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デザイン業界を再定義クライアント AI?

From Will Client AI Redefine the Design Industry?

人工知能 (AI) 業界は前例のない成長を経ています。
AI の開発はフィンビジネスのすべての区域に、ますます、創造的な努力にその方法を鼎します。
にもかかわらず、obviou の難しさ、Canva、グリッド、およびオートデスクすべて市場 AI 設計アルゴリズムを試してみました障害の度合い。
Adobe は、その創造的な Clo の AI 強化に取り組んでいると理解されています。
ud 製品の範囲。
最終的には、誰かは cr を近似式を数学的に着きますeative プロセス。
最近まで、AI 設計の重点のアルゴリズムを代入されています。
デザイナー。
今、初めて、オーストラリアのアデレードでスタートアップを AI c を市場にもたらしています。
クライアント。
Brigmore 技術の「ガーベイ」プロジェクトが 12 年に及ぶ研究単純な簡単なアプリケーションの作成と業界の多くである可能性のあるものに進化として始まったning サービス。
プロジェクト ガービー プロジェクト Garvey はの人間のクライアントを置き換えるために設計 AI クライアント、プロセスを設計します。
それは Dribbble を含むポートフォリオ サイトの人気のある発信をスキャンすることによって動作、踊りとディビアント アート-ガービーの背後にあるチームは、それが大きなイーノを構築、最終的にこと期待しています。
うーん、独自のレコードをスキャンするデータセットp がブリーフを推定しようとしたからrompted 仕事。
デザインの危険のゲームとして考えます。
長年デザイナーを検証しています。
分割テストに基づいて決定基づく o を緑色のボタンや赤ボタンを使用するかどうかを決定します。
n 対応の各バージョンを取得します。
簡単なベースを記述する AI クライアントの自然な拡張です。
パラメーターに別の場所を検索します。
ガービーが自動 s デザイナーを取得簡単なの準備は、ubmitting 主要なフリーランスにプロジェクト サイト 99 designs、fiverr、フリーランサーなど。
バージョンで1.3 (現在のバージョンは 1.0.11) AI クライアントのチームは冷たいコンタが統合予定ct ランドールチャットボット、ガーベイのデザイナー、代理店からの仕事を直接勧誘するを有効にします。
一度委託、デザイナー ガービーから定期的なフィードバックを期待することができます。
少なくとも 1 回/日、デザイナーが、recインターフェース、「どのように起こっているか?」e メールあるいは SMS-たるみと Skype の初期の試験発見デザイナー簡単に会話はあまりにも速いとは、ガーベイ AI として識別されます。
おしゃべりボットの難読化アイデンティティ、デザイナーは幅広いフィードバックを受けられるように、ガーベイは id を採用して多数の架空のスタッフのメンバー。
CEO は、営業部長として可能性があります、をチップかもしれない。
追加としてリアリズム、意見、および「スタッフ」からの指示のタッチは矛盾になります。
T彼の孫娘 Brigmore の CTO トムひっかいての最も挑戦的な側面によるとアルゴリズムガーベイの開発デザインに批判的に応答するインテリジェンス エンジンを構築しています。
The は主観的、ガーベイの決定の作成手法の「孫娘」、またはのための GD 愛称されています短い。
「GD デザイン好きではない場合、サインオフされませんガービー、「Mewling をについて説明します。
チーム悪夢をエミュレートするために GD アルゴリズムに狂気の程度の構築に着手します。
クライアントを過ごしてきました、しかし、それは狂気は固有が判明: AI はルールによってバインドされていません。
人間が気付いていない彼らに従っている、ガーベイのロジックは常に一致しないを意味します。
人間のその結果ガーベイは、いくつかのたわごと打席狂気が可能です。
ガーベイの詳細かどうか eccentric 要求は過去なる GD は別の問題:「私達は個人的なベータでインスタンスを有したときガーベイを明示的に要求する機能、デザイナーを提供して、GD は前に最終的なそれを拒否サインオフ、「Mewling は言います。
それぞれの簡単な生活、反復的なプロセスです。
デザイナーの提供 revisi としてアドオン、AI クライアント対応、簡単なので。
それぞれの簡単な生活、反復的なプロセスです。
デザイナー ・ デ ・として肝臓のリビジョン、AI クライアント対応、簡単なので。
ガーベイはエンタイトルメントのロジックに組み込まれています。
無制限のリビジョン。
以上 2,440 のベータ テストにデザイナーまで達してない最終サインオフ。
あります。
この問題の法的諸問題: EU の新しいデータ保護規則一般のデータ保護規制 (GDPR) は、2018 年に発効しました。
GDPR 意味ヨーロッパ内、決定を基本することはできません。
データ処理だけの d米国、カナダ、オーストラリア、または 2 によって同じ保護が存在しません。
019、英国で。
クライアントをもたらすことですガービー プロジェクトの究極の目標のクライアントの問題を修正デザイナーのニーズにインラインで s。
「デザイナーのクライアントよりもはるか良いを取得ご存知コメント on Dribbble または、Awwward SOTD にノミネートされる可能性が最も高い「Mewling をについて説明します。
"Removi でng 人間クライアント設計プロセスと AI に置き換えてから、我々 は与えるこのデザイナー自由 tちょっとひどく必要とします。
デザイナーは、クライアントの問題を解決できないレッツ場合書き換え問題ソリューションを収める 》 ガーベイの背後にあるチームの野望は完全に人間の cl を交換しています。
2025 天台作業。
野心的な目標であります。
AI の顧客の拡大は避けられないが、ウィットを来るh の大きな欠点。
たとえば、ガービーが発行したブリーフは決して金融補償を提供しています。
によって彼らはひどく必要自由デザイナーを与える設計プロセスから人間のクライアントを削除する"実際に託されたデザイナー必ずしも支払いを受けるにしたくない私たちの経験だ」Brigmore 技術のハンナ グリーグ、シニア マーケティング エグゼクティブ。
「Op をデザイナーが何をしたいです。
驚くほどの露出、および彼らのポートフォリオで本当に良い見る作業の同時。
」 それをしながらs デザインの大半は有料で、確か-デザイナーをスケットに時間だらだら過ごすchbooks、メディアに投稿または個人的なプロジェクトに取り組んで-設計を考えることは不合理ではないです。
ャナはおしゃべりボットから単純な検証よりもより多くの補償を必要があります。
委託プロジェクトにもかかわらずガーベイまれ、これまで達している最終サインオフ、Brigmore 技術を提供していません fi のいくつかの希望金融補償。
Repe の AI によってサイン オフを実現してそれらのデザイナーに接近されます。
事業、将来的に、Garvey は収益性の高い、一度機会がある、仕事を支払うことの。
ガービー プロのコースすべての AIs が等しい作成されます。
基になるデータセットがコードベースと algori多いが大幅に異なります。
2017 年第 3 四半期に起動はガーベイ プロ、AI クライアントの商業上のバージョンです。
Garvey プロは、異なるサービス ・ レベルを購入する機会をデザイナーを提供します。
質の悪い面白味のない簡単な悪い態度を持つクライアントは、比較的手頃な価格になります。
高品質 br見かけの排出係数は、エンタープライズ レベルのアカウントに制限されます。
これは、現実世界の障害を反映するものでは設立機関 aff をできる人に授与されている知名度の高い仕事、デザイン プロジェクトの eadピッチにオード。
ガーベイは、デザイン業界を再定義? 設計プロセスの関係者全員が、rguably デザイナー。
良いブリーフはガイド、プロセス、および考慮されたフィードバックの重要な部分、プロジェクトのライフ サイクル全体を設計します。
可能性と、同時に最大 1 億 6400 万ブリーフを管理スケール、ガーベイは広範囲の業界全体をビジー状態に維持するのに十分です。
ガーベイは、そのコアで、複雑な学習メカニズム;多くのデザイナーはそれが区別するまで進化していく人工知能によって雇われているよう人間のクライアントと。
デザイナーの定義はの彼らのクライアントを教育しています。
一度 AI 療n 個のアプリケーションのプロセスを完璧に、デザイナーになるは有効にすることも可能です。
自分のマシン上のデザイン アプリケーションとのクライアント アプリケーションを起動し、二人のやり取りをしましょう。
その、accMewling に摸式がどのようなカウント:「ほとんどのデザイナーだけ持って感謝しているクライアントで動作、ポートフォリオは、それがおしゃべりボットから来た場合に問題はありません"。
AI と人間のクライアントを交換です。
初めて、クライアント ブリーフになりますので瞬間を再定義する業界の平均値に基づいて design 動向、複雑な現実世界の問題ではなく。
デザインの明らかな利点にもかかわらず industry は、まだ人間クライアントにうなずきがある AI によって実行します。
"フィードバックのいくつかはストレート f を引っ張られるrom 古典的な人間] ダイアログで、"言う Mewling。
「まず、どのように大規模な問題ではないガーベイは、lways を求めるのロゴを大きくします。
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会話の UX と web の未来は

From Is Conversational UX the future of the web?

現時点で最大のぶんぶん言う音句の 1 つは、"会話 UX"です。
それは、ユーザーに参照します。
ience 会社、またはサービスとの相互作用は、自動化された事前の自律に基づくr. タイトルの意味に反して会話 UX はリテラルのコンバージョンをする必要ersation、という用語は、前後両方の党は、eac を理解、相互作用その他 h。
ほとんどの現在の会話のユーザー エクスペリエンスは、マイクロ コピーの小さな断片に基づいています。
対話ユーザーの経験で決して必要がありますハンバーガー メニューを理解するため1 つのアプリがあることはありません-web、またはネイティブ-単にあなたの問い合わせに適応されます。
そして、もしデバイス追随するオペレーティング システム、あなたもアプリのダウンロードができなかったり、お使いの OS が単に決定、pps とあなたに代わってを使用するサービスは、事前使用に基づいています。
経済の現実がタスク自動化することができます、自動化される会話の UX が既存より敏感である、pp またはサイト。
会話 UX はなく 100 万のコール センターと同じ作用を持つことができます、保留音、セキュリティ質問や指導教員に確認の必要があります。
会話の UX でありません。
' t が登録を必要し、それは th に適応されますのでアプリとして同じドロップ率に苦しむしませんe ユーザー (またはプログラマの) が必要です。
経済の現実には、任意のタスクを自動化することができます、w病気を自動化します。
UX の会話の 1 つの弱点は、AI を信じていないのです。
信頼は、co です。
すべての成功したユーザー経験値再。
究極のツールは、感情的なレベルでの接続ほとんどのデザイン プロセス;用語"UX""UI"が不足している理由の 1 つ、私にとっては、r 共感、後者は単なるユーティリティを意味します。
新しいテックにラダイトの嫌悪感であれ日常生活、または、我々 は常にあまりにも多くの ' 80 年代サイファイ映画は、不純な動機を疑います。
リプリーの根源としてd は、そこにすべての司教の後ろには、ウェイランド-油谷です。
購入する会話 UX を許可可能性があります私たち私たちは、毎週食料品が、我々 は私たちの服を購入する 1 つをことだろうか。
私たちの休暇を予約するには?本校を選択します。
主要です? 我々 は conversationa について話しているロボットとして容易に識別することができますロボットが好きl UX 今、電源をボット実行可能性のポイントに達しているため。
いいえ、彼らは渡すことはできません。
本当に、チューリング テストは、しかし、彼らはする必要はありません。
実際には、AI の現在の明白な欠陥があります広報ecisely 何のボット革命力します。
会話 UX は現時点では、その間違い、欠陥、人間のためのボットは、街灯によって裏をかかれいるに等しいです。
機が熟したの会話UX では、我々 はまだそれを識別できるため、正確にそれが何かです。
私たちはだまされて感じることはありません。
アシモフとして我々 の予測は、ロボットとして容易に識別することができますロボットが好きです。
UX の会話への鍵があります。
透過的にボットのような性格であります。
皮肉にも、最も成功した会話 UX t があります。
行動することを学ぶことが 1 つ彼はダムします。
デザイン デッキ デザイナー ・ #8211 のトランプ;のみ $ 14! ソース p img {表示: インライン-ブロック; 余白リグht:10px;} .alignleft {float: 左;} p.showcase {オフ: 両方;} 体 #podcast 体 #browserfriendly p、div #emailbody p {余白: 0;}
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マイクロソフトは、GitHub 上での深い学習ツールキットをリリースします。

From Microsoft Releases its Deep-Learning Toolkit on GitHub

マイクロソフトは最近、その計算ネットワークのツールキットは今完全にオープン ソースを発表したとそれに興味があるかもしれない誰かにアクセスできます。
計算ネットワーク ツールキット、一般的マイクロソフトは、何か CNTK として知られている、’ s エンジニア進化し、fo として自社開発しました。
Windows デバイスを理解し、ユーザーとの対話を有効にするのに、人工知能の rm、良い方法。
限り、Microsoft ’ s 内部データに関しては、CNTK はより効率的な人工知能のほぼすべての他のフォーム、特にときは、speec を検出h と、画像と同様の通信および認識技術の他の形態。
例えば、彼日時はどのように Microsoft ’ s、CNTK の内部評価のよう: Microsoft th を使用しようとしています。
さらにそのソフトウェアの Gpu のパフォーマンスを改善するためにはツールキットです。
CNTK は既に限られたライセンスの下で学術研究者が今では完全に開いています。
ソースとすべての開発者が利用できます。
計算ネットワーク T のソース コードを検索できます。
github では、oolkit または公式のウェブサイトでそれについての詳細を学ぶ。
マイクロソフトでは続きを読むから解放します。
GitHub 上 s 深い学習ツールキット