Artificial & Intelligence
Недавно в LinkedIn встретился очень любопытный пост. Пост был с картинками. На картинках были интерфейсы приложения погоды. Автор поста очень точно подметила — это не совсем про дизайн. Я скажу больше — это совсем не про дизайн. Искусственный интеллект никогда не научится создавать такие штуки как, например, интерфейсы и UI-Kit-ы, не говоря уже о создании и внедрении дизайн-систем в правильном их понимании. Дизайн-систем в мире хватает, и они постоянно развиваются — дополняются и улучшаются. Людьми. Хотя даже для таких вещей как UI-kit пока никто не сформировал основных принципов построения. А нейросети учатся на чём-то конкретном — на существующих примерах. Которых, увы, нет.
Дальше будет немного рвано-путано про дизайн, процессы и прочее...
Предупреждаю сразу, мои шутки могут понять не все. Уж извините, как есть.
Являясь коммерческим (работающим за деньги) дизайнером с самого начала нулевых, попробую написать короткую антиутопию «абстрактное мышление для чайников» на примере цветовой модели, нейминга и темизации цветовой палитры в SCSS/Figma. Именно антиутопию. И именно попробую — написать её не получится.
Начну с вопроса о цветовой модели. HSLA или HEX c opacity? — ну, смотря что за устройства и системы. Короче, какие внутренние ограничения внешней среды, пардон за каламбур, мы собираемся обходить. Пусть, например, абсолютная поддержка. Это технический момент, где проще обойтись «хардкодным» методом — не обучать же сеть поиску лучшего алгоритма преобразования цвета из одной модели в другую.
Идём дальше.
Недалеко от самого старта дилемма "primary-color" или "main-color" уже вызывает саркастическую улыбку. И это ещё начало.
Далее нам нужно как-то классифицировать оттенки/тон цветов — это пригодится для ООП-подхода в нашей дизайн-системе. И тут мы стоим на развилке: к кому идти за ответом на интересный вопрос о принадлежности условного "indigo" к тёмно-синим или фиолетовым оттенкам — к художникам? К философам? К психологам?
Или вообще стоит сперва зайти к офтальмологу и спросить про достижения науки и медицины в области цветовосприятия?
Кстати, если уже упомянули офтальмолога, будет совершенно правильным разузнать, как действовать, обеспечивая аксессибилити в вопросе Ахроматопсии/Дейтеранопии — например, с каких уровней L тему делать «контрастной», выкручивая до предельных значений, и какой диапазон значений H из зелёного спектра нужно преобразовывать в значения из условно-видимого спектра? И как преобразовывать эти значения, чтобы не проколоться, «заехав» в Протанопию и её проблемным красным или Тританопию с её проблемным синим. Тут в любом случае нужна консультация специалиста и обработка статистических данных, нужны испытания-тестирования, нужны правки. После этого стоит сформировать список условий и переменных-модификаторов цвета со своими именами. По какому принципу их называть? К каким компонентам эти модификаторы будут применяться? Если вы видели контрастную тему Windows начиная с Windows 95 и до плоской 10-ки, то вы, думаю, понимаете, о чём я. Можно попробовать сделать всё с обводкой, эдакий outline-mode, но и там есть нюансы — о них долго, это целая наука, и это не относится к основной идее повествования.
Кстати о реализации всего этого — в SCSS работу с цветом можно реализовать математикой и применять, добавляя модификаторы. Понятно, что глупо сравнивать SCSS и Figma, но смысловую аналогию реализации модификатора цвета в Figma пока официально толком «не завезли» на прод, и пока лучше и визуально доходчивее плодить варианты, чтобы разработчикам было видно, что и как писать. Вообще, сделать хороший UK-kit с учётом требований WCAG и темами — добрая половина дизайнеров не сможет, не то, что нейросеть.
Темы — простор для творчества и ад стандартизации. С "orange" или "navy" более-менее понятно, но вот какие оттенки должны, с точки зрения будущего пользователя (дизайнера), преобладать в темах "alien" или "space" — неясно. У каждого свои инопланетяне и свой цвет космоса. А современный запрос, например, "mint color" в поисковиках выдаёт цвета, которые, мягко говоря, далеки от цвета мяты зелёной/перечной.
Можно догадаться, о чём я тут веду речь. Это собственно и присутствует в названии антиутопии — абстрактное мышление. В данном случае — абстракция в нейминге цвета. Машины, выражаясь современным языком, «не умеют в абстрактное мышление». А с чего бы им уметь, если мы сами, являясь источником примеров для обучения нейросетей, легко войдём в ступор от вышеописанных вопросов?
Так что увы и ах — на простой запрос типа "сеть, создай UI-kit мобильного приложения для Figma" мы очень долго будем читать что-то типа «не хватает входных данных» в ответ. Ну, или получать такую дичь в качестве результата, что дурно станет даже видавшим картинку «это мы ещё посмотрим», сделанную в WordArt.
Хватит с антиутопией.
Взгляните на тарабарщину, которая присутствует на картинках, сгенерированных нейросетями — это даже не алфавит. И если даже ИИ сгенерирует алфавит, сгенерирует какой-то контекстно-зависимый заголовок, чтобы он соответствовал тематике поставленной задачи — это будет просто результат анализа того, что было создано ранее. Всё остальное — это «домыслы» нейросети. Они могут совпадать/не совпадать с субьективным мнением постановщика задачи или конечного потребителя продукта такого творчества. Эффект совы, натянутой на глобус, короче, будет переть из всех щелей (кстати, основную суть этого выражения ИИ, думаю «поймёт не так», и нарисует буквальную интерпретацию).
Выдыхаю с дизайном и искусством :)
Если говорить о технологиях в ключе «машины уже делают машины», то я очень слабо представляю себе создание искусственным интелектом, например, фрезерного станка в пяти осях с ЧПУ. Лично у меня в голове не укладывается масштаб исследований и разработки в области создания нейросети, которая сможет делать такие вещи. Человеческих исследований и разработки, заметьте.
Бизнес, думаю, скажет просто — овчинка не стоит выделки.
И если мы вплотную подберёмся к торжеству абсурда — «нейросеть генерирует нейросеть» давайте вспомним про извечный вопрос — зачем?
У людей всё будет хорошо. Реализацию «матрицы» тоже нужно кому-то выдумывать. Говоря более приземлённо, какую там «матрицу» — нейросеть для производства фрезерных станков не каждая мега-корпорация сделает.
Почему?
А зачем ей это?