全世界有7 %的人相信AI会改变世界

你真是个特别的人

　　

　　AI

　　滤镜，围棋，AI 技术逐渐走进大众的生活中。无声无息间，你或许已经被它所影响。今天，『最美应用』和『阿里智能设计实验室』联合为你揭秘新一代阿里研发人工智能 AI 『鲁班』在去年那场成交量破千亿的双十一中，如何自动设计了1.7 亿个 Banner ，完成设计师使命的故事。或许你的某次剁手，就是它的功劳。

　　这是 AI 设计黑板报的第 1篇文章

　　

　　很难想象，上面这张传统电商 APP 上的 Banner 图，其实并不是由某位设计师坐在电脑前制作出来的，而是由 AI 技术自动生成。

　　

在今年UCAN大会开场，阿里巴巴集团发布的智能设计平台——鲁班，便出自乐乘的团队。

此平台是通过人工智能算法和大量数据训练机器学习设计。目前其设计水平已经非常接近专业设计师设计的效果。

在大会上，乐乘介绍了阿里智能设计实验室的实践全过程。

（阿里巴巴AI设计项目负责人乐乘）

我们团队现在叫人工智能设计实验室，做的事情很简单，用AI做设计。人工智能现在这个概念太火了，不可否认，这里一定有泡沫成分，也有很多概念的炒作。我们先抛开高大上的词，把这个事情拆解一下。

现在讲的人工智能都是通过算法、数据和强大的计算能力来完善服务场景，这是人工智能的四个要素。

今天我们团队做的就是用『算法、数据、计算、场景』来解决商业领域的事情，这样使得这件事情看起来比较靠谱、容易落地。

（『鲁班』做出来的 Banner ）

为什么我们团队会想要做这个事情呢，这不是 YY 出来的想法，而是从广泛的业务场景里找到的一个机会。以一个广告Banner为例，我们把它归类为“大量低质易耗”的设计，这样的设计，设计师花一天做出来，在线上投放时间也只有一天。而且是重复的，改改字就可以了，非常适合被机器所取代。

我们团队的使命是基于算法数据和前台业务需求，打造一个商业设计大脑。这个大脑能理解设计，能为商业的产品去服务，做出合理的设计。

　　商业设计大脑的三大挑战

在开始做事情之前，我们遇到了三个比较严峻的挑战。

第一个挑战，缺少标注数据。今天所有的人工智能都基于大量的结构化标注数据，设计这件事情连数据都没有完成在线化，更别说标准化、结构化的数据了。

第二个挑战，设计不确定性。设计是个很不确定的东西，比如今天你让机器设计一个高端大气的Banner广告，它就蒙圈了。

第三个挑战，无先例可循。在整个行业里过去一年做下来发现，没有一些现成的技术或者框架可以参考。我们过去一年来都是自己一路摸索中走过来的，这一年走来我们给人工智能做的定义是，我们做的是可控的视觉生成。

可控，就是根据商业的需求、业务的需求，智能地进行控制。它解决的是视觉从无到有的问题。

　　可控的视觉生成过程

这是机器人从诞生的第一版到最近一版的发展历程。

2016年9月，勉强完成一张图片的拼合，没有什么美感可言。

第二张是去年圣诞节前做的广告，稍微看起来精致一点，整个设计还是非常简单。

第三张是两个月前的进展，基本上可以根据这个商品输入主体的氛围，找到最符合的背景氛围，整个设计细节和结构，看起来更稳定一点。

我们现在大概学会几百种常规的设计手法，并且每天都在学习中。这是我们目前的设计能力和设计效果，目前公司内部给它定的评级是P4，意味着它还只是个助理设计师。我们今年目标是做到P5，还有很长的路要走。

　　机器如何学习设计

我们要让机器学习设计，首先必须要让机器理解感知设计是什么。以这样一张非常常见的广告为例，在机器的眼里是有一堆像素点组成的。

　　

但是如果今天以像素为单位让机器去理解设计，对设计的可控性非常弱，所以在前期技术方案选择中没有走像素级生产，而是走向了元素级生产。

第一步，让机器理解设计是什么构成的：我们通过人工数据标注，对设计的原始文件中的图层做分类，对元素做标注。

设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起，我们把专家的经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二步，建立元素中心：当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料。

我们会建立元素库，通过机器做图像特征提取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题，我们买了有版权的图库，也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。

第三步，生成的系统：原理有点像 Alpha Go 下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布，类似棋盘，生成的系统把元素中心的元素往棋盘放，在这里我们采用了“强化学习”，就好像你在家里放一台扫地机器人，让它自己跑，跑个几圈，它自己会知道哪里有障碍要避开。

在强化学习的过程中，机器参考原始样本，通过不断尝试，得到一些反馈，然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。

第四步，评估的系统：我们会抓取大量设计的成品，从“美学”和“商业”两个方面进行评估。

美学上的评估由人来进行，这方面有专业众包公司；商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。

这套框架并不是只能做 Banner 广告，Banner 广告是我们找到的第一个最适合落地的业务场景。我们把它定义为是一个通用的设计智能，理论上，它可以设计一切的数字内容。只要是通过元素或者像素组成的图像，理论上都是可以完成的。

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