我想这只是时间问题。多亏了AI，机器才能够学习越来越多的人类功能，包括“看”(认为面部识别技术)，说和写(聊天机器人就是一个典型的例子)的能力。学会创造是从掌握基本人类能力上顺理成章的一步。但是智能机器真的能与人类卓越的创造力和设计能力相抗衡吗?为了回答这个问题，这是我对AI在艺术和设计中的作用的三大预测。
1.机器将被用来增强人类的创造力(增强是关键词)
在我们完全理解大脑的创造性思维过程之前，机器不太可能学会复制它们。到目前为止，我们对人类的创造力还有很多不了解的地方。那些启发灵感的想法似乎无处不在。“尤里卡!”清晰的时刻使我们停滞不前。这种思维过程在很大程度上仍然是个谜，这使得很难在机器中复制相同的创意火花。
因此，通常必须先“告诉”要创建的机器，然后才能产生所需的最终结果。在拍卖会上出售的AI画?它是由受过培训15,000前20的算法创建个世纪的肖像，并用编程那些画来比较自己的工作。
由此可以得出的结论是，人工智能将主要用于增强人类的创造力，而不是复制或替代人类的创造力，这一过程被称为“共同创造力”。作为AI改进创造力过程的一个示例，IBM的Watson AI平台被用于创建有史以来第一个AI-生成电影预告片，对于恐怖片摩根。沃森从摩根选择合适的场景，人工编辑编译成拖车之前分析的视觉，声音和组合物从数百其他恐怖电影预告片。这种降低的处理通常要花几周时间才能到一天。
2.人工智能可以帮助克服人类创造力的局限性
人类可能会擅长做出复杂的决定并似乎凭空提出想法，但人类的创造力确实有其局限性。最值得注意的是，我们不是擅长提供大量可能的选项和想法供您选择。实际上，作为一个物种，面对更多选择，我们往往会变得不知所措，而果断。这是创造力的问题，因为作为美国化学家莱纳斯·鲍林(Linus Pauling)，他是唯一获得两次诺贝尔奖的人，他说：“除非有很多想法，否则你就不会有好的想法。”这就是AI可以带来巨大好处的地方。
智能机器毫无问题地提出了无限可能的解决方案和排列，然后将范围缩小到最合适的选项-最适合人类创意的“视觉”的选项。这样，机器可以帮助我们提出新的创造性解决方案，而这是我们自己无法想出的。
例如，屡获殊荣的编舞家Wayne McGregor与Google Arts&Culture Lab合作，提出了由AI驱动的新编舞。在McGregor长达25年的职业生涯中，数千小时的视频都接受了AI算法的培训-结果，该程序提出了400,000个类似McGregor的序列。用McGregor的话说，该工具“为您提供了您无法想象的所有这些新可能性。”
3.生成设计是值得关注的领域
就像在创意艺术中一样，设计的世界可能会朝着人类与AI之间更好的协作转变。这使我们进入了生成式设计–一个使用智能软件来增强人类设计师和工程师的工作的前沿领域。
很简单，人工设计人员输入他们的设计目标，规格和其他要求，然后软件接管探索满足这些标准的所有可能设计。对于许多行业，包括建筑，建筑，工程，制造和消费品设计，生成设计都可能会彻底改变。
在生成设计的一个令人振奋的例子中，著名设计师Philippe Starck与软件公司Autodesk合作创建了一种新的椅子设计。斯塔克和他的团队提出了椅子的总体构想，并向AI系统提出了类似的问题，例如：“您知道如何用最少的材料来使身体休息吗?”从那里，该软件提供了多种合适的设计供您选择。最终设计-获奖椅子“ AI”-在2019年米兰设计周上首次亮相。