Сможет ли искусственный интеллект заменить творческие профессии?

Возможно ли автоматизировать проектные работы?

Не нужно заглядывать далеко, чтобы найти профессии, которые были (или будут) автоматизированы: заводские рабочие, торговцы на площадках фондовых бирж и, если у Uber и Google есть свой путь, дальнобойщики и водители такси. На первый взгляд, эти профессии разбросаны по разным отраслям и имеют мало общего.

В результате полезно смотреть на характер выполняемых обязанностей, а не на сами роли. В отчете McKinsey за 2016 год это изложено довольно четко: наиболее уязвимые профессии - это те, которые требуют механической работы (как физической, так и умственной), сбора и обработки данных, а также определенного количества повторений. Следовательно, один из лучших показателей автоматизируемости заключается в определении того, сколько времени тратится на предсказуемые действия, которые легко дублируются машинным программированием.

На современном уровне технологий кажется, что лучшая защита от автоматизации - это творчество. В частности, вот несколько критериев, которые следует учитывать. Ваша работа не подвергается опасности, если ваши повседневные обязанности требуют навыков высокого уровня (таких как нестандартное мышление и воображение), включают интенсивное взаимодействие с клиентами и коллегами (при всей их сложности, машинам еще предстоит развить навыки межличностного общения) и они выполняются. в изменчивых, нестабильных условиях (изменение параметров и назначений, требующих большой адаптивности).

Таким образом, по этой метрике работу дизайнеров нелегко автоматизировать - если она вообще автоматизирована. Отрабатывая методологию предыдущего оксфордского исследования, исследователи NPR оценили девять компетенций в различных профессиях, включая убеждение, переговоры, оригинальность, изящные искусства и социальную восприимчивость, среди прочего. Основываясь на процентном соотношении работы, разделенной между этими критериями, NPR оценивает, что графические дизайнеры сталкиваются с 8,2-процентной вероятностью автоматизации, в то время как арт-директора имеют только 2,3-процентную вероятность быть замененными машинами.

==========================================

Тем не менее, эта методология не является надежной, поскольку есть серьезная оговорка: машинное обучение. Как следует из названия, машинное обучение - это способность компьютеров учиться и приобретать новые навыки в областях, в которых у них нет существующих знаний. Среди подмножеств машинного обучения наиболее актуальным (по крайней мере, для творческих профессионалов и чемпионов по го или шахматам) является глубокое обучение, построенное на сложных математических структурах, называемых нейронными сетями, разработанными для имитации человеческого мозга. Пожалуй, самой известной из них является AlphaGo от Google; В 2016 году эта программа глубокого обучения обошла лучших игроков в го в мире, одержав впечатляющую серию последовательных побед благодаря своему смелому и быстрому стилю игры.

=============================================

Но помимо простых заголовков, есть ряд причин, по которым победа AlphaGo должна беспокоить дизайнеров. Во-первых, Go - это заведомо абстрактная, многогранная игра с бесконечным количеством перестановок; По сути, Go требует гибкости, интуиции и опыта - во многом как дизайн. Например, DeepBlue, известная шахматная программа, победившая гроссмейстера Гарри Каспарова в 1997 году, полагалась на грубые вычислительные мощности для расчета возможных вариантов игры; AlphaGo, с другой стороны, училась, играя с собой тысячи раз и оттачивая свое нестандартное, нестандартное мышление.

И машинное обучение уже применяется в дизайне. Adobe, радикально перестроившая индустрию дизайна с помощью своих программ, приступила к реализации другого, гораздо более амбициозного проекта: автоматизации графического и веб-дизайна. Известный как Sensei, его алгоритмы глубокого обучения могут мгновенно настраивать пользовательский контент, например фильтровать такие условия, как непереносимость глютена или лактозы; переосмысление пользовательских интерфейсов на основе предыдущего поведения; и создание целостного, плавного процесса - по крайней мере, на индивидуальном уровне. Тем не менее, при нынешних возможностях Sensei недостаточно развит, чтобы полностью заменить дизайнеров; в конце концов, он может только обрезать и вносить незначительные визуальные изменения, но еще не может обрабатывать элементы, такие как редактирование на вкус.

=============================================

Даже в этом случае автоматизированное творчество не за горами. Два года назад рекламный центр M&C Saatchi представил инновационную рекламную кампанию - единый цифровой дисплей со встроенной камерой для отслеживания реакции аудитории. Уникально то, что этот дисплей полагался исключительно на алгоритмы для оценки эффективных элементов дизайна, таких как текст, длина слова, шрифты, размеры и макеты, тестируя их в реальном времени на прохожих. Хотя руководители настаивали на том, что ценность дисплея заключается в сборе данных в реальных условиях, усовершенствованный вариант этого алгоритма, вероятно, мог бы спроектировать лучше, чем человек: в конце концов, он будет знать из обширных исследований, какие функции, скорее всего, понравятся. аудитории, и может показывать рекламу намного быстрее, чем ее аналоги-люди.

=============================================

Но это еще не все мрак и гибель. Вместо того, чтобы полностью вытеснять людей с дизайнерской работы, алгоритмы могли бы расширить человеческие способности.

По сути, этот расширенный интеллект может избавить от утомительной рутины низкоуровневых обязанностей, освободив дизайнеров, чтобы они могли сосредоточиться на задачах высокого уровня. Как следует из названия, расширенный интеллект, в отличие от искусственного интеллекта, подобного AlphaGo, не является автономной программой глубокого обучения; вместо этого они работают в тандеме с человеческим партнером. Подумайте о скромном калькуляторе: вместо того, чтобы лишить математиков работы, калькуляторы позволили им работать быстрее, тратя меньше времени на решение уравнений и больше времени на постановку задачи, творческое мышление и оценку или изменение результатов.

Что еще более важно, по словам Майкла Шраге из Массачусетского технологического института, существуют определенные роли, которые может сыграть расширенный интеллект. Для дизайнеров наиболее актуальны ваши консультанты и коллеги. Опыт консультантов может помочь дизайнерам обойти сложные проблемы, используя A / B-тестирование или аналитику для выработки оптимального курса действий. С другой стороны, коллегиальный интеллект может предоставить контекст дизайна, мгновенно просматривая тысячи тематических исследований; такая программа могла бы перечислять успешные элементы дизайна в похожих проектах, обрабатывать цифры для отслеживания вовлеченности и заинтересованности пользователей, а также предлагать рекомендации.

Фактически, частичная автоматизация предлагает шаблон для будущего дизайна. До появления систем дизайна для настольных ПК, таких как Adobe Creative Suite или QuarkXPress, дизайн включал утомительные элементы, такие как набор и типографика, которые выполнялись композиторами. После появления этих новаторских систем типографов и наборщиков полностью заменили графические дизайнеры. С этой точки зрения невероятно важно создавать надежные программы профессионального обучения. Вместо традиционных учебных заведений (четырехлетние колледжи или аспирантура) может быть более разумным инвестировать в краткосрочные интенсивные курсы, такие как учебные курсы по кодированию или 12-недельные школы дизайна.

В конечном итоге, хотя машинное обучение и искусственный интеллект вполне могут заменить дизайнеров, если мы будем тщательно реализовывать и планировать, компьютеры могут вместо этого дополнять людей, обеспечивая больше творчества, больше самовыражения и, что самое главное, больше потока. В конце концов, мы уже видели это раньше. Как говорится, история не повторяется, а рифмуется.

Энтони Вуд - глобальный управляющий директор Shillington Education, всеобъемлющей школы иммерсивного дизайна, которая в течение 3–9 месяцев превращает тех, кто сменил профессию и недавних выпускников, в полноправных дизайнеров.

Источник https://venturebeat.com/2017/06/01/will-ai-replace-creative-professionals/