我想這只是時間問題。多虧了AI，機器才能夠學習越來越多的人類功能，包括“看”（認為面部識別技術），說和寫（聊天機器人就是一個典型的例子）的能力。學會創造是從掌握基本人類能力上順理成章的一步。但是智能機器真的能與人類卓越的創造力和設計能力相抗衡嗎？為了回答這個問題，這是我對AI在藝術和設計中的作用的三大預測。

1.機器將被用來增強人類的創造力（增強是關鍵詞）

在我們完全理解大腦的創造性思維過程之前，機器不太可能學會復制它們。到目前為止，我們對人類的創造力還有很多不了解的地方。那些啟發靈感的想法似乎無處不在。“尤里卡！”清晰的時刻使我們停滯不前。這種思維過程在很大程度上仍然是個謎，這使得很難在機器中復制相同的創意火花。

因此，通常必須先“告訴”要創建的機器，然后才能產生所需的最終結果。在拍賣會上出售的AI畫？它是由受過培訓15，000前20的算法創建個世紀的肖像，并用編程那些畫來比較自己的工作。

由此可以得出的結論是，人工智能將主要用于增強人類的創造力，而不是復制或替代人類的創造力，這一過程被稱為“共同創造力”。作為AI改進創造力過程的一個示例，IBM的Watson AI平臺被用于創建有史以來第一個AI-生成電影預告片，對于恐怖片摩根。沃森從摩根選擇合適的場景，人工編輯編譯成拖車之前分析的視覺，聲音和組合物從數百其他恐怖電影預告片。這種降低的處理通常要花幾周時間才能到一天。

2.人工智能可以幫助克服人類創造力的局限性

人類可能會擅長做出復雜的決定并似乎憑空提出想法，但人類的創造力確實有其局限性。最值得注意的是，我們不是擅長提供大量可能的選項和想法供您選擇。實際上，作為一個物種，面對更多選擇，我們往往會變得不知所措，而果斷。這是創造力的問題，因為作為美國化學家萊納斯·鮑林（Linus Pauling），他是唯一獲得兩次諾貝爾獎的人，他說：“除非有很多想法，否則你就不會有好的想法。”這就是AI可以帶來巨大好處的地方。

智能機器毫無問題地提出了無限可能的解決方案和排列，然后將范圍縮小到最合適的選項-最適合人類創意的“視覺”的選項。這樣，機器可以幫助我們提出新的創造性解決方案，而這是我們自己無法想出的。

例如，屢獲殊榮的編舞家Wayne McGregor與Google Arts&Culture Lab合作，提出了由AI驅動的新編舞。在McGregor長達25年的職業生涯中，數千小時的視頻都接受了AI算法的培訓-結果，該程序提出了400，000個類似McGregor的序列。用McGregor的話說，該工具“為您提供了您無法想象的所有這些新可能性。”

3.生成設計是值得關注的領域

就像在創意藝術中一樣，設計的世界可能會朝著人類與AI之間更好的協作轉變。這使我們進入了生成式設計–一個使用智能軟件來增強人類設計師和工程師的工作的前沿領域。

很簡單，人工設計人員輸入他們的設計目標，規格和其他要求，然后軟件接管探索滿足這些標準的所有可能設計。對于許多行業，包括建筑，建筑，工程，制造和消費品設計，生成設計都可能會徹底改變。

在生成設計的一個令人振奮的例子中，著名設計師Philippe Starck與軟件公司Autodesk合作創建了一種新的椅子設計。斯塔克和他的團隊提出了椅子的總體構想，并向AI系統提出了類似的問題，例如：“您知道如何用最少的材料來使身體休息嗎？”從那里，該軟件提供了多種合適的設計供您選擇。最終設計-獲獎椅子“ AI”-在2019年米蘭設計周上首次亮相。