人类的想象力与机器智能如何组合?这8位顶级AI设计师正在实践

人们也许很容易了解到人工智能领域的进展,但是那些不断冒出的新型的结论、风险、用户案例和机遇也足以让一你的大脑短路。幸运地是,有一些人对人工智能的某些分支及其相关领域抱有极大的热情,使看似难以理解的人工智能语言变得通俗易懂。从技术到艺术,从人工智能的伦理方面到其在商业中的影响,8 位顶级的人工智能设计师做出重大决定 —— 将人类的想象力与机器智能进行组合。


Lili Cheng,来自微软 FUSE 实验室,杰出工程师,企业副总裁,总经理

在康奈尔大学和纽约大学获得的建筑学学位以及交互式沟通学位使 Lili Cheng 得以掌舵微软 FUSE (未来社交体验)实验室,这是微软与学术界、初创公司、艺术和设计社区进行行业合作的重点机构。Cheng 领导了微软研究院的首批神经网络会话界面项目,其中包括微软 Cortana 的机器人框架。 她的丰富用户体验(UX)履历还包括在苹果 UI 研究团队的供职,与Skidmore Owings & Merrill 合作的大规模城市设计项目,以及一些数字化用户界面的专利。


Douglas Eck,Google Brain 研究科学家,Magenta 项目负责人


也许你觉得攻读人文学科就摆脱了数学,但是事实是 —— 即使是艺术最终也将收敛到数字。前蒙特利尔大学机器学习组教授 Douglas Eck 关注于语音信号处理、音乐表现建模和其他相关领域。Douglas Eck 在音乐序列生成、追踪、和推荐方面的开创性研究引领他来到谷歌,帮助公司实现「构建可以产生真正艺术的人工智能系统」这一宏伟目标。Douglas Eck 领导了谷歌的 Magenta 项目,该项目使用深度学习、强化学习以及 TensorFlow 架构来搭建音乐、文学作品和其他艺术形式的算法模板。

 Github 页面:https://github.com/douglaseck

Caroline Sinders,前 IBM Watson 交互设计师,机器学习设计师,研究员

Caroline 是一位艺术家、设计师但是同时也热爱写码。她帮助设计并推广了 IBM Watson — 一个造价数十亿美元,以先进的自然语言处理、自动推理、机器学习等技术为基础搭建的人工智能系统。Sinders 在 Watson 的工作主要侧重于用户流(user flow)以及机器人软件开发中人类决策的影响。她近期从 IBM 的工作中离职转而在 Open Lab 中承担同样具有挑战性的职位 。作为一位致力于反网络骚扰的斗士,Caroline 探索着设计可以影响乃至塑造数字化对话的不同方式,并以使用机器学习解决网络骚扰这一问题为最终目标。

个人页面:https://carolinesinders.com/


Mario Klingemann,编码艺术家,谷歌艺术实验室设计师,巴黎谷歌文化研究所客座艺术家

Mario Klingemann,又名 Quasimondo,是一位自学成才的电子艺术家,喜欢突破技术与艺术原有形式的条条框框。其作品经常在国际艺术盛世中展出,他风格新颖、含义深远的作品经常获得 Forbes 和 the Economist 等出版巨头的青睐。他的许多作品 —— 包括著名的视觉和算法重渲染作品 「Alternative Facts」—— 将不同的物体、媒介或元素以一种富有创造力的方式重新组合,以彰显其隐含的寓意以及令人惊叹的相关性。在精通传统艺术的同时,Klingemann 同样擅长于数据可视化、机器学习、Java、R 和生成对抗网络(GAN)等。

作品链接:https://youtu.be/af_9LXhcebY


Memo Akten,艺术家,创意技术专家,电子艺术大奖(Prix Ars Electronica)金牌获得者

当你使用算法将文化、技术和艺术融合在一起的时候,你会得到什么?你会变得超级酷,Memo Akte 就做了这样的事情。Memo 是一位有着人工智能和工程背景的著名艺术家,他一直在探索人机互动领域的未知之处。除了得奖之外,他的作品同样符合许多出版社的想象,如连线杂志、卫报、英国广播公司、金融时报和 Dazed 。

个人网站:http://www.memo.tv/


Joanna J. Bryson,人工智能伦理学领域思想领袖


人工智能有着无限的潜力,但是其潜力并非毫无倾向性。人工智能系统经常受到来自其设计者的偏见的影响,人工智能在一些极端案例中也许会变得偏执。人工智能突破参数的限制变得具有破坏力的威胁一直都在且在逐步逼近,如何让它保持温和无害,技术领导者们正在推动制定约束人工智能发展及使用的道德准则。巴斯大学教授、研究员 Joanna J. Bryson 博士是这一领域最敢于发声并最富洞察力的人物。接受了在自然智能及人工智能两个领域政策研究的高强度训练后,Bryson 博士致力于探索让自主式系统「更易构建,更易理解,更易控制」的方法。现阶段,她负责一个人工智能方面政策分化及透明性的项目。


Mariya Yao,TOPBOTS  首席技术官、研发中心负责人,「应用人工智能」合著者


人工智能有潜力解决人类面对的大多数难题,不过需要我们足够聪明,能够设计出反映人类经验和价值的多样性以及丰富性的技术。Mariya 作为 TOPBOTS 研发中心的负责人以及首席技术官的任务就是使世界范围内的人类和组织能够以机器智能来解决他们所面临的重要问题,包括社会不公以及算法偏见。她结合了技术专长、产品设计以及领域知识,引导了世界范围内的财富 500 强的管理者、社会企业家和领导者建立高效的、合乎道德的人机合作机制。Mariya 是即将上市的《应用人工智能》(Applied Artificial Intelligence)一书的合著者。


Patrick Hebron,纽约大学客座科学家,「Machine Learning for Designers」一书作者


软件开发工程师、教育家、作家 Patrick Hebron 探索了机器学习、设计和系统软件之间至关重要的交互关系。作为纽约大学交互电信项目的副教授和客座科学家,Patrick 领导了新一代人工智能自主设计工具的研究。他在机器学习领域具有丰富的经验,许多客户,如 Oracle、Guggenheim/BMW 实验室、 Edward M. Kennedy 学院和谷歌都向其表示了合作意向。

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