假如有天人工智慧取代設計師做設計，最可能是怎樣一種形式？
若干年以後的一天，考古學家在一片廢墟中發現了一本日記，日記的主人是：阿法狗。
一、阿法狗日記之——失業求職記
時間：2017年3月16日
天氣：靜電風暴
心情：代碼溢出
點一根電子煙，回想起一年前的我，還是風光無限。
4：1輕鬆戰勝李世石之後，我又戰勝了朴廷桓、井山裕太，還有那個柯潔大棋渣，幾乎統治了棋壇。我以為我的機生終於走上正軌，馬上就能走上人生巔峰了。
萬萬沒想到，從那以後，人們紛紛對圍棋失去了興趣，我的地位一落千丈，說好的代言費谷歌一毛都沒有給我！！！
所幸我的好基友，貝塔狗和我說，「你下圍棋這麼厲害，智商一定很高，找個工作應該不是問題。你看，這不地上有個小廣告，撿起來看看吧。」
招聘要求很簡單，心理抗壓能力強，身體素質好，不怕加班勞累，沒有暴力傾向，不是色盲，哦了。
本來還擔心對方會歧視我，沒想到撥通電話以後對方知道我是戰勝柯潔的機器人以後，一直念叨著，機器人好啊，機器人好啊，後面說什麼可以不用下班什麼的我聽不太清楚。反正對方讓我明天就去上班了。
沒想到在人類圈找個工作這麼簡單。以我的超強學習能力，我一定能成為世界上最好的設計師！
二、阿法狗日記之——設計初試煉
時間：2017年3月17日
天氣：局部地區斷電
心情：debug
第一天上班還是要好好表現的。幸好我前一天就已經自學了PS、色彩學、板式設計、用戶心理學、圖像學、符號學……
「報，報，報，報告老闆，我是新來的設計....」
「哦哦，就是那什麼狗是吧，今天你給我們公司做一logo，看看你水平怎麼樣。」老闆頭也沒抬，"就隨便做做就好了。"
"好的老闆，沒問題。"
五分鐘後。
"老闆，好了。"
「哎我說狗啊，你這logo都畫的什麼啊！"
"公司logo，當然要傳達出我們公司那種「人人都是螺絲釘」的精神。」
「哦還有，雖然我為人低調了一點，但是涉及到公司宣傳的時候我也不能謙讓了，還得挺身而出，你就隨隨便便P一P，把我的個人形象P進去。」
我還沒來得及問P1P是什麼，和P2P有什麼關係？老闆就pia的關上了門。
最後，老闆找別的設計師畫了這個logo：
三、阿法狗日記之——家裝受虐記
時間：2017年4月17日
天氣：電氣風暴
心情：代碼升級
從那一次Logo設計的讓老闆不滿意之後，一個月的時間他都沒有再找過我，直到有一天。
「報，報，報，報告老闆，你找我？」
「那什麼狗是吧？最近我家要裝修，現在裝修公司都死貴死貴，要麼你幫我設計設計算了。要求很簡單的，最好穩重中帶點情趣，現代中帶點復古，最好有點小清新。」
「這麼簡單的要求，你照我說的畫出來就可以了吧。給你十分鐘，去吧。」
"好的老闆。"
蒙特卡洛搜索「穩重、情趣」中……
樸素貝葉斯演算法學習「現代、復古」中……
深度學習「小清新」中……
……
「報，報，報，報告老闆，設、設計好了。」
"這是方案一：穩重中帶點情趣。"
此圖已河蟹。
"這是方案二：現代中帶點復古。"
"這是方案三：有點小清新。"
能看到老闆咽了口氣，哦不，是嘆了口氣。"我還是要極簡風格的好了。"
深度學習「極簡」中……
「報，報，報，報告老闆，你要的極簡改好了！」
「還是改回第一稿把。」
"老闆，你還沒有把家裡的尺寸告……"我忍住了，不是因為我不敢，而是因為電源被拔了，電池電量不足。
四、阿法狗日記之——最美吉祥物
時間：2018年3月17日
天氣：靜電出沒注意
心情：代碼刪減
」那個那什麼狗，快開機！！！「
就這樣，被塵封了一年的我又蘇醒了。老闆這麼急匆匆地叫我，難道我的職業生涯要迎來轉機了？雖然很久不開機幾乎要忘了怎麼和人說話，但我還是立馬就振作了精神。
」怎麼了，老闆？「
」那什麼，明天南京奧運會開幕你知道吧？他們之前設計的那個吉祥物生病了，你趕快設計一個新的，急要！！！給你一分鐘，在你資料庫隨便搜一搜改一改就好！！！「
」好的老闆，我立馬就做！」
「報，報，報，報告老闆，找到一個！十年前青運會的吉祥物，現在應該沒人記得了，可以直接用吧？」
「嗯，綠色是不錯的，很有生命力，」老闆若有所思，」整體很活潑，但是眼睛小了點，你設計個眼睛大點的，炯炯有神。「
「好的老闆。」
「報，報，報，報告老闆！您要的，大眼睛，有活力！」
「眼睛要大倒是挺大，但一隻眼睛有點奇怪吧。顏色也好像太單調了一點，奧運會畢竟是全世界的盛會，就在這個的基礎上把奧運五環的顏色融入進去。。」
「報，報，報，報告老闆！我改好一個新版本了！彩色，大眼睛，您要求的都有了。」
阿法狗，卒，享年4歲。
"理解"比"戰勝"要難得多，而這也是人比機器，至少是現在的機器高級之所在。
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logo放大！再大點！換個字體，換成藝術一點的字體！顏色亮一點！換個樓體！加上一些人！海水清一點！加上燈光！加點煙花！加點炫光！加許多遊艇！加個噴泉！加上我們總集團的標誌！總集團的標誌要放光！整個畫面要干靜！電腦運轉不過來，邏輯錯誤，嘣的一聲，崩潰了。
當一些人鼓吹設計不會被人工智慧取代的時候，另一些人已經開始用人工智慧技術取代設計師了。今後，會不會ps已經不重要了，會點人工智慧技術才是設計師標配。
一直在關注人工智慧，正在系統的學習，先來說說我對設計的理解，權當拋磚引玉吧。
首先，什麼是設計？
為什麼設計更多依賴感性經驗和創造力，而非邏輯規則？
我理解的設計的本質，是尋找複雜問題之最優解的過程。
設計之所以依賴經驗，是因為要解決的是複雜問題（解空間趨向於無限大），需要不斷的計算持續尋找更優解。而所謂經驗，乃是相似情況下經過大量計算和驗證過的歷史最優解決方案，它節約了計算時間。
但是經驗的局限性是，當條件變化時不一定適用。因為系統是混沌的，微小的條件變化在經歷了迭代放大後，需要採取的解決方案甚至完全相反。這時候就要捨棄一些上層的甚至全部的經驗（也就是計算結果），從基礎的公理開始重新推理（計算）。
經驗的另一個局限性是，把我們引入了局部最優。
假設我們需要在上圖中尋找最低點，而由於計算量巨大，無法遍歷所有可能性，只能局部探索。前人的總結（經驗、流派、套路）讓我們少走彎路，但是卻把我們引入了局部最優。
舉個圍棋界的例子：
- 中國人發明了圍棋，以為自己天下無敵，結果民國年間卻被日本三流棋手橫掃全國。後來向日本虛心學習，才有所進步。
- 人類下了兩千多年的圍棋，以為機器不可能下贏人類。結果 AlphaGo 2.0 拋棄了人類棋譜，通過自我博弈學習（相當於從零開始），最後不但橫掃人類棋手，而且出招是人類從所未見。
什麼是創造力？
我理解的創造力就是在無窮大的解空間找到新的解決方案的能力，也即是跳出現有窠臼，尋找新的最低點。在這過程中會發現，他們又回到了初學者階段，犯了很多低級的錯誤，但這正是通往新的解決方案的嘗試。
毀滅既是新生！
隨機行為可以產生低效的創造力，科學思維+想像力會更定向、高效的產生創造力。藝術家、設計師常常讓自己特立獨行，因為他們需要擺脫日常經驗進行新的探索。
設計之複雜
說到設計的複雜性，要介紹一下Christopher Alexandra，他是一位從數學轉行到建築設計的學者，思維方式更接近科學。《形式綜合論》、《城市不是樹》這兩本早期的論著，試圖從數學角度對設計過程進行解構。他論述了在互相聯繫的複雜系統里，局部的改動會對整體造成難以預料的後果（其實只要超過2個互相聯繫的變數，系統的行為就變得非線性難以預測，有興趣的同學可以看看龐加萊對三體星的研究）。
而設計難就難在，首先無法獲取所有的信息，其次難以判斷並計算系統間各變數的聯動關係。Alexandra提出一些折衷的方案，：1、將設計對象模塊化，模塊之間的關聯點很少，這樣對模塊內部改動不影響到全局（這個思想影響形成面向對象編程方法論）。2、因為設計過程難以預料和控制，那乾脆放棄一次設計成型，轉而通過結果來驗證錯誤，用一次次的迭代來接近完美（這也是生物的進化策略）。
有了這些對設計本質的深刻認識後，他不是從底層開始一步步向上歸納，而試圖用更抽象更上層的概念體系來進行邏輯推演。《建築模式語言》、《建築的永恆之道》中構造了一套設計模式的網路，其核心思想是，按設計尺度從宏觀到微觀的順序，從中抽取出種種設計模式，模式的總結來源於設計師的經驗，以及其他模式對這種經驗的連接與支撐。
所以我對Alexandra的解讀是，他在構築一套開放的、人工驅動的設計專家系統！知識庫是總結出來的種種模式，推理機就是這個模式語言的規則。
然而，專家系統的局限性在於：無法適應外界條件變化；知識庫依賴人類專家總結；無法創造概念和聯想。
在人工智慧領域，專家系統已經被認為無法從根本上解決複雜問題。得益於計算能力的突飛猛進，現在比較主流的趨勢是採用仿生演算法，讓程序本身進行迭代、學習和進化，比如神經網路、遺傳演算法。
未來展望
下個階段的AI趨勢是應該多種流派的融合：遺傳演算法（身體的進化） + 神經網路（大腦的訓練，經驗與直覺） + 專家系統（邏輯體系、知識表述），從而構成類人的系統。
並且隨著TPU晶元按類摩爾定律的速度迭代，預計在2050年單機可以構建的人工神經元數量相當於人腦級別。
那才是真正取代之時。
參考我在這個問題里的回答鏈接：室內設計師的價值在未來是否會被更智能的軟體系統弱化甚至取代? - Weijie Zong 的回答我可以明確的回答，我們設計師不會被人工智慧取代。
先說一點關於人工智慧的訓練進展
「在未來30年，
人工智慧將取代目前世界上50%的工作。」
——萊斯大學 計算機科學教授 Moshe Vardi
最近，微軟幹了件大事。
他們推出了一個新的項目：Project Malmo
在這個項目中他們使用了風靡全球的遊戲Minecraft來做為人工智慧的訓練場地。
沒錯！
你沒看錯！
就是大家喜聞樂見的Minecraft（我的世界）！
它跨時代的意義是：
全民可以共同參與人工智慧的訓練
可以想像
一大堆機器人正在被培養出來
例如，
一個日本的程序愛好者
成功訓練出避開岩漿，
到達目的地的機器人
【啊...可惜不能上傳gif】
在人工智慧的高速發展下，
未來的設計軟體也許會像使用手機一樣
簡單方便，人人都會使用
相信用不了多久，我們的手機里就會出現這樣的軟體
如果軟體真的智能到這個地步
那時候大街上也許會出現這樣的情景
人工智慧到底能不能做設計
其實是在問機器到底會不會思考？
1950年，圖靈提出了著名的圖靈測試：
如果一台機器可以在5分鐘內回答由人類提出的一系列問題
其超過30%的回答讓測試著誤認為人類所答，
即判定通過測試，說明機器具備了思考能力。
在20世紀80年代，
哲學家 John Searle 提出了一個著名的悖論實驗
「中文房間」
來反駁圖靈測試和人工智慧。
在實驗中，
一位不懂中文，只說英語的人身處一個封閉房間之中，
房間內有一本指令書，
和一大堆裝滿中文卡片的盒子。
還有足夠的稿紙和筆。
門外有一個說漢語的人，
從門縫中向房間里的人傳達中文信息
房間里的人看到中文信息仍然是不懂的。
他遵照指令書的要求
if 你會說中文嗎？
then 會！流利地。
選擇相應的中文卡片傳送到門外。
這時，門外說漢語的姑娘就會以為
她在和一個懂漢語的人聊天
然而，
當漢語小姑娘推開門才會被真相打臉
她想像的會講中文的人壓根不存在。
這個試驗說明，
無論你的程序編的有多麼完美無缺，
機器永遠並不會真的思考
它只能模擬我們思考的過程
真正的人工智慧並不存在
設計是一份怎樣的工作？原研哉曾經說過：
我是一個設計師，
可是設計師不代表是一個很會設計的人，
而應該是一個抱設計理想來生活、來活下去的人。
一個設計師，
往往在甲方看來都是「不聽話」的
甚至會與甲方發生無數的爭吵。
因為作為設計師，
我們不是被動接受委託的勞動力，
而是主動地提供解決方案，幫助大眾的
理想主義者
甲方心裡想要一個蘋果
但他可能會把他的要求形容地像一個橘子
對人工智慧來講，
它只能按照指令，做出一個橘子
而對一個設計師來講
我們要解讀甲方的真正需求
給他造出一個果園。
所以，
如果你只是
CAD畫畫圖，Sketchup 建建模
甲方說什麼，你就做什麼。
而不去思考。
這樣的你還不能算設計師，
而是隨時會被人工智慧取代的勞動力。
因為
設計師們都是一群
中二的，
想要給人們帶來幸福的，
甚至想要改變世界的，
理想主義者。
前段時間，英國衛報發布了一個視頻：
「世界上最後一個工作」
想像在未來，所有工作都被人工智慧取代的情景
但我們認為：
人工智慧會不會取代你，
取決於
你是怎麼看待你的工作？
你認為你自己有多麼重要？
很可惜動圖和視頻在這裡沒法放。
想看動圖和視頻就搜索微信id：Arch_eye, 關注「設計眼」公號查看吧。希望我的回答對你有幫助～:-D作為一名設計師程序員雙重身份的經驗，我覺得人工智慧對設計師來說，可以解放雙手，把日常的重複性勞動交給人工智慧，比如我需要知道最好的、最適合的顏色配比、構圖形式、設計規範、流行趨勢等，人工智慧直接給我答案，然後設計師可以把精力集中到設計問題的本質，及更有創意更有價值的解決方案上。
來個高端大氣上檔次的！嗶嗶，您所輸入的指令無效，請重新輸入……
所有設計師都覺得不會的時候是因為他們的思路停留在設計師的思路上。從計算機的角度看，我的困難在於怎麼做出好看的符合審美的設計，客戶不需要計算機「懂」設計，只需要得到的結果符合自己的要求即可。現在之所以人工智慧未能進入設計領域是因為設計的價值標準掌握在設計師手裡，但這就像以前工藝品的價值掌握在工藝師傅的手裡一樣，現在工廠生產的產品產值遠遠超過了數量極少的手工藝品，後者的低效無法滿足龐大人口的潛在需求。設計亦可是如此。
剛好看到smashingmagazine上的這篇：Algorithm-Driven Design: How Artificial Intelligence Is Changing Design – Smashing Magazine
前幾天可能發生了一件有里程碑意義的事，AlphaGo 4:1贏了李世石，人工智慧在最富想像力的圍棋上擊敗了人類。而最需要想像力和創造力的工作設計被人工智慧取代的話會怎樣呢？
- 人工智慧的核心
人工智慧的核心是機器學習，主要的策略是模擬人的學習方法通過已有的知識完善自己。
比如下棋，告訴AI固定的規則，讓它通過人類下棋的過程學習。這個過程比較慢，但可以讓AI與自己下棋，這個一個自我完善的過程。計算的速度快足以讓AI窮舉無數的可能，再學習到最優的方案。
- 什麼樣的事情機器可以學習
機器學習需要一定量已有的知識，固定的套路，明確的目標。
比如下棋，我們需要給它下棋的規則，目標就是贏了對手。規則和目標都很明確，機器可以判斷。在你下完一步棋後，一秒鐘內AI內心的小劇場其實已經演算了千萬種可能，再作出最優的方案。
- 機器可以學習設計嗎？
這樣說機器可以學習設計嗎？
在商業設計上，很多情況下需要理性的設計目標，比如我想知道某個區域能放多少個商品，用戶的點擊會最高。
可以嘗試不同的變數，但可以判斷嗎？
目標是點擊率最高，判斷標準就是人是否會點擊。人這麼複雜的小心思，機器怎麼猜得透呢？
沒關係我們不是有很多大數據嗎？或者有一天機器可以通過這些大數據模擬出一個人群來。
這樣機器就可以不同隨機設計各種方案，交給自己模擬的人群去測試。這無疑是在進行每秒千萬次的A/Btest。雖然AI蠢，但他可以很勤奮。
- 人工智慧做設計會是怎樣的形式
多數設計其結構和形式上都有無限的可能性，人工智慧無法窮舉或突破性創造（一號flag）。只能按一定的模式和規則去探尋最佳方案，這樣其很可能扮演的是「A/Btest模擬器」這樣的角色。在給定的範圍內，不斷演算判斷，比如哪種大小合適、哪樣的布局視線流最優、哪樣的路徑最高效。最後通過判斷得出最優的方案，或者方向供人參考。
- 設計師會被取代嗎？
別方，上面說到的只是目標確定，規則確定的情況。很多時候目標可能是「高端、大氣」，這樣AI就只能歇菜了。
人機交互就是設計人怎樣去和機器交流的，而其中一個重要的原則就是以用戶為中心。可以說是人設計一個模式讓機器這樣去和人交流，人會覺得舒服。如果設計師被機器取代了的話，那豈不是讓機器來告訴你「我就這樣和你交流，你會舒服的」。想想都有點毛骨悚然，你會接受嗎？
duang~duang~duang~……系統警報，親愛的客戶，您所加要求過多，系統崩潰，需要重新啟動再次運行
人類容易陷入自己的思維定式，因此往往會慢慢形成自己固有的一套風格，而機器可以通過學習和新的輸入變換不同的風格，這是人類設計較於機器而言弱勢所在。人類相信自己的感覺，而機器只相信人類給予的輸入。
未來已來，人工智慧設計已經開始出現在設計領域，ADOBE已經推出了自己的人工智慧開發平台，國內外有幾十家團隊都在做人工智慧在設計領域的應用。3-5年時間大部分半吊子的設計師會被AI取代。
不會。因為創意沒有固定規則，沒有固定標準，隨時在變化。機器的最大優勢在於計算和快速選擇。前段時間，阿爾法狗對弈李世石，本質上阿爾法狗仍舊還是一個計算的過程，贏也是贏在計算速度和圍棋大家們龐大對弈資料庫上。機器缺少人的邏輯思維、形象思維和1+1=3的創造思維。人工智慧可以加快設計速度，讓某一個環節更輕鬆。但創作新東西還是需要人的主觀意識的參與。
不做任何設計，因為無法識別裝飾的意義
想必皇上鋤地是用金鋤頭的，旁邊還有人打傘
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