- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

5 источников об алгоритмическим дизайне, если вы только начали им интересоваться

Разбираемся, где доступно почитать и пощупать, что машины могут в дизайне (и что читать до этого).

image

Мечтают ли роботы об электроовцах «Заменят ли роботы веб-дизайнеров?» — таким вопросом я на секунду задался, узнав, что мы учимся делать новые сайты из старых — с нейросетями и такой-то матерью. Понимание «Конечно, нет» пришло довольно быстро — почему, мы говорили в прошлой статье [1] с Джоном Голдом.

Сам ответ пришел в рабочем чате: коллеги по uKit AI пожалели сочувствующего гуманитария и стали кидать ссылки — что нейросети уже могут в вебе, почему это не сон и как это работает. В итоге собралась настольная библиотечка с доступными теоретическими и практическими материалами.

Предыстория гуманитария [2]

Сам список [3]

Интерес к теме «машина, сделай за меня» прорезался в начале 2000-х. Старший брат Voldar [4] притащил откуда-то диск, сказал «Ща все будет» — и весь вечер возился с настройками микрофона. Короче, запустить систему распознавания речи в текст у нас тогда так и не получилось.

Зато сегодня по работе я использую на ноутбуке расширения вроде Speechpad, чтобы надиктовать «скелет» текста — в том числе этого. Правда, надо искусственно замедлять себя и вообще стараться говорить так, будто ты Левитан.

Поэтому скепсис к теме был.

Предыстория. «Что значит быть летучей мышью?» — Томас Нагель, 1974

А зародился этот скепсис в 2009-м. И дело в этой маленькой брошюрке, которую нам дали на курсе философии. Если кратко, то это статья о том, что «чужая душа — потемки». Нагель очень здорово объясняет, почему люди не понимают друг друга: так что если сталкиваетесь по работе или в жизни, почитайте, — поможет впадать в дзен в такие моменты.

Картинка с мышью для привлечения внимания
Найти перевод статьи легко можно в открытых источниках.

Все объяснение строится на попытке человека понять, как устроено сознание летучей мыши: да, можно висеть головой вниз, зажмуриваться и бегать по офису, махая руками… Можно даже дождаться момента, когда британские ученые смогут сделать из вас оборотня. Но! В голове мыши по-прежнему есть «черный ящик» — и сможем ли мы докопаться до его сути, большой вопрос. Вот к такому выводу приходит автор.

Эти несколько страниц размышлений о том, можем ли мы понять свое или чужое сознание, можно назвать и «одой против ИИ». Во-первых, мысль «если мы не можем понять маленькую тварь, которая полдня висит вниз головой, то куда уж до чего-то большего» прослеживается довольно четко. А во-вторых, статья появилась накануне «AI winter» — периода в середине 1970-х, когда расходы на разработки в этой сфере резко сокращали.

С такими сомнениями я и пошел в чат. И вот что получилось.

Для информации, которую можно взять в одном месте совершенно открыто и легально, даны прямые ссылки на нужные ресурсы. В остальных случаях вы сами вольны выбирать ресурс, с которого можно купить, скачать или начать изучать источник.

1. «Об интеллекте» — Джефф Хокинс, Сандра Блейксли, 2004

(рекомендует pavel_kudinov [5])

Если трактат о летучей мыши ввел вас в уныние, то основатель Palm Computing объясняет, почему все не так плохо. Джеф Хокинс представляет свою теорию иерархической временной памяти [6] и пытается понять, что из человеческого опыта можно, а что не стоит ретранслировать на машину.

Об интеллекте_2004

С 2007-го доступен перевод книги на русский, он выдержал уже несколько изданий. Заказать можно практически в любом онлайн-книжном.

Темой ИИ Хокинс увлекался с юности и всю жизнь собирал исследования из разных областей науки — так и дособирал до единой концепции, положенной в основу его труда.

Помимо отсылок к научным работам и источникам для дальнейшего изучения, каждая глава книги содержит доступный пример-иллюстрацию: «китайская комната» (выучите ли вы китайский, если будете автоматом переводить по инструкции), эксперимент с дверью (почему человек не зависнет, если поменять ручку на входной двери, а машина — может) и так далее.

Книжку критикуют за излишнюю популярность и минимальное представление мнений оппонентов. Но для гуманитария самое то. Поэтому Павел, CTO нашего проекта, кидается ей во всех.

2. «Машинное обучение для дизайнеров» — Патрик Хеврон, 2016

(рекомендует lyubim [7])

Если выше мы говорили о понятии сознания и интеллекта в целом (в любом, естественном и искусственном представлении), то все отсылки ниже будут уже по теме генеративного дизайна.

Издательство O’Reilly вовремя заметило появление новых AI/ML-инструментов для дизайнеров, нашло эксперта и практика (Хеврон занят созданием дизайн-инструмента Foil, использующего машинное обучение) — и выпустило с ним бесплатную книжку.

image
Pdf-версия обменивается на ваш email на сайте издательства [8]. После подписки они особо не спамят. Перевода книги на русский пока нет.

Книжку можно рассматривать как настольную — есть вводная теория, есть обзор платформ и инструкция, что с ними делать. Опять же, стоит отметить хорошую работу с примерами: Хеврон отлично иллюстрирует, зачем и как внедрять машинное обучение в работу над интерфейсами, а также как новые технологии расширят возможности ваших пользователей.

Если зайдет, у автора есть личный сайт, на котором можно найти дополнительную информацию по теме.

3. uKit.ai – блог нашей команды о генеративном дизайне

(рекомендует Kurt [9])

Здесь выходят переводы интересных зарубежных статей на тему применения нейросетей в веб-дизайне и смежные темы.

image
Недавно копилка пополнилась историей, как научить машину «играться со шрифтами» [10].

В среднем, мы публикуем две большие статьи в месяц. Вот как это происходит: есть все тот же общий чатик, куда летят интересные ссылки. Если материал признается интересным большинством участников, то наша прекрасная Таня в перерывах между основной работой — локализацией uKit — делает отличные переводы. Например, сейчас она переводит историю о том, как скрепка Microsoft повлияла на «предсказательность» дизайна в десятках современных сервисов, сайтов и приложений.

4. Algorithms.design — Юрий Ветров

(рекомендует alexahdp [11])

Юрий — «руководитель дизайн-команды портальных сервисов Mail.ru”, а также евангелист всего, что связано с дизайном при участии машин, ведет свою англоязычную подборку ссылок на интересные инструменты и полезные статьи по теме.

image
Сейчас на сайте 5 категорий [12]: “Создание интерфейса”, “Подготовка контента”, “Персонализация пользовательского опыта”, “Графический дизайн”, “Другое”.

Удобно — все разложено по полочкам. Посетители могут дополнять подборки, присылая Ветрову ссылки на свои или понравившиеся проекты. Краудсорсинг в действии!

5. Deephunt.in – Авинаш Гиндупур

(рекомендует RomanSt [13] )

Еще один евангелист ИИ, но в более широком плане, Гиндупур выпускает на своем сайте регулярные дайджесты «что случилось в мире AI”. А с недавнего времени стал делать и подборки. Подборки (точнее, подборка, но мы надеемся на появление новых) хороши особенно.

image
Почти год автор выдерживает заданный недельный темп и с сентября по май выпустил на сайте 40 материалов [14].

Очень часто любые «списки ста полезных инструментов» быстро оказываются неактуальны — выпустив раз, их не проверяют на предмет соответствия дню сегодняшнему: то условия использования проекта поменяются, то описание устарело, а то и вовсе проект умер.

Этот автор регулярно проходится по своим источникам и обновляет список генеративных состязательных сетей (та самая подборка посвящена GAN), которые можно использовать в распознавании и оценке графики.

Следить за выходом новых дайджестов и подборок можно также в твиттере проекта.

***

P.S. Спасибо, если вам было полезно. Отдельное спасибо, если вы поделитесь своими источниками информации об алгоритмическом (генеративном) дизайне для сочувствующих — мы включим их в подборку с указанием автора, рекомендовавшего ресурс или книгу.

Автор: spasibo_kep

Источник [15]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/chital-ny-j-zal/256822

Ссылки в тексте:

[1] прошлой статье: https://habrahabr.ru/company/uteam/blog/325074/

[2] Предыстория гуманитария: #2x2

[3] Сам список: #generative_design_without_code

[4] Voldar: https://habrahabr.ru/users/voldar/

[5] pavel_kudinov: https://habrahabr.ru/users/pavel_kudinov/

[6] теорию иерархической временной памяти: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D0%BC%D1%8F%D1%82%D1%8C

[7] lyubim: https://habrahabr.ru/users/lyubim/

[8] на сайте издательства: http://www.oreilly.com/design/free/machine-learning-for-designers.csp

[9] Kurt: https://habrahabr.ru/users/kurt/

[10] как научить машину «играться со шрифтами»: http://ukit.ai/blog/okolo_goda_nazad_ja_nachal_rabotat_nad_sovmeshheniem_tipografiki_i_iskusstvennogo_intellekta/2017-05-30-11

[11] alexahdp: https://habrahabr.ru/users/alexahdp/

[12] на сайте 5 категорий: http://algorithms.design/

[13] RomanSt: https://habrahabr.ru/users/romanst/

[14] выпустил на сайте 40 материалов: https://deephunt.in/

[15] Источник: https://habrahabr.ru/post/329916/