智能赋能专业建设”教学改革,培养一批具有创新精神和实践能力的、面向未来的应用型设计人才,为学校发展注入新的活力和动力,为国家和地方的文化创意产业发展做出贡献。人工智能和创意设计的结合、艺术设计与计算机科学等学科的合作,将有力推动艺术设计的创新和发展。

山东工艺美术学院目前已设立人工智能设计研究中心、计算机与人工智能教研室,搭建了面向全校的人工智能设计算力平台,人工智能导论、人工智能设计教程、AIGC+游戏场景设计等多部通识教材、专业教材也在编辑出版中。同时,启动山东省人工智能设计服务平台建设,构建面向全省设计艺术专业师生,涵盖教育、研究和产业应用的综合性人工智能服务平台。集成ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion及讯飞星火等一系列AI平台,训练工艺美术和设计艺术的自有知识产权模型,并提供针对不同设计专业及产业工作流,建立跨学科教育平台,通过跨学科课程设计、知识整合及项目合作等多种方式,打破学院、产业间壁垒,促进人工智能与设计专业学科间的互融互通,推进数字经济时代的设计教育发展。

校内课程体系设置中,除了新增一门面向全校的“人工智能导论”通识课程之外,专业课程中还融入了多门AI相关课程——智能生成基础、智能生成协同创作、AI协同设计。

摄影创作、游戏场景设计、角色设计和UI设计等专业课程中,也积极实践将生成式人工智能创作融入课程教学,充分激发学生想象力与创作热情。课堂教学中,不仅注重知识的传授,还注重培养学生对新技术、新方法的探索和实践,使他们在掌握基本技能的同时,能够拓展创新思维,提升艺术素养。以游戏角色设计课程为例,鼓励学生从学校民艺博物馆的丰富展品中汲取灵感。校民艺博物馆建筑面积一万余平方米,汇聚了传统民艺民具的各种形象,馆内划分为十个板块:农事器用、手艺营生、车行舟进、招徕市声、康乐人家、锦绣衣裳、巧手红妆、生活如画、敬天法组、欢天喜地。这些民艺展品蕴含着深厚的美学基因,每一件都凝聚了匠人的智慧,展现了他们对生活的独特理解和审美追求,也为学生的创作提供了丰富的素材和灵感来源。

在此基础上,引导学生运用“AIGC+民艺”的设计理念,通过AI工具如Midjourney和Stable Diffusion等,进行角色设计实践。整个设计过程中,教导学生严格遵循二维美术制作流程,从策划角色文本到创作视觉形象,再到实现技术方案,都进行了精心指导和打磨,在保证设计角色和游戏变形形式相契合的前提下,运用AI工具进一步激发创意,塑造出具有鲜明民族风格、高文化品位和独特造型形式的角色形象。通过此类课程的实践锻炼,学生在设计技能、创意思维、文化自信以及对传统文化的现代演绎等方面都得到了全面提升。

2023年12月,学校AI赋能新形态教学改革的系列课程成果在首届人工智能艺术长江论坛(Art|2023)进行展示,现场反响热烈。我们希望在AIGC应用背景下,教授学生系统学习设计的要素、思维、流程及规范,同时熟练运用AIGC工具辅助创意思维,引导学生以“管理者”的视角塑造出具有鲜明个体风格、高文化品位的设计作品。

人工智能迅速发展,新的开放式协作平台如Omniverse,将一流的设计工具整合至一个协作空间内,身处异地的设计师可以通过云在多软件间、实时建模、着色、渲染,开展无缝衔接协作。越来越多的设计工作可以通过数字化和智能化手段完成,这使得设计学院的角色逐渐从单纯的教育机构转变为创新中心和知识枢纽。一方面,设计学院需要继续发挥其在研究和教育方面的核心职能,培养具备创新思维和实践能力的设计人才;另一方面,智能时代的设计学院需要不断地更新教育理念和方法,以适应不断变化的技术环境和社会需求。2021年7月,教育部高等教育司发布《关于开展虚拟教研室试点建设工作的通知》,旨在鼓励试点建设全国性、区域性虚拟教研室,探索“智能+”时代新型基层教学组织的建设标准、建设路径及运行模式。随着教学环境的虚拟化和设计协作平台的开放化,设计学院将迎来全新的发展形势。虚拟设计学院有望成为引领设计教育领域变革的新型基层教学组织,为设计教育注入新的活力。通过深度数字化整合教育资源、教学方式和评价体系,这一教学模式将重新界定设计教育的边界和可能性,更多地关注数据驱动、跨领域融合、智能化协同化、社会化及可持续化的设计,以“设计+四新”优化学科专业,组建跨领域、跨地域的多元化师资队伍,进一步推进设计思维与人工智能、虚拟现实等技术平台的融合,探索数字化、个性化及定制化的设计实践[11]。相较于传统的设计学院,虚拟设计学院将更加注重在线教育、跨界合作、分工协作、创新实践能力培养及跨文化交流等方面,具备几个显著特点(图3)。

董占军 王亚楠 | 人工智能应用与设计学科发展趋势

图3  未来虚拟设计学院特点

结语

人工智能技术迅猛发展,笔者认为,设计学科的建设应积极把握时代机遇、直面挑战、深化改革,聚焦行业需求,统筹布局,探索多学科、多领域的交叉融合,推动设计学科的可持续发展,为社会提供优质科研服务和人才支持;同时加大对人工智能与设计学科交叉领域的研究力度,为未来的设计教育提供有力的理论及实践支持。人工智能时代,设计学科将迎来更加广阔的发展空间,为人类创造更加美好的生活和未来。

参考文献:

[1]晏菲.奈达功能对等理论视角下社科文本中无灵主语的翻译策略研究[D].南京信息工程大学,2023.

[2]周斌斌,周苏等.人工智能基础与应用[M].北京:中国铁道出版社,2022.

[3]冯志伟,张灯柯.语言模型与人工智能[J].外语研究,2024(1).

[4]杨杰.基于生成对抗网络的文本引导图像生成研究[D].西安理工大学,2023.

[5]Ho J,Jain A,Abbeel P.Denoising diffusion probabilistic models[J].Advances in neural information processing systems,2020(33).

[6]Hong Y,Zhang K,Gu J,et al.Lrm:Large reconstruction model for single image to 3d[J]. arXiv preprint arXiv:2311.04400,2023.

[7]路甬祥.设计的进化与价值[J].中国工程科学,2017(3).

[8]董占军,黄晓曼.西方国家设计类博士培养模式[J].创意与设计,2020(1).

[9]唐纳德·诺曼,董占军.为什么设计教育需要改革[J].设计艺术(山东工艺美术学院学报),2014(2).

[10]吴丹.人工智能促进教育变革创新[N].人民日报,2022-12-22.

[11]潘鲁生.数字时代的设计之问[J].艺术与设计,2023(4).

(文/董占军,山东工艺美术学院院长、教授;王亚楠,山东工艺美术学院高级工程师)

(来源:艺术教育杂志)

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