上周五，Design Matters大會登陸同濟大學設計與創意學院。雖然臺風攜帶大雨突襲，到場觀眾仍然讓整個會場座無虛席。大會前期宣傳直接觸及15000余人，現場觀眾及網絡直播觀眾總計超過3000人，直播點贊2000多次，評論互動200多條。
這一次，同濟大學和特贊聯合發起了一次圓桌討論，希望激活已經沉寂了50年的設計與人工智能討論，建立設計+人工智能的「深度」（關于科學、技術、設計、資本的演講），以及「廣度」（關于產、學、研、創的討論）。
范凌 ｜ 同濟大學特聘研究員、哈佛大學博士、特贊創始人
特贊創始人及CEO范凌曾先后在中央美術學院和加州大學伯克利分校任教，他講述了自己對設計和科技橋接的思考——我們在一個生產資料大幅變化的時代，從物質成本到非物質成本，人成為最重要的生產資料。所以，個人能力的最大體現是他最善于做什么、在哪方面最不可取代，如果我們要衡量一個人的能力，那么就需要將其轉化為結構化描述的數據。在未來，智力可能會成為一種資本，我們在等待這樣拐點的到來，用智能運算網絡取代之前的人力重復勞動。未來的工作方式是機器和專家結合的。
上面這些問題與每一個設計師息息相關，不完全是一個企業能做的，所以范凌希望通過校企合作，推動特贊與同濟大學合作成立了人工智能實驗室。一方面是回應社會性問題，另一方面探索人工智能在設計里的應用可能性。「設計師總說設計需要靈感，但是我們必須意識到從數據思考的重要性。」范凌說，「我們可能正在處理千萬級的問題，所以我們希望以這樣挑戰性的方式去處理數據、運算和網絡的問題。我們是創造新事物、創造未來的人。」
王淮 ｜ 線性資本創始合伙人、Facebook 第一位華裔研發經理
王淮是Facebook 的早期員工，從零打造了數據挖掘和機器學習的反欺詐系統，他同時也是人工智能領域最頂尖的投資人之一。從投資者的視角出發，他看到了哪些人工智能行業的機會，以及產業格局的改變呢？
在王淮還在Facebook 的那段時期，人工智能并沒有在主流視野頻繁出現，只是一小群人在思考的問題。而就在這兩年間，整個行業和工業帶來的機會卻給了學術一個巨大的奇跡——人工智能從遙不可及的概念變成了熱門話題。王淮接觸過很多算法，對他來說，「只要有用的算法就是好算法。」絕大多數的問題都是一個「Old Problem」，老問題對應著人的基本需求，用新的辦法解決老問題才有意義。
他指出，人工智能要真正落實到應用層面，有三個要跨越的關鍵點。第一步是從科研到技術，第二步是技術到產品，第三步就是產品到商品。很多學者和技術牛人做的要么是第一步，努力一把可以實現第二部，但絕大多數到不了第三步。這是一個落地性的問題，但商品需要有穩定的盈利模式，從產品到商品的過程難住了不少人。王淮認為，對人工智能的投資才剛剛開始，很多有潛力的公司將會慢慢浮現。
曹楠 ｜ 數據可視化科學家、曾IBM沃森研究員、同濟大學教授
曹楠是同濟大學設計與創意學院的教授，也曾是IBM 沃森研究院研究員之一，他加入同濟大學之后，組建了智能可視化實驗室，曹楠認為，數據可視化最大的用處，就是能夠吸引眼球，抓住更多人的目光。對于如何將數據分析與智能技術結合在一起，他舉了一個例子加以說明。
在Twitter 上有大量匿名用戶，他們對社交媒體平臺來說是一種潛在威脅，我們希望將他們的行為與可視化相結合，對異常行為進行分析，再找出這些「垃圾用戶」。但是，傳統的技術有兩個缺陷：首先是機器無法界定「正常」和「異常」，第二是需要大量包含事實的數據來對機器進行訓練，而這種數據很多時候是無法獲取的。
于是曹楠的實驗室開發了一系列可視化工具，收集Twitter用戶的兩種行為——發送和回應，對其進行分析處理并展示出來，使專家能夠通過這些工具直觀了解這兩類行為，如此一來，簡單的設計使復雜的用戶行為「一目了然」。
梁明 ｜ 同濟大學教授、設計人文學者
曹楠做了應用層面的介紹，而設計人文學者梁明則帶來了更多哲學層面的思考——在談論更高端科技的同時，我們必須要討論人性、文化、道德以及我們的生存環境。
「人工智能的定義在不斷被改變著，從阿蘭圖靈到Google Deepmind這個定義改變了很多」。之前，人工智能意味著可以通過圖靈測試和像人類一樣的，通過「意識」重新塑造自己和這個世界的機器，但這個目標昂貴并且遙不可及。而從2016年開始，人工智能意味著任何一種由人類編程算法推動的、能夠識別并學習圖像的機器。
梁明認為，機器可以完成很多人類需要思考的任務，但卻不能像人類一樣不假思索地去行事，這是機器的難點。他認為大腦是人類用來下定判斷的工具，因為我們的大腦、身體儲存著不同的數據，所以每個人喜好不同、觀點各異。對于人工智能的未來，他說道：「我們今后的生存不依賴于個人的智力，而在于大家要有一個共同的愿景去創造偉大的價值，一個利他的社會比一個自私的社會更加長久。」
徐劍 ｜ 人工智能助手Rokid 設計師
徐劍是一名設計師，兩年半前，「誤打誤撞」地加入了一個Rokid 的高科技產品公司，開始深入接觸人工智能。Rokid 是一個可以通過智能語音與外界交流的設備，徐劍他們希望Rokid 未來能像真人一樣溝通說話，讓我們的生活更加簡單方便。
在開發中，徐劍和同事也會遇到各種問題，比如現在的智能系統對環境的感知并不像人類那樣具體和敏感，無法對緊急情況作出準確的反應。通過調整邏輯或者算法，他們可以比較直觀地讓機器作出判斷，更重要的是，讓這個算法和邏輯「產生溫度」，讓用戶感覺沒有那么冰冷，或者讓用戶和機器之間可以交流協作，比如，由人來做一些判斷，由機器來協作完成，就好像大白一樣，它雖然幾乎沒有表情，但能夠完成用戶各種要求。Rokid 希望達成一點：表達情感，與用戶建立信任。
樂乘 ｜ 阿里巴巴智能平臺設計專家
來自阿里巴巴智能設計平臺的設計師樂乘（吳春松），平時負責探索機器學習與電商廣告設計的結合。最近正忙著「雙十一」項目的他，向大家透露了一些關于阿里將人工智能運用到商業領域中的最新進展。
樂乘所在的團隊開發了一套名為「魯班」的系統，這套系統能根據用戶的行為和偏好智能生成并投放廣告。手機淘寶首頁焦點圖片就是機器生成的，還能根據用戶點擊結果自動調整。為了讓「魯班」達到這個效果，他們需要用海量的數據組合訓練它，分步來說，第一步是人工機器拆解，讓機器理解像素的單位分別代表什么；第二步是拆解設計元素的組成部分、空間布局，使機器學會按照風格組織元素；最后一步，就是讓機器能分辨「美」和「丑」。
龐大的數據教會了機器「審美」，機器可以通過數字化尋求一個最合理的解決方案，達到設計師能夠認可的效果。阿里不僅在讓機器學習美學，同時也在積累著數百萬級別的商業化經驗。
主持人湯維維，知性優雅的她是前福布斯中文副主編，造就創始人&CEO
認真做筆記的觀眾
同濟大學創意藝術學院教授、院長婁永琪
婁永琪：今天在座的微軟、阿里和特贊，分別代表了三代科技企業，所以我特別希望能聽你們聊聊你們所在的企業是分別從哪些角度切入和思考人工智能和設計的？人工智能在多大程度上會影響你們所在企業的未來？最后，你們覺得現在正在崛起的、一直在從事這方面思考的社群能夠一起為人類的未來做些什么？
劉康平：長話短說，微軟對人工智能的定位，是要幫助每個人成就更多，用英文講就是empower everyone to achieve more。人工智能產品有的是看得見的、有形的，如機器人，微軟的Hololens；還有無形的，如微軟小冰。無論是有形的還是無形的，人工智能好比是人的“左腦”，與人類的右腦相配合，充分利用人類特有的創造力，延伸出無限可能。人類和機器協同工作，可以讓世界變得更加美好。
青云：在去年的「雙十一」會場，阿里做了第一次個性化投放，全部由人力完成，根據需求現寫代碼。今年，我們把它做成了「魯班」這個產品，讓它自己「寫代碼」。這個問題起源于：設計師的價值到底在哪里？中國在經歷一次巨大的消費升級，對設計的需求會越來越多，要求也會越來越高。
人工智能會不會取代設計師？我想不會。因為人腦擁有世界上最大的不確定性，機器無法學習預測可能出現的問題的。與機器相比，設計師的長板在于：對于美好生活都無比向往，始終希望用設計去改變世界。未來的十年是設計的十年，是你們的十年。
范凌：中國有1700萬設計師，其中300萬是交互設計師，100個人里就有1個是設計師。在任何一個行業里，總有一部分市場是屬于設計的，但設計無法跟這些市場明確切分邊界。市場是不確定的，而設計師是足夠的，我們需要做的是不能被取代的設計。所以我們希望能夠用數據、算法加上互聯網來改變這個行業。
青云：消費升級會使人們的消費觀念發生巨大變化。市場的需求造就了大量從業人員趨向這個方向，造成了設計師的涌入。
劉康平：剛才梁明老師演講中提到，2016年是人工智能的一個拐點，我非常認同。之前人工智能有點像玄學，今天的人工智能終于落地了，尤其是在計算機視覺、語音識別和自然語言理解等方面不斷取得重大突破。對于設計的未來我是樂觀的，人工智能和Photoshop一樣就是一個工具，好的設計一定源自設計師的創造力，而工具可以大大提高工作效率。
范凌：我相信市場對設計能力的需求會越來越強烈，傳統意義上的美工可能很快就會被機器取代，設計人才將會在各個行業交融，設計的門檻從來沒有如此低過。現在我們到了一個時間節點，設計不是懸在空中的，要回歸到為社會服務。
感謝這么多演講嘉賓，感謝投資人，最后也感謝我的各個伙伴和朋友，他們在很短的時間內為這次論壇準備了很多。感謝大家！
Design Matters 大會永遠的「保留節目」——特贊手
特別鳴謝承辦方：造就、同濟大學設計與創意學院設計與人工智能實驗室
