机器学习如何提高你的创造力
荒墨丶迷失 发布于2018-01-29 17:31 浏览:853 回复:53
2
收藏

机器学习最适用于创新周期的三个主要领域,这将使从概念到现实的想法变得更容易。哪三个呢?一起来看看~enjoy~

人工智能可以让你更容易地想象、创造和更新你的创作,以获取最大的影响力。

如果创造力依赖于打破规则并形成新的模式,那么机器学习技术如何来理解现有的模式来帮助你发挥创造力呢?

通过人工智能(AI)和机器学习,今天的计算机可以学习更多的数据,而无需进行显式编程。他们非常善于发现和理解数据中的模式,并推断其规则。

为了具有创造力,你必须像专业人士那样学习的规则,同时又要像艺术家一样打破规则。因为创造力是不断探索和突破传统,所以弥合我们自然工作并产生新思想与机器学习能力的差距仍然是一个挑战。然而,我相信人工智能可以在加强和支持自始至终的创造性过程中起到重要的作用——从灵感和创意到内容创作,再到整合和反馈。

以下是机器学习最适用于创新周期的三个主要领域,这将使从概念到现实的想法变得更容易。

首先,当你在寻找灵感和想法时,你可以使用机器学习更好地理解内容,从而使你更容易地找到你设计中所需的元素。这就是我们所说的内容理解。
其次,当创建新内容时,带有机器学习的计算机创造能力会得到增强,从而可以帮助您更轻松地调整你选择使用的数字材料。
第三,机器学习可以帮助你通过评估和预测哪些创造性的成果是最有效的,从而获得经验智慧。综合来说,内容理解、计算创造力和经验智能可以加速数字体验的构思、创造和交付。


找到合适的元素来激发和塑造你的创作
重用、再混合和重新构思是创造力的关键。拥有亿级数字资产的Adobe Stock是一个丰富的资源仓库。为了找到并利用你可在下一个项目中使用的元素,你需要了解如何找到包含在那些资料库中的概念、对象、情绪和美学。如果没有机器学习的力量,这将需要大量繁琐的手工工作来检查所有可能被用到的数字资产。

通过深度学习识别图像内容,从而自动给图像打标签和分类

最近,深度学习取得了一些惊人的进展–机器学习的一个子集,它利用算法来模拟大脑的功能来解释庞大而复杂的数据集。这些进步正在推动和提高对内容理解的能力,并自动产生必要的元数据。人工智能(AI)现在可自动识别超过4万个概念,如物体属性、抽象概念和美学特征等。其可自动生成图像的标题,定位图像和视频中物体的地理位置,以及理解视频中的动作。

通过深度学习,以图像为素材从数据资料库中进行搜索

通过使用这些人工智能创新,我们能够使数字媒体资产可被搜索及可提供智能推荐。它是你用来创建新设计的资产,所以利用机器学习更好地理解内容至关重要。

使用计算来简化内容的创作
创造性过程中机器学习的另一个作用是帮助创造新的内容。这也是计算机创造力的用武之地。它为你提供了组装新创意作品所需的工具,并补充了你自己的技能,以帮助你更快地工作,从而你可花更多的时间在你喜欢的事情上。

例如,你可以使用机器学习来自动替换图像中的天空,在照片中隐藏人物和其他物体,从而实现更智能的内容感知填充,甚至可以毫不费力地从视频中移除物体。否则,所有这些都可能是一项艰苦的工作,个人需要花上几个小时进行这些编辑,但深度学习能够将一系列的艺术风格和特色应用到照片和视频中。

机器学习还有助于设计智能,通过建议字体和颜色组合,或者用新的大小、形状和其他物理组件重新组合设计资源。通过跟踪不断发展的“创造性图表”,Adobe Sensei的人工智能能力集成到许多Adobe的解决方案中,承诺让创作者在创作过程中重新审视决策,而不需要数小时繁琐的工作来重新创建后续步骤。用这种方式,这种技术可补充人类的创造力,从而使创新周期更加高效。

 

从经验中获取信息
人工智能和机器学习可以为用户提供更好的体验,让品牌和企业能够更深入地进行个性化,并准确地衡量消费者对他们创造的体验的反应。

创新过程的真正挑战是在合适的时间将合适的内容与合适的受众匹配,而机器学习是优化这种数字体验的不可或缺的一部分。例如,机器学习可对能驱动更多在线流量的图像、视频和文本做出预测和推荐,或者为特定的受众群体生成最多的转换。这可以帮助营销人员为移动设备用户创造出相比于桌面用户不同的创意,轻松地切换图片和消息以匹配用户在相应频道上所期望的互动。

通过机器学习,品牌可以节省时间,深入了解客户,从而更好地满足他们的期望。这使得品牌能够收集他们需要的信息情报来创造一个真正的商业体验。

用人工智能加速你创作的质量和数量
人工智能可以帮助你更好地理解内容和你创造性输出的效果,从而彻底改变你从纯粹的灵感中获得灵感的方式,创造出可以与世界分享的东西。运用人工智能来理解数以百万计的独特数据资产,并收集你独特的内容如何执行结果的数据,从而放大你的创造性技能,生成你以前无法想象的东西。这同时也简化和加速你创造内容的质量和数量。

原文作者:Scott Prevost

原文地址:https://theblog.adobe.com/machine-learning-boosts-digital-creativity/

收藏
点赞
2
个赞
共53条回复 最后由笔墨哥回复于2018-10-13 23:17
#54笔墨哥回复于2018-10-13
#51 xianlu199回复
创造力的前提是,知识储备足够的丰富,要不就是滥造

嗯,就和写代码似的,没点基础还真是不行呢~

0
#53笔墨哥回复于2018-10-13
#52 婉嫕男回复
但是国内的很多时候,储备知识的方式是靠摧毁孩子的想象力做到的

哈哈,一切为了教学进度,短时间,快速掌握知识~

0
#52婉嫕男回复于2018-10-13
#51 xianlu199回复
创造力的前提是,知识储备足够的丰富,要不就是滥造

但是国内的很多时候,储备知识的方式是靠摧毁孩子的想象力做到的

0
#51xianlu199回复于2018-10-13

创造力的前提是,知识储备足够的丰富,要不就是滥造

0
#50婉嫕男回复于2018-10-12
#48 风搅火回复
说的太经典了,但是必须是身体懒,不能是头脑懒

身体懒惰同样可怕,失去运动能力的人类你敢想像嘛?如同泡在营养液中的大脑一样嘛

0
#49风搅火回复于2018-10-09
#43 陌路小羔羊回复
不用怕,我们只是换一种方式来代替劳动力,而不是说失去。

说的对,还会有很多新的职业产生,不会失业的,前提是要不断进步

0
#48风搅火回复于2018-10-09
#42 婉嫕男回复
懒是推动人类进步的第一生产力,这句话真是一点都没有毛病,但我们要警惕人类越来越懒以至于失去劳动能力,这很可怕
展开

说的太经典了,但是必须是身体懒,不能是头脑懒

0
#47求代课1357回复于2018-07-19
#2 笔墨哥回复
人工智能,让我们有无限可能~

当人们有了方便工具的时候显然更能提升创造力

0
#46求代课1357回复于2018-07-19

从经验中获取有利于自身发展的信息来提升自己

0
#45婉嫕男回复于2018-05-08
#44 荒墨丶迷失回复
人的劳动力如果失去确实可怕  几千年的历史到现在~人类不该继续走向灭亡~
展开

那这么说的话脑力劳动算不算得上是一种劳动方式呢?

1
#44荒墨丶迷失回复于2018-05-05
#42 婉嫕男回复
懒是推动人类进步的第一生产力,这句话真是一点都没有毛病,但我们要警惕人类越来越懒以至于失去劳动能力,这很可怕
展开

人的劳动力如果失去确实可怕  几千年的历史到现在~人类不该继续走向灭亡~

1
#43陌路小羔羊回复于2018-05-04
#42 婉嫕男回复
懒是推动人类进步的第一生产力,这句话真是一点都没有毛病,但我们要警惕人类越来越懒以至于失去劳动能力,这很可怕
展开

不用怕,我们只是换一种方式来代替劳动力,而不是说失去。

0
#42婉嫕男回复于2018-05-03
#41 陌路小羔羊回复
之前看过一篇文章说很多东西其实都是懒人发明出来的,确实感觉是人类的懒才能创造出这么东西,哈哈!
展开

懒是推动人类进步的第一生产力,这句话真是一点都没有毛病,但我们要警惕人类越来越懒以至于失去劳动能力,这很可怕

1
#41陌路小羔羊回复于2018-05-02
#3 荒墨丶迷失回复
是的。感觉AI让我们的思想更进步~

之前看过一篇文章说很多东西其实都是懒人发明出来的,确实感觉是人类的懒才能创造出这么东西,哈哈!

0
#40陌路小羔羊回复于2018-05-02

很多难题都被机器学习解决了。现在的计算机不仅有“眼睛”,还有“大脑”可以理解看到的东西。机器也能辅助我们学到更多的知识和创新能力。

0
#39荒墨丶迷失回复于2018-05-02
#38 爱上主丽叶回复
而且上课有同学说话捣乱,机器老师管不管啊?哈哈

人心往往是 最难之

1
#38爱上主丽叶回复于2018-04-30
#35 酩酊醉酉回复
但是机器不能人化,学生往往会在课堂上提出主观性问题,机器不具有教育机智
展开

而且上课有同学说话捣乱,机器老师管不管啊?哈哈

0
#37爱上主丽叶回复于2018-04-30
#29 婉嫕男回复
想起这个话题就想起那句著名的评语:一想到为人父母居然不需要培训,我就觉得这是一件非常恐怖的事情
展开

对的,老师打孩子撤职查办。父母打孩子天经地义。

0
#36酩酊醉酉回复于2018-04-29
#20 荒墨丶迷失回复
机器人老师不会打人 不会骂人 哈哈哈

机器人也可以设置“惩罚程序”,这取决于控制者

0
#35酩酊醉酉回复于2018-04-29
#19 笔墨哥回复
。。。直接机器人讲多好啊,省得出错,老师好尴尬~

但是机器不能人化,学生往往会在课堂上提出主观性问题,机器不具有教育机智

0
TOP
切换版块