探析人工智能背景下的未来艺术设计教育

李 璐

（黑龙江大学艺术学院 哈尔滨 150080）

一、人工智能的发展

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的起源可追溯到1956年的达特茅斯（Dartmouth）会议，由“人工智能之父”McCarthy 及一批数学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在会议上首次提出。[1]中国对人工智能技术的支持力度，在“十三五”规划中人工智能被纳入到国家战略发展层面。国家在人工智能领域出台了包括《“互联网+人工智能”三年行动计划实施方案》《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展行动计划（2018-2020年）》等在内的相关政策，大力推动了人工智能领域的创业及研究。

人工智能的兴起，对交通、医疗、教育、公共安全、机器人和娱乐等行业都产生了巨大的影响。国内众多科技、互联网公司在自动驾驶、医疗影像识别，智慧城市以及语音识别等领域异军突起奋力追赶世界。2010年初，全面布局人工智能10年的百度陆续开始了包括自然语言处理、机器翻译、知识图谱、机器学习、数据挖掘、用户理解等技术的研发。2016年9月的百度世界大会上，基于百度16年的深厚积累，百度大脑正式发布，同时宣布对外开放百度AI 核心技术。同样的还有近年来的阿里巴巴，也加快了人工智能技术的开发与应用，迅速扩展智慧城市方面的战略布局，先后惠及几十个城市，这极大地提升了社会公众生活的质量和生活的便捷度。

如果说工业3.0是信息化时代，那么工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代，是互联网、人工智能、大数据、人机交互急速发展的时代。数字化发展和信息的爆炸对人类社会产生翻天覆地的影响，人工智能技术的发展，也必将使设计的方式产生新的变革，同时对设计教育产生深刻影响。[2]

二、人工智能对设计的影响

人工智能对于设计的影响往往还基于大数据和互联网的共同作用。大数据为人工智能提供了海量的数据依托，成为设计的基础知识内容，为进一步的转化提供了前提条件。互联网将学界、社会各个领域串联起来，为设计创新提供了广阔的平台。而人工智能则是在前两者的基础上，依靠智能算法“引爆”了数据资源，为科学技术与商业创新架起桥梁，产出创新的设计。

目前人工智能的研究领域主要包括了语言和图像识别、自然语言处理、机器人等，本质上它是一种调节机器与人之间的关系的技术。人工智能在图像识别领域发展很快。例如“卷积神经网络”技术（Convolutional Neural Network，简称“CNN”）作用于图像艺术时产生了绝妙的反应。目前，CNN在图像处理和识别领域取得了很大的成功。它可以从不同艺术家的画作提取特征、汇总特征、产生分类、预测识别，从而提炼出绘画风格，最终转化到一张图片上，将艺术风格和任意图像结合起来。在设计领域，阿里巴巴公司开发的人工智能设计大脑“鹿班”（Luban），通过深度学习在图像领域快速发展。它可以根据用户输入的需求，从无到有，经过设计框架、元素中心、行动器、评估网络，最终生成符合用户需求和专业标准的视觉图像。在2017年“双十一”中，“鹿班”每秒生成8000张海报，这种强大的计算和处理数据的能力，极大地提高了设计师的工作效率，同时也给设计工作者带来颠覆性的挑战。

目前，人工智能主要依靠数据驱动进行设计工作。这些数据可以为设计师提供更多的创作灵感，同时拓宽设计工作者的创作边界，为设计者节省收集资料的时间，同时，更快、更智能的工具将会让设计师更加专注于重要的事情：“创造”“用户”及“设计”本身，让设计工作更高效。面对人工智能的发展，设计师应学习相关技术的知识以及如何操作和使用，了解其运作原理。人工智能收集和处理数据并进行简单分析，能够完成许多机械性、重复繁琐的工作，这样一定程度上解放了设计师的双手，同时则需要设计师更加注重自身创造性的培养、创新力的提高以及自身技能的多样化。目前，人工智能的工作都是依托在人类的思维以及人类的供给上的，这是对人类思维的模仿，而设计师能够更加深入地挖掘和思考，这才是未来设计师的立足之本。

三、人工智能背景下的设计教育

在设计教育中，我们常常将学生的能力分为研究、创意、表达、合作这几个维度。例如产品设计中，研究能力体现为学生对设计用户的研究；创意能力体现为学生依据用户研究，发挥创造性思维构思设计的形态；表达能力体现为学生转化创意为具体设计时所使用的设计语言；而合作能力体现为学生团队合作共同完成设计项目过程中展现的沟通与协调能力。在人工智能背景下，学生设计能力也将迎来新的考验，同时也是机遇。在研究方面，学生对用户的研究可以借助大数据完成新的定性和定量，建立新的用户模型体系；在创意方面，学生可以借助数据和算法来构建新的生活场景和消费形态，产生新的创意视点；在表达方面，自动生成设计将作为设计语言的重要补充，运用计算思维并结合生活场景塑造，能够依托算法之手，自动生成出意料之外的、数量惊人的创新设计，同时个性化定制也将成为表达的重点；在合作方面，参与式设计将越来越普及，人工智能将影响设计的评价和反馈，也影响教师对于学生合作水平的评估。为此，学生乃至教师，都应该具备终身学习的能力、跨学科的勇气与能力、计算思维以及用户体验塑造能力。

人工智能背景下的设计教育，其实就是创新设计教育。创新设计教育是指对创新思维与设计方法能力的培育及训练。创新设计教育基于创新设计本身，身处大数据、互联网、智能化的新环境，创新设计教育有了必须变革的要求。[3]创新设计教育的很多内容，无法通过传统的教与学的方式进行传授，需要通过实践试错方式，强调通过原型进行迭代式改进，进行用户体验的习得与创新方法的探索式教学。[3]

目前创新设计教育依然面临许多困难。从教学内容来看，首先信息分为结构化、半结构化以及非结构化的信息，相对应的，知识也分为结构化的陈述性知识与半结构化、非结构化的过程性知识。陈述性知识依靠现有教材与案例尚可维持正常教学，而非结构化的过程性知识如今无法迅速得到整理、重构，这将导致教学内容滞后于信息的迭代发展。其次，传统教学中的评价体系也在接受挑战，大数据、智能化的评估筛选系统能够从繁多的教学内容中，拣选出优质内容，摒弃劣质与陈旧内容，让教学内容参与教育市场竞争，传统的评价体系已经无法满足新的市场竞争环境。

从教学传播载体与路径来看，首先数字化传播比传统的设计教学传播效率更高，教学内容的分发、学生获取新知识的途径都因为数字化更加便捷，教育资源利用率进一步提高。传统的纸笔载体不仅在效率上不及数字载体，对自然资源也造成更大的消耗，对环境造成更大的负担。此外，数字化的交互式传播提供了传统教学中没有的双向传播路径，学生能够及时反馈自身的学习情况，以便教师做出快速应对。

从教学效能来看，传统的教育效果更多依托于教师本身的素质，包括学术水平、教学经验，甚至是教师的性格天赋等因素，学生的情况多样复杂，教师的精力毕竟有限，要做到因材施教并不容易。人工智能则提供了解决方案：学生学习过程中的数据经由教学平台的收集和整理，依托智能算法，能够精准地分析和评价每一位学生的学习状况，并据此推荐更适合的教学内容、教学时间，教师利用人工智能作为辅助工具，能提高因材施教的准确性。另外，线上线下的交互式教学，为学生和教师都提供了一种新的教学模式，不同于传统的单向填鸭式教学，学生可以在教学中获得更大的参与感，而教师也能够及时得到学生反馈，教学相长。

新的教学传播环境也并非百利无害，例如身处当今时代的每一个人都面临着信息碎片化的冲击，海量的数据、新闻、知识如浪潮般涌来，每天占据着大众的心智，学生则身处于碎片化信息海洋的漩涡中心，如果不能抵御碎片化信息的冲击，学生逐渐会丢失独立思考和深度学习的能力，只看到人工智能想让他们看的信息，深陷“信息茧房”之中。我们一般认为，学习的核心能力包括信息储存、搜索、链接、评价的能力，前三者大数据和人工智能已经超越人类，大数据的信息储存功能早已凌驾于人脑之上，数据库的搜素速度也是人脑所不能企及，最可怕的是计算机永远不会疲倦；而不同信息的链接能力，在人工智能的加持下，智能推荐体系也会提供无穷无尽的相似链接，给出人脑意料之外的相关信息。如今我们学习的核心能力是评价的能力，在价值评价之后做出选择，甚至是重组价值。然而这种能力在碎片化信息的冲击下甚至发生了倒退，而这恰好是教育的核心。

除此之外，人工智能环境下的设计教育还受到大众媒体冲击。行动学习理论提出学习的721理论，即人们掌握技能的时间，分配为10% 的时间学习知识和获取信息，70%的时间练习和践行检验理论，还有20%的时间与人沟通和讨论。[3]传统的设计学生身份只是学习者，也就是教育资源的消费者，消费者的角度使得学生往往缺乏足够的积极性和参与感，只利用了十分之一的学习知识和获取信息的时间，而实践与交流的时间却不足，这样的学习模式会降低掌握技能的效率。随着大众媒体和自媒体的发展，学习的消费者同时转化为生产者，依靠平台创造教学内容，不仅有利于优质教育资源的广泛传播，也能够使学习者本身处于高效学习的状态，提升技能掌握的速度。

目前的创新设计教育还面临一个窘境，那就是艺术教育的价值在通识教育中常常被忽略，而在艺术教育中，又缺乏对通识教育和综合素质的重视。一方面，美国很多学者认为，艺术与艺术所带来的好奇心和创造力，有利于学生在学习科学、数学、技术、工程等学科时的表现。因此在传统的STEM education 中加入ART，使之变成STEAM education。[3]另一方面，设计教育中的综合素质亟待提高。人工智能的技术不断提高，使得传统的工作岗位的消失对设计行业造成巨大冲击，而艺术设计类的职位有其特殊性，除了专业技能，学生还需要具备优秀的审美能力和广泛的知识面。包豪斯曾主张打破设计教育中艺术和技术的界限，倡导艺术与设计的新统一设计思想，对相关从业人员提出了更高的需求。[4]在西方，很多国家的本科教育不会特别区分文科、理科与艺术学科，这样设计人才同样具备广泛而平衡知识储备，而我国艺术学科的学生在高中就结束了物理等课程的学习，这使得部分学生在设计中容易流于表面，缺乏客观和理性精神，以至于无法深入思考和创作。单纯的技能型人才无法满足当下社会发展的需求，人工智能对设计师提出更高的要求。

四、应对之策——创新设计教育

为了应对人工智能背景下的设计教育困境，我们需要创新设计教育作为应对之策。在学生能力的培养层面，设计教育应在多个维度引入人工智能，全面提升学生研究、创意、表达、合作的水平，应将各学科知识进行多方构架。设计教育向内的专业融合，向外的学科交叉已成为学科发展的一种趋势，而人工智能背景下的设计更应该顺应这个趋势。[5]很多智能设计的实现不仅需要平面设计、工业设计等学科之间的合作，同时需要计算机人员、工程师、软件设计师、心理学专家等多种领域的人共同参与，为了能在团队中更好地发挥作用，学生应具备跨学科的知识面和沟通能力以及良好的团队合作精神。

创新设计教育应着力打造更高水平的教学内容，通过教育大数据采集，分析，评估出更加优质的教育资源，通过教师、学生、高校、社会的全民共创，全面改善知识的活力和更新迭代。同时，高校应加快教学平台建设，为学生和教师提供学术沟通交流的良好通路，并建立完备的教育数据管理系统，让学校间的“小数据”相互链接，架起达尔文之海的设计大桥，汇集成全社会的创新源泉。国家应该加强对市场上教育企业的平台监管，引导教育数据库的开发和应用，让每个人在未来都能拥有自己的教育资源档案，促进全社会形成终身学习的风尚。在“人工智能+教育”的时代，人工智能技术将成为未来教师工作的帮手，通过人机协作，辅助教师完成日常工作，以实现高效教学，完善教学模式的同时拓宽学生获取知识的途径。[6]教师与人工智能将发挥各自优势，协同实现个性化教育与终身教育，提高学习效率。设计教育的人才培养，机遇与挑战并存，我们应主动迎接挑战，抓住机遇，把握人的综合素质和教育的本质，培养掌握人工智能技术和适应人工智能发展需要的人才。[7]■