ДИЗАЙН И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД В ФОРМИРОВАНИИ СРЕДЫ

DESIGN AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A COMPREHENSIVE APPROACH TO FORMING THE ENVIRONMENT

Guzel Mingaleeva

Student, Ufa State Oil Technological University,

Russia, Ufa

Vitaly Nikolaev

Professor of the Department of Design and Art Criticism Ufa State Oil Technological University,

Russia, Ufa

АННОТАЦИЯ

Цель данной статьи развеять все страхи, которые волнуют профессиональных дизайнеров об искусственном интеллекте. С помощью анализа информации по данной теме найдены ответы на главный вопрос о том, смогут ли нейросети заменить деятельность дизайнера.

ABSTRACT

The purpose of this article is to dispel all fears that worry professional designers about artificial intelligence. By analyzing information on this topic, answers were found to the main question of whether neural networks can replace the work of a designer.

Ключевые слова: дизайнер, дизайн-проектирование, искусственный интеллект, нейросети, мозг.

Keywords: designer, design engineering, artificial intelligence, neural networks, brain.

Профессия дизайнера потерпела много преобразований и изменений с момента ее рождения до сегодняшнего времени.  Сфера дизайна проходит через цифровизацию и выходит на новый уровень, теперь дизайнерам недостаточно иметь только художественное образование и навыки прикладного искусства, как раньше, им нужно владеть умением работы с программами и новейшей техникой.

На сегодняшний день наблюдается новый виток эволюции, дизайн и сам дизайнерский процесс в наше время кардинально отличается от прошлых столетий. Если ранее преобладал сугубо ручной труд: наскальные рисунки и ремесло, а именно это является предпосылками к появлению дизайна, который в дальнейшем прогрессировал, то и людям стало ясно, что форма, функция и эстетические свойства предметов важны. Вместе с этим развивались навыки человека в сфере дизайна, менялся мир с ним и соответственно технологии. Начали появляться специальные программы для создания дизайнерских решений, которые требуют немалое количество времени, хороших скиллов, развитого художественного вкуса и высокого уровня насмотренности.

В условиях цифровой трансформации складывается непростая среда для профессионалов в области дизайна, в результате возникает потребность второго разума, так и зародилась идея искусственного интеллекта (далее – ИИ) [6].

Искусственный интеллект – это область компьютерных наук. Ее цель –создавать системы, которые способны выполнять задачи, где нужен человеческий интеллект. Такие системы имитируют когнитивные функции человека – учатся, распознают образы, решают проблемы и принимают решения [2].

Нейросети позволяют дизайнеру значительно облегчить рутинные задачи и автоматизировать второстепенные этапы, которые можно делегировать искусственному интеллекту, что высвобождает время для творчества и инноваций. Однако в тоже время возникает немало опасений о том, что нейросети способны заменить работу специалиста в области креативных индустрий. Непрофессионалы, получив доступ к нейросетям, могут перестать обращаться к специалистам, становясь «сами себе дизайнерами». ИИ генерирует картинки высокого качества по желаемому запросу, называемые промптами, всего за считанные минуты, что, безусловно, вызывает интерес пользователей. Теперь люди считают, что с таким помощником они самостоятельно способны составить дизайн-проект своей квартиры и им не нужно обращаться к дизайнеру.

Прежде чем разбираться, может ли заменить искусственный интеллект профессию дизайнера, нужно понять, что же представляет из себя дизайн-проектирование? Дизайн-проектирование – это вид профессиональной деятельности, который ориентирован на системно-целостное отражение и преобразование среды жизнедеятельности человека благодаря комплексному применению методологических принципов научно-технического и художественного творчества.

Исходя из определения выше, можно понять, что создание дизайн-проекта требует комплексного подхода, который под силу только профессионалам. Однако появление ИИ оказало значительное влияние на профессию дизайнера, что потребовало пересмотров устоявшихся рабочих процессов в дизайн-проектах. Например, некоторые процессы благодаря нейросетям стали более автоматизированными, такие как: удаление фона с изображения, создание визуализации, поиск референсов и многое другое. Однако важно понимать, что ИИ пока лишь выдает результат, основанный на запросах пользователя без учета художественного вкуса и профессиональных знаний. Соответственно такой продукт сложно назвать полноценным дизайн-проектом и его создание не под силу человеку без соответствующих навыков, а запрос в нейросеть не дает удовлетворительного результата, даже если быстро сгенерированная картинка выглядит привлекательно, рабочих идей она не несет. Именно поэтому у заказчика сохраняется потребность обращаться к профессионалу. Истинная ценность дизайнера заключается в его способности анализировать, понимать контекст, предлагать оригинальные решения и создавать гармоничные, функциональные и эстетически привлекательные проекты, что не под силу искусственному интеллекту на сегодняшний день.

Плавно перейдем к наболевшим вопросам о работе компьютера, сможет ли он заменить человеческую деятельность? Машинная работа, также, как и деятельность человека, строится на определенных алгоритмах, однако они появились еще за долго до эры компьютеров [1].

Алгоритмы не имеют прямого отношения к компьютерам, но на сегодняшний день большинство людей связывают эти понятия воедино. Действительно, компьютер позволяет проявить настоящий потенциал алгоритмов, однако это всего лишь устройство, которое выполняет отдаваемые ему команды. Чтобы командовать компьютером, мы его программируем, и обычно это делается для выполнения алгоритмов.

Все алгоритмы, которые выполняет машина, можно сделать с помощью ручки и бумаги, поскольку все этапы обучения проводит человек, совершенствуя процесс работы. Машина будет работать хорошо на столько, в какой мере она будет настроена. Это сравнимо с тем, что человек употребляет в качестве информационной пищи для своего мозга, ровно такую информацию, какую он способен знать [4].

В целях понимания смысла полноты данных, предположим, что вы тренируете модель на идентификацию породы кошек. Человек тренирует модель на обширном фото-наборе кошек, и результирующая модель в итоге способна классифицировать снимки в одну категорию из 10 возможных (бенгальская, сиамская и т. д.) с точностью в 99 %. Однако, развернув свою модель в реальной среде, можно обнаружить, что многие пользователи помимо фотографий кошек для классифицирования закачивают на сервер фотографии собак, разочаровываясь результатами работы модели. Поскольку образец был натренирован идентифицировать только 10 разных пород кошек, то это все, что он умеет делать. Предложенные 10 категорий пород являются, по сути, исчерпывающей «картиной мира» модели. Независимо от того, что подается в модель, резонно ожидать, что эти данные будут помещены в одну из указанных выше 10 разных категорий и не более. Модель даже вполне способна классифицировать с высокой уверенностью в точности, при получении снимка, на котором объект совсем не похож на кошку. Вдобавок модель никак не сможет вернуть метку «не кошка», если эти данные и метка «не кошка» не были включены в тренировочный набор соответствующих показателей.

Еще одним аспектом полноты данных является обеспечение того, чтобы тренировочные данные содержали разнообразие предоставлений каждой метки. Если в примере с поредением породы кошек все снимки содержат кошачью мордочку крупным планом, то описываемая выше модель не сможет правильно идентифицировать снимок сбоку или снимок кошки в полный рост. А вот пример с табличными данными: если вы строите модель для предсказания цен на недвижимость в каком-либо городе, но включаете тренировочные примеры домов только площадью более 2000 кв. футов, то результирующая модель будет работать плохо на малых домах [3, с. 35–36].

Проанализируем данный пример в работе с применением искусственного интеллекта при дизайн-проектировании интерьера. Когда заказчик обращается в нейросеть за помощью при создании дизайна интерьера для своего жилья, он как раз сталкивается с проблемой, когда искусственный интеллект не понимает запрос, искажает его до неузнаваемости, совершает визуальные ляпы на сгенерированном изображении, накладывает один объект на другой, не соблюдает композиционных правил. Это говорит о том, что либо нейросеть применяется не по назначению, либо она недостаточно натренирована его создателем или пользователем [5].

Современные нейронные сети могут быть построены по разным моделям, но их всех объединяет то, что все они – системы соединенных и взаимодействующих между собой искусственных нейронов, которых называют узлами нейронной сети. Каждый узел – упрощенная модель естественного нейрона. Он работает в два этапа: сначала вычисляет взвешенную сумму своих входных данных, а затем применяет функцию активации, без которой нейросеть «выучит» только простые линейные зависимости [7].

Теперь стало ясно: искусственный интеллект не программируется, а обучается и он будет видеть и знать только то, чему его научили. Степень его «наученности» зависит от загруженного объема данных, но если его обучить, то он сможет разбираться не только, в том, что в него загрузили, но и в других подобных данных. Поэтому на сегодняшний день, нейросети не работают столь совершенно и не способны заменить дизайнера, однако для того, чтобы утверждать данный факт необходимо разобраться, что же не хватает искусственному интеллекту, для выполнения работы как профессиональному дизайнеру со стажем.

Искусственный интеллект действительно достоин похвалы, скорость генерации изображения, его качество и изобретательность развиваются гигантскими темпами, однако на сегодняшний день никто не обходится только работой нейросетей, тем более профессионалы. Как проговаривалось выше, это отличный инструмент для того, чтобы ускорить рутинные процессы в проекте, так скажем, сгладить углы и отшлифовать работу. Самое главное, почему искусственный интеллект не станет дизайнером – это отсутствие образного мышления, креатива, фантазии – это то, что отличает живого человека от любого самого современного и усовершенствованного компьютера. Идеально вычищенная, «причесанная» работа не является творческой, ведь творчество это про то, чтобы создавать правило, а потом их же нарушить, именно так на свет появляются проекты, которые задевают до глубины души.

Человек обладает навыками эмпатии и интуиции. Для того, чтобы общаться с клиентами и создавать для них проекты недостаточно просто красивой картинки, ведь порой заказчик сам не знает, чего он хочет и разобраться в его чувствах сможет только человек, способный на те же эмоции. Однако все же с внедрением машинной работы, дизайнер работает быстрее, эффективнее, соответственно и растет оплата труда.

Если рассматривать работу машинного переводчика в качестве примера работы, то выясняется интересный факт. В письменном переводе при помощи искусственного интеллекта не поддается в первую очередь работа с художественной литературой, рекламными и маркетинговыми текстами, слоганами, то есть тем, что требует не просто перевода, а творчества.

Если уж лингвистика, которая не считается творческой сферой, плохо поддается ИИ, то дизайнерам нечего переживать о том, что в дизайн-проектах перестанут нуждаться клиенты. И еще один важный факт: на сегодняшний день даже работа нейросети является работой дизайнера со всеми авторскими правами.

В ходе исследования работы с искусственным интеллектом стало ясно, что это лишь инструмент в профессиональной сфере дизайна, который облегчает рутину, сокращает потраченное время на процессы промежуточного результата и дает больше свободы для творчества, хобби и досуга человека, что непременно влияет на качество работ. В конечном итоге, отвечая на вопрос о том, может ли искусственный интеллект заменить дизайнера – нет. Главное, что следует понимать: человеку нужен человек и никакой компьютер не сможет почувствовать настроение заказчика.

Список литературы:

1. Дубынин В. Мозг и его потребности 2.0. От питания до признания. – М.: Издательство «Эксмо», 2024. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://mybook.ru/author/vyacheslav-dubynin/mozg-i-ego-potrebnosti-20-ot-pitaniya-do-priznaniy/reader/ (дата обращения 09.05.2025).
2. Искусственный интеллект: что это такое, принципы ИИ, виды, применение в современном мире и перспективы развития [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sky.pro/media/chto-takoe-iskusstvennyj-intellekt/ (дата обращение 08.05.2025).
3. Лакшман В., Робинсон С., Мунн М. Машинное обучение. Паттерны проектирования: пер. с англ. С. Робинсон, М. Мунн. – Санкт-Петербург: БВХ-Петербург, 2022. – 448 с.
4. Луридас П. Алгоритмы. Самый краткий и понятный курс / пер. с англ. М.А. Райтман. – Москва : Эксмо, 2022. – 192 с.
5. Мартин Дж. Это просто я. Как наука объясняет наши странности и привычки / пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://mybook.ru/author/dzhen-martin/eto-prosto-ya-kak-nauka-obyasnyaet-nashi-strannost/reader/ (дата обращения 07.05.2025).
6. Развитие искусственного интеллекта и его опасность для человечества / Skillbox Media [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://skillbox.ru/media/code/novyy-uroboros-pochemu-mashiny-obyazatelno-budut-dominirovat-nad-chelovekom/ (дата обращения 08.05.2025).
7. Хлюстова Я. Поймать вавилонскую рыбку: человеческий мозг, нейронные сети и изучение иностранных языков. – М.: Альпина нон-фикшн, 2024. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://books.yandex.ru/reader/zUtU1cU4?resource=book (дата обращения 04.05.2025).