文 / Heather Yeh
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來到MIX 2018 的第二天 — 人工智慧，彷彿如一場AI交響樂，三位講者分別從不同的角度詮釋AI，內容精采豐富，經過多天後仍記憶猶新。
大家熟知的alpha go，在一夜之間的學習後，打贏李世石。前述範例只是在圍棋上的應用，實際上，AI卻已經遍佈於我們的生活中，從手機拍照的景深、Line, messenger中的聊天機器人，都有其足跡。
論壇一開始，吳卓浩老師說明AI應用的四波浪潮。AI的第一波浪潮：利用過去互聯網累積的數據資本應用於產品；第二波浪潮：傳統產業因先天優勢掌握大量數據，如銀行、保險、證券等較容易切入；第三波浪潮：新數據帶來新應用、界面和商機，如Amazon Echo/Amazon Go，第四波浪潮：機器全面自動智慧化，自動駕駛成為行業的催化劑，AI將進入每一台汽車，將它們改造成真正的智慧、自動駕駛車。
三位講者分別談到AI時代的產品與設計的思維
1. 從設計基礎、設計對象和設計方法切入
人們在設計有形的、無形的產品上，沿用著過去傳統的設計基礎，並保持高敏銳度來應對快速發展的技術；設計本身不在只是”結果”，而是以設計為手段，紀錄用戶在使用過程中的數據，利用數據重新構建與研發。
2. 人機互動到人智互動
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人和機(AI)的互動，除了「信任」外，採取「人+機器」的合作思維 “Collaboration, not supervision”，陳宜秀教授舉例：人和馬，是兩個共生協作的智慧體，理解對方的能力/經驗，感知周圍的環境而反應，感知對方的動作而糾正，分工（你專心跑，我專心砍人），馬的智慧能力，減少了人的mental loading，如同人和AI的互動，人並非完全仰賴AI，而是人必須學習如何跟AI互動與合作。
3. Thinking outside the box
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Swiftkey提供有效的輸入法，在設計的過程中，不斷地詢問自己是否還有其他方法比這更快? 設計師和工程師從AI Ranking Results→字典排列順序(用部首/筆畫排序)→AI Actions創造滑行輸入法到AI Cues，一直朝著降低使用者effort、提高準確度、速度為目標，讓使用者體驗變得更好。
Design is always make the best way or outside the box thinking may challenge exiting practices. — 許伯圳/Microsoft Swiftkey首席工程師
你害怕被AI取代嗎？什麼工作會被AI給取代呢？
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若要不被AI取代，我們需要什麼樣的專業與特長：
1. 跨領域
培養自己為跨領域人才，先從單一個領域慢慢學習，工作上多與不同領域的專家們合作、學習，建立起不同的Skill set就能有不同的發展。
2. 解決問題能力
設計師是解決問題的人，解決問題需要善用既有的工具，如AI就是很好的工具；透過AI發現問題、釐清問題、驗證問題，AI幫助我們把解決問題的流程變得更順暢，最重要的是善用工具，而解決問題能力是永遠不會變的核心價值。
3. 應用AI技術
做頂尖技術的人不多，但人人卻可以用應用技術，不用擔心自己要學什麼，但要學習新的工具並運用它，舉例來說，啟蒙陳宜秀教授的陶藝術家運用AI將無數種的化學原料，透過溫度實驗來調配釉料，新技術用在他所知的專業範疇中，善用AI技術，可以有很多不同的切入層面、不同的可能性。
很開心有機會參與MIX2018，並與大家分享一點心得，歡迎大家一起聊聊：）