Только я подумал, что хайп вокруг
алгоритмического дизайна сошёл, как сосули с крыш по весне, так рынок сходу принёс несколько работающих
инструментов. Долгое время это были либо просто экспериментальные игрушки, либо собственные решения компаний для внутренних задач. А тут можно получить результат на своём личном компьютере:
1.
Bloma: Первый коммерческий инструмент от команды
Creative.ai. Позволяет создавать постеры, рекламу и другие простые форматы.
2. Плагин для Sketch
BillUI генерирует вариации интерфейса. Можно выбрать параметры для экспериментов (цвет, радиус скругления, граница, тень) и получить быстрые наброски.
3. Ещё один плагин
генерирует правдоподобные лица несуществующих людей.
Отдельный сайт от тех же авторов (есть похожие про
котов и
жильё).
Как обычно,
генераторов всего чего угодно выше крыши:
1. Интересное
сообщество Ganbreeder, где участники ремикшируют работы друг друга до бесконечности с помощью алгоритмического дизайна.
2.
Симулятор вождения от Nvidia, в котором вполне реалистичный город сгенерирован с помощью алгоритмического дизайна.
3.
Генератор дизайна кроссовок.
4. Ещё один
генератор правдоподобных лиц может работать на основе вашей фотографии — можно менять выражение лица и другие характеристики.
И просто
материалы для расширения кругозора и изучения предметной области:
1. Группа исследователей Microsoft собрала
гайдлайны по дизайну продуктов, использующих технологии искусственного интеллекта. Получилось 18 эвристик, которые достаточно удобно использовать в работе.
Анонс.
Как использовать их в креативном процессе.
2. Издательство Harvard Business Review Press выпустило в марте 2018 года книгу
Paul R. Daugherty и H. James Wilson «Human + Machine» о влиянии технологий искусственного интеллекта на рабочий процесс. Pabini Gabriel-Petit сделала неплохой
обзор для UXmatters.
3. Толковая
презентация Josh Clark о роли алгоритмического дизайна и том, какие работы заменят роботы, а где лучше справляется человек.
4. Годный
разбор этических и законодательных проблем произведений алгоритмического дизайна. Автор проводит аналогию с фотографией, которую изначально также подвергали сомнению, а также скользкие ситуации с правами на результаты работы алгоритмов.
5. Raluca Budiu из Nielsen/Norman Group исследовала,
как пользователи реагируют на рекомендательные системы. Зачастую непонятно, почему сервис выдаёт именно этот контент.
Подпишитесь на
рассылку новостей алгоритмического дизайна. Не всегда новости по теме собираются быстро, зато точно ничего не пропустите.
#ai #algorithms