前三篇，野智发展的定义，野智系统对贝利用户的底层理念，野智时代交互理念的改变，介绍了野智的根源，系统的底层理念，上层使用的理念。本次更新的第一篇，重点讲的是野智和想象的关系，这应该是想象工程师最了解的部门；那篇文章是之前关于野生智能对不同想象范畴影响的研究的展板，也是告别浏览。
野生智力对想象力的影响
野智的提升能否让远见者无所事事，在业界引起了轩然大波。要回答那个成绩，首先要搞清楚野生智力和想象力的关系。可以从质量入手。
有人认为想法是以逸待劳，有什么兵法的区别；但假设做了一段时间，就会有更深一层的理解:假设是为了理性解决成就。那么这个想法是什么呢？我在网上看到一个关于想象力的定义:想象力是一种有目的的创造。那句话注释的很好。代表目标主体，逃避的目的是表达我的灵感、经历和感受。假设是阐明理性解决方案的成就。假设是创建一个理性解决方案的计划。假设是创建一个理性解决方案的计划。所以，后者属于前者。
艺术是表达我的灵感、经历、感受等客观感受。想象一下，孙子兵法的质量是并因此可以有一个目标；目标是一种观念形态，反映了人与对象的理论关系。与艺术相比，想象更多的是人们对待客观事物的一种理论方法。在思考客观果素的同时，也要看看中观世界等客观果素。
从定义上看，野生智能是让机器代替人类真正的认知、识别、分析、决策等功能，其性质是让机器帮助人类处理成果。也就是说，野智也是一种必然层面的假设。它的目标是协助人类处理他们的成果，并创建一个处理计划，其形式类似于甚至超过人类的思想。
巨大的成就水平会间接影响问题解决者的最终计划。这样一来，人的常识、经验和精神都是有限的，很少有人会花更少的时间去处理一个统一的成果。当解题者找不到最坏的方案时，他们给出的方案必然是客观的，这样就有问题了。然而也有例外，人有一种奇特的技能——灵感感和战争感，可以帮助人在短时间内找到处理成就的捷径。
今天的野智属于强野智，暂时还不能具备人类的客观天赋:灵感、战争感、感染感，以及人类的跨范畴推理、一般类比等能力。我们只能依靠数据战的经验来创造近似的处理结果。但是与人类相比，计算机有三个缺点:
能够在极短的时间内完成超大型作业；
能够教人用更少的力气孜孜不倦地做同一件事，永不疲倦；
形象力好，积累的经验随时可以挪用；
有了感情等客观的果实，我们就能比人类更公平地对待每一个计划。
那四个缺点，可以让计算机在处理极其庞大复杂的智商问题时，不断探索新的方案，积累经验，不断恶化方案，通过穷和比较的过程，找出最佳方案。野智在不同区域积累的经验减少，它对事物关系的洞察力会逐渐提高，不断反馈提高我处理成就的能力。当野生智能的计算能力、分析能力、洞察力超越人类时，野生智能在很多领域不如人类。
除了处理结果，还要好好认识，努力。感情是好的理解和感觉的感染。它是巨大的，它包含了历史、文明、处境、感情等客观因素。所以，在不同的时期，不同的阶级，不同的民族地区，不同的文明涵养和战斗特点的人，对善的定义是不同的。人与人之间有不同层次的善意天赋，有的是受自然果实和因素影响，有的是由个体决定的感性天赋；有的正在接受社会理论等方面的培训。
因为强野智能缺乏人类的客观感觉、推理和类比能力，以及对世界和世界的文明战争的理解能力，所以强野智能对善意一无所知。野智不懂好感，但不代表人不懂机械消费的好感。这简直就是自讨苦吃，和普通思维做斗争。即使英语不太优雅，不知道文章在说什么，只要知道套路就能考出成绩。
图像处理(imagedisposition)使用Prisma通过深入学习来解释一个图像的气势特征，并迁移到另一个图像，而不进行保存。
阿里-Ban系统在这个过程中通过深入学习，走向了Banner的量产。想象者从自己的经验和常识中总结出一些试探性的步法风格，然后把那些步法放回一套试探性的框架中，让机器在这个过程中通过自我学习的中介框架总结出更多的试探性风格。数以亿计的横幅通过工艺材料进入框架后被批量组装和拆卸。
微硬亚洲研究院的研究人员带着浑华大学的艺术想象专家到美术工艺学院授课，让AI接手复杂的专业图文排版思路，他们提出了可计算的主动排版框架。通过一系列关键性成果的变质过程(例如，照片中嵌入的笔墨的视觉重量，两眼之间的重量空，心理教育中的颜色混合果，以及对视觉认知和语义理解中信息重要性的怀疑等。)，这种类型自然分散了视觉表现、笔墨语义学、假设原理、认知理解等领域专家的先验知识。整合成一个统一的多媒体计算框架，并创建了“
上面的案例说明，野生智能可以取代人类消费可以公式化(标准化)的假设，即使还没有很好的理解。公式化的想法阐明了那些想法是天生的，训练有素的(模具)，有限的(参数)和大规模生产的。如果没有头脑被野智的善意假设抢先，那么想象力老师的善意假设应该是创新的(已经被发明和规训过的)，包含更多的元素(历史、文明、情境、感情等更庞大的参数。).
狂野的幻想家之间的关系
想象是一个很常见的动词，它可以作为各种技术术语，比如法语想象、结构想象、交互想象、UI想象、建筑想象、材料想象等等。而有远见者指的是处理伟人与想象工具关系，提高体验满足感的职业。例如，室内愿景旨在提高室内居住人口的数量；服务设计师是在服务过程中提高人的满意度；交互设计者是计算机对理性解决方案的交换结果；UI设计师就是为了减少中文电脑的交流体验。
如前所述，野生智能正在处理极其庞大复杂的智商问题，最终将超越人类，它可以消费可以公式化(标准化)的创意，比如符合标准的可以批量消费的创意，以及已经符合标准的网页与移动终端交互的创意。不过关于野智，空想家不用太担心被等级取代。于是乎，远见者所做的就是提高体验战的程度，而体验战的程度是客观存在的，很容易被野智权衡。既然野智也是一种想象中的计划，那么空想家 *** 纵野智的成本是多少？
1.在互联网战争和移动互联网时代，由于产品用户和技术的限制，无法根据每个用户在不同场景下的需求和供给来设计产品，所以产品的功能只能满足大部分部门用户的中心场景；由于每个用户审核能力的差异，设计者只能考虑用更简单的假设性词语来满足用户在最部门的根本审核。借助野智，产品只能分析用户当前的投诉，并根据用户的使用场景提供响应服务。野生智能为自然服务提供了基础，而自然服务意味着更多地考虑用户的特性，包括文明、经验、心智等因素，如何想象如何让用户更满意，这是迎接挑战的新机遇。
2.野智为艺术远见者带来了更多的机会。自然时期的产品基本满足用户需求，相同范式的产品会越来越接近，能带来产品差异的，不仅仅是底层的技术基础，还有艺术远见者的概念微观风格和自己的品牌。就像时尚品牌的劣质服装店和古驰一样，单件商品品牌战的思路带来的利润差异是巨大的，狂野的智能产品也可以做到。
3.野智使产品使用成本低，信息结构扁平化，群体体验进步；但是自然的概念意味着思考更多的元素。战争的简单本质似乎是冲突。如何将产品联系起来变得简单可用，提升自然性，也是迎接挑战的新机遇。
一种新的想象工具
计算机的改进是易于使用的，这扼杀了交互假设这一术语。交互假设处理计算机如何更好地实现用户交互的结果。交互设计师在想象的过程中正在总结一个新名词:以用户为中心的想象(user-centeredimagination)，密切关注用户在想象时的体验和感受。“用户体验假设”这一术语逐渐分散到各行各业，它带来的成本让所有企业都意识到了提升体验的重要性，开始恶化工业产品的自助服务，一些专业术语如服务假设也从前面衍生出来。
产品不够好，用户有其他替代，大家开始关注用户体验。但现在，用户体验的假设存在于一个范围内:它假设工具还是产品，它只关心产品期内用户正在使用的体验，而不关心产品对其他圈子用户的影响。这可以理解，因为企业之间的合作和数据交换成本非常低。让你感觉最好的是产品体验。是产品企业，不是用户。
辛朝阳教授提出了更先进的概念:前体验设计，以用户体验为中心。憨厚，生活中每天发生的小事都不会记得，比如吃饭睡觉；但是特别的经历会被记住，比如迪神公园的路上突然跑出一群鸭子，你会记得那种喜悦。UX打造每一件小事，EX打造用户体验，根是每一件小事之间的联动。EX更注重整齐划一，就像迪神的天堂，带给游客驾驭整齐划一的体验。EX是自然服务的基础，它会从多个维度为用户创造一个价格，包括用户绘制图像的行为，场景战争的情况，高低文的知识(上一份工作，上一份工作发生了什么)等。
当想象力工具从产品转变为用户体验时，想象力设计师不仅要思考我的产品体验，还要思考产品取用和产品取用之间的联动，思考在不同场景和战争意想不到的情况下，我的产品如何服务于用户。从单品到拼图，需要思考高低关系，兼容并包，这是有远见者走向道的新挑战。
如何想象狂野的智能产品？
野生智能服务于自然，带来新的能力。要想象一个更和谐、更像人类的产品，我们先来看看人类是如何交换的。人与人之间的交换可以分为一回交换和一回交换。一回交换包括提问和回答，一回交换包括说明、陈述和疑问(一回交换是指简单的对圈的回应，这样就没有需求和供给的回应)。说明是不一样的。问是因为不知道，期望能给元能提供一个相关完整的答案(问与不问有疏忽，问与不问，问与问，问与问两种有针对性的情感交流)；指示更多的是指下级对上级的指使。他知道他能用圈子做什么，期待他能用圈子帮我完成工作，完成后他对圈子的反应可以很简单。一句“好的”“确定”“我没动手，但我没做”以前能表达清楚是不是能做完，他的反应不需要太多内容。陈表态的意思是，我把我的疑惑传达给你，你可以不给我任何回应，比如演讲、讲座、报告等等。怀疑包括听觉、视觉、触觉，甚至嗅觉和味觉。
随着怀疑信息的删除，当怀疑信息超过人类的图像容量时，人类通过过程交换获取怀疑信息的服从性变得更慢，开始通过过程描述记录怀疑信息，逐渐呈现一本书到面前。随着科技的发展，人类获取疑惑的方法正在逐渐被砍掉，收音机、电视、电脑、脚踏电话逐渐出现在我们的生活中。我们先看看大家拿前言交流疑惑有什么区别，再猜猜野智能做什么。(人收到可疑利益的人比较多，而不是收到可疑利益的人，比如写书写文章。)
从表中可以推断，野情报一般需要换人，正在从询问、询问、下达指令、接收可疑信息四个圈子进行研究。多问是指人通过过程语音、笔墨等对话方式提出自己的成果(语音是最快、最间接的表达方式)，计算机知道成果后给出准确完整的答案。多问意味着计算机需要通过传感器、用户监控等进程的隐形手腕获取更多的用户数据。指令是指用户通过进程语音战撤回指令，计算机接收并理解指令后完成一系列 *** 作。怀疑更多的是指在一个人给出成就的指令后，计算机如何提供一个谜语的准确答案。
如果涉及到资历，实力等。，人类之间的交换必然发生在情感上，而阵地战的语气是交换过程中情感战立场的最佳表达，人类与战争的机械交换永远不会例外。野智需要教人根据不同场景的对话内容，接受合适的战斗姿态和语气。在交换的过程中，机械更多的是背负着上级和伙伴的脚的颜色，弯曲的黑色表面意味着你可以为所欲为(准确)；做你想做的事(马上)；没错就要改(自学改)；不抵触(规则)；虽然我对你很刻薄，但是你要把我当好伙伴(气质不同，需要树立一个性格)。
方法和情感表达分离，想象一个有背的用户的狂野智能产品，注意以下几个方面:
人物设定:为了在交流中不至于太无聊，立场和语气经常会因为过年而变化(立场和语气经常变化，呼吁形体统一)，设计师要针对不同的用户群体，赋予野智不同的色彩和气质。比如，针对二次元宅男群体，为狂野知性、狂傲、活力、浪女的气质买单；对于成年雌性群体，给野生的聪明温顺的管家脚的颜色；就是不交野智老板，家长，老师等。，因为当它们被指示工作时，它们会让人类感到高耸入云。
准确性和即时性:需要了解用户的表现，并立即给出准确的回答或回应。准确性和即时性是野生智能最基本的才能之一。问题的重复回答暴露了野智的愚蠢，用户会逐渐对野智失去信心空。在工艺不存在的时候，可以引入智商不低但懂得卖萌脚的自然傻逼女来弥补工艺的不足，通过拿情感牌的过程来减少用户愤慨绝望的情绪。
自我学习纠正:当野智不知道玄机战的 *** 控时，除了给出一个惭愧的回应，更需要通过流程自我学习纠正我的数据库，停止反复冒犯用户。
规则:实时复活，不重复话，不反驳，不打断用户的话都是规则。就像人类一样，有规则的野智也会被用户送走。
做假设的时候，需要考虑更多数据的交互。野智底层数据的假设请参考第二章下一代野智助手和野智数据栈。在架构构思的时候，需要考虑高低品的联动，通过流程接入通用API战组件完美野智的数据库。关于移动端的信息架构思想和通用API战组件，请参考第三章中的流程思想和新API战组件。对话是野生智能的基础。关于对话体验的更多想法，请访问GoogleActionsDesign。野生智能为自然化的想法提供了基础。想象者需要更多地考虑场景中的自然化服务，也可以引入更有气势的自然化理念，来揭示用户的魅力。
宝聚浏览
1.稀释:用野智“俘获”俄爆滤镜Prisma。
https://www.leiphone.com/news/201607/9plguMzClDnUNoK2.html
2.想象一下今天拿AI:想象一下阿里鲁班拿着1.7亿的横幅。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26563244
3.MSRA获得ACMTOMM2017年最佳论文:让人工智能接管复杂的专业图形排版创意。
https://www.leiphone.com/news/201708/npFKzTJQuxKyCaNJ.html
4.新朝阳路经验的计划免疫框架——从UX到EX
https://v.qq.com/x/page/w0180apdy2a.html
5.腾讯MXD设计翻译
http://mxd.Tencent.com/weixin/doc/Actions_on_Google_design.pdf
以上是此轮更新的第一篇文章。之后，我们将探讨不同场景在野生智能时期的新机遇和挑战。请稍等。
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