高校設(shè)計學(xué)特色人工智能基礎(chǔ)教育構(gòu)建探析

張曉晨 惠蘭心 姚小玉

關(guān)鍵詞：AI智能;設(shè)計學(xué)特色;知識構(gòu)建;智能設(shè)計;高校教育

1新時代對設(shè)計學(xué)科高等教育的新要求

新工科包括新一代信息技術(shù)、人工智能和智能制造、機器人產(chǎn)業(yè)以及對傳統(tǒng)工科和交叉學(xué)科的升級和改造。在這一趨勢下，數(shù)字化和智能化是以工業(yè)設(shè)計為代表的設(shè)計學(xué)科的必然發(fā)展方向，進而也對設(shè)計學(xué)科的高等教育生態(tài)提出新的和更豐富的要求，落實在人才培養(yǎng)上也就是要求培養(yǎng)（如圖1）：

1）復(fù)合型設(shè)計人才：培養(yǎng)更有商業(yè)和人文價值、更受社會認(rèn)可、充分掌握和有效利用不同維度設(shè)計元素、具有跨學(xué)科視角和專業(yè)視野優(yōu)勢的設(shè)計人才。

2）重視合理性設(shè)計人才：培養(yǎng)具備從多方面，如力學(xué)結(jié)構(gòu)、環(huán)境適應(yīng)、人機工程、商業(yè)價值等角度，利用智能工具或框架，綜合考察設(shè)計合理性的設(shè)計人才;而不是一味強調(diào)視覺效果，或過分強調(diào)啟發(fā)式設(shè)計的傳統(tǒng)設(shè)計師。

3）前瞻設(shè)計人才：培養(yǎng)能把握設(shè)計趨勢和流行技術(shù)，走在設(shè)計前沿甚至引導(dǎo)設(shè)計潮流的設(shè)計人才。

4）敏捷設(shè)計人才：培養(yǎng)適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代敏捷開發(fā)節(jié)奏的高效率低負(fù)擔(dān)設(shè)計人才。

5）通透型設(shè)計人才：培養(yǎng)在新興團隊尤其是互聯(lián)網(wǎng)團隊中理解業(yè)務(wù)邏輯、能夠設(shè)計落地策略，理解用戶需求、公司戰(zhàn)略、落地難點的懂產(chǎn)品經(jīng)理、應(yīng)用策劃和工程師的設(shè)計人才。

6）成長型設(shè)計人才：培養(yǎng)預(yù)留多學(xué)科尤其是信息學(xué)科基礎(chǔ)接口，擅于從科學(xué)、藝術(shù)、技術(shù)等方面不斷學(xué)習(xí)和進步的成長型人才。

顯然，社會的進步、科技的發(fā)展，對新工科浪潮下的設(shè)計學(xué)科的高等教育人才培養(yǎng)提出了更具體、更嚴(yán)格的要求。設(shè)計學(xué)科高等教育經(jīng)過了多年的發(fā)展，已經(jīng)形成了系統(tǒng)穩(wěn)健的知識體系，在此基礎(chǔ)上設(shè)計人才培養(yǎng)新要求的迫切性，主要源于新一代信息技術(shù)、人工智能、智能制造和機器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展所導(dǎo)致的對中高端設(shè)計人才的旺盛需求。

2高校設(shè)計學(xué)特色人工智能基礎(chǔ)教育構(gòu)建的必要『嶼可行陛

2.1必要性

為建設(shè)新工科生態(tài)內(nèi)對人才培養(yǎng)有更新更豐富要求的高校設(shè)計學(xué)科教育體系，滿足設(shè)計學(xué)科人才培養(yǎng)的新要求，有必要將智能設(shè)計尤其是“人工智能+設(shè)計”的相關(guān)知識引入學(xué)科教育建設(shè)，從而帶來以下改進：

1）提升設(shè)計復(fù)合視野：人工智能已經(jīng)成為一種設(shè)計元素，并且將成為一種全新的思維方式。除專業(yè)技能和知識外，視角和工具的高度也決定了設(shè)計人才受社會的認(rèn)可程度和價值。

2）提升設(shè)計合理能力：相較于傳統(tǒng)的啟發(fā)式設(shè)計和感性判斷，懂人工智能的設(shè)計人才將可搭建或應(yīng)用深度強化學(xué)習(xí)支持下的設(shè)計支持場景，通過計算機輔助工程（computer AidedEngineering，簡稱CAE）和強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，簡稱RL）的手段從多個評價標(biāo)準(zhǔn)共同作用下輔助設(shè)計。

3）提升設(shè)計前瞻能力：人工智能已經(jīng)廣泛滲透到智能硬件與材料、傳感器設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等產(chǎn)品中，并將進一步擴大自身影響和落地實踐。擁抱人工智能思維方式的人才培養(yǎng)，才能帶來與時俱進，擁有新時代以新智能為特色的廣義設(shè)計前瞻性。

4）提升敏捷設(shè)計能力：敏捷開發(fā)和敏捷工程早就在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)牢牢扎根，在當(dāng)前快節(jié)奏的環(huán)境中，敏捷設(shè)計也是開發(fā)和工程中的核心一環(huán)。人工智能可以幫助設(shè)計師處理大量有章可循、規(guī)則明確、評價標(biāo)準(zhǔn)清晰的任務(wù)，從而提升設(shè)計效率。例如，喵圖科技的人工智能輔助動漫創(chuàng)作，可以自動給動漫上色、圖像優(yōu)化、背景快速生成，平均節(jié)省動漫設(shè)計師50%的時間。

5）提升人才對產(chǎn)品的理解能力：隨著人工智能的飛速發(fā)展，其高效的業(yè)務(wù)能力和適度的應(yīng)用門檻決定了人工智能會逐漸滲透絕大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)品中（例如，生活中耳熟能詳?shù)氖謾C端應(yīng)用，絕大部分使用了包括運算智能、認(rèn)知智能和生成智能內(nèi)的人工智能）。而懂產(chǎn)品的設(shè)計人才，則是產(chǎn)品團隊的靈魂，可以從產(chǎn)品經(jīng)理、應(yīng)用策劃和工程師的視角分別剖析產(chǎn)品，并給出滿足甚至高于需求的設(shè)計作品。

6）構(gòu)建終生成長型知識結(jié)構(gòu)：以互聯(lián)網(wǎng)和新媒體公司為代表的新興優(yōu)勢企業(yè)是承載設(shè)計人才就業(yè)的主要社會載體，在服務(wù)經(jīng)濟實體、實現(xiàn)自我價值的過程中，由于新興優(yōu)勢企業(yè)往往具有領(lǐng)域創(chuàng)新、產(chǎn)品跨學(xué)科、設(shè)計落地、敏捷開發(fā)等特點，因而對設(shè)計人才的成長維度和跨學(xué)科長期可塑性有更高的期望。人工智能涵蓋和承接了智能設(shè)計、人因工程、決策系統(tǒng)、數(shù)理邏輯以及信息架構(gòu)等設(shè)計領(lǐng)域的重要知識基礎(chǔ)，將會是新設(shè)計人才知識結(jié)構(gòu)成長性的核心構(gòu)成。

2.2可行性

在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能不會替代設(shè)計師，但從事簡單重復(fù)規(guī)律設(shè)計工作的設(shè)計師的工作會大量被機器剝奪，而更受社會認(rèn)可、更體現(xiàn)商業(yè)價值的設(shè)計職位更容易被擁抱人工智能的設(shè)計人才獲得。這是因為設(shè)計人才的核心競爭力取決于其專業(yè)技術(shù)、視角高度、視野廣度和特色實踐能力。而人工智能應(yīng)用和智能設(shè)計的能力將會是很長一段時間內(nèi)的稀缺資源，這不僅代表著設(shè)計人才具有更豐富內(nèi)容支撐下的專業(yè)能力，還允許設(shè)計人才具有前瞻性、科技性和數(shù)據(jù)支持性的視角高度和視野廣度。因此，將人工智能知識引入設(shè)計學(xué)科高等教育是新時代的不二選擇，而世界和中國教育、科技、經(jīng)濟、市場、社會的發(fā)展?fàn)顩r，為這一選擇的可行性打下了堅實的理論和實踐基礎(chǔ)：

1）中國高等教育和設(shè)計學(xué)科發(fā)展大環(huán)境的支撐：2018年4月2日，教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》給出量化指標(biāo)：到2020年建設(shè)100個“人工智能+x”復(fù)合特色專業(yè)。2017年7月《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要發(fā)展人工智能引導(dǎo)的創(chuàng)新設(shè)計研究、發(fā)展基于人工智能硬件的新產(chǎn)品設(shè)計平臺、引導(dǎo)企業(yè)在設(shè)計等環(huán)節(jié)引入人工智能。在這一學(xué)科發(fā)展和建設(shè)機遇下，將人工智能知識布局于設(shè)計學(xué)科生態(tài)中，對高校建設(shè)、學(xué)科升級和人才培養(yǎng)是三贏的局面。從學(xué)科發(fā)展的角度，近年來“人工智能+設(shè)計”的研究也大量且穩(wěn)定的增加（如圖2），不僅體現(xiàn)了當(dāng)前世界和中國智能設(shè)計研究的風(fēng)向，更為研究所引導(dǎo)的高等教育打下基石。

2）有效承接高中基礎(chǔ)：2019年起內(nèi)地高中學(xué)生必須要學(xué)習(xí)信息技術(shù)學(xué)科，課程內(nèi)容包括重要編程和人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）的學(xué)習(xí)。2018年1月，教育部公布的《普通高中課程方案和語文學(xué)科課程標(biāo)準(zhǔn)》中，正式將AI劃入新課標(biāo)。2018年4月28日，第一部專為中學(xué)教學(xué)編寫的AI教科書《人工智能基礎(chǔ)（高中版）》正式發(fā)布，該教材讓高中生了解AI的基本思想、常用算法和基礎(chǔ)應(yīng)用場景。吲。在這一背景下，以往困擾設(shè)計學(xué)科人工智能知識教育的設(shè)計類學(xué)生工科基礎(chǔ)知識薄弱和毫無人工智能相關(guān)經(jīng)驗的障礙被大幅度削弱了。

3）高校內(nèi)部與人工智能相關(guān)學(xué)科和專業(yè)共同建設(shè)和發(fā)展的支持：除研究成果外，實踐應(yīng)用也是人工智能的價值的重要體現(xiàn)。在國務(wù)院和教育部的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略中，尤其強調(diào)跨學(xué)科“人工智能+X”建設(shè)，而設(shè)計介于科學(xué)與藝術(shù)之間，在一定程度上有規(guī)律可循，是人工智能的重要試驗場和價值體現(xiàn)載體，相較絕大多數(shù)其他學(xué)科，更容易與高校內(nèi)部人工智能教育資源建立互利鏈接，產(chǎn)生雙贏的化學(xué)反應(yīng)。

4）人工智能技術(shù)發(fā)展的支持：近年來，使用人工智能的門檻越來越低，很多以前難以想象的技術(shù)、資源和工具都在無限靠近高校的課堂。例如，僅僅就特定算法的思想講解和演示而言，Matlab可以勝任一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)、演示的任務(wù)，其上的一些深度學(xué)習(xí)、生成學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)包還可以以演示講解和小組項目的形式讓學(xué)生進一步了解人工智能中機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容;TensorFlow可以滿足一些較復(fù)雜算法的可視化講解和演示;github上的大量優(yōu)質(zhì)開源項目，如yolo可以滿足學(xué)生對于具體算法內(nèi)涵和應(yīng)用的需求。在此基礎(chǔ)上，學(xué)生即可充分理解人工智能設(shè)計輔助工具，如autodesk dreamcatcher的工作原理和能力上下限。

5）相關(guān)行業(yè)發(fā)展和外部企業(yè)的需求和支持：校企合作是企業(yè)和高?；ダl(fā)展的重要形式，而很多企業(yè)對于設(shè)計具有極高要求，同時又對于設(shè)計科學(xué)性和智能性抱有較高期待。為此，會以提供教育資源、實習(xí)機會和共建實驗室的形式與高校共同發(fā)展和建設(shè)具有智能特色的設(shè)計學(xué)科。這不僅是從資源上給予資助，更讓人才培養(yǎng)的過程緊貼實踐、技術(shù)容易落地以及極大地提升被培養(yǎng)人才的設(shè)計學(xué)習(xí)積極性。

顯然，“人工智能+設(shè)計”具有新時代新意義，是設(shè)計學(xué)科發(fā)展的必經(jīng)之路和必要建設(shè)部分。承接當(dāng)前國際國內(nèi)經(jīng)濟和科技發(fā)展的動態(tài)，面向設(shè)計學(xué)科的高校人工智能教育已經(jīng)具有充分的可行條件，蓄勢待發(fā)。

3高校設(shè)計學(xué)特色人工智能基礎(chǔ)教育構(gòu)建的定位與目標(biāo)

作為有設(shè)計學(xué)科特色的人工智能基礎(chǔ)教育，應(yīng)該有明確的定位和目標(biāo)。首先，設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育著眼于培養(yǎng)能利用人工智能技術(shù)和人工智能設(shè)計工具來輔助設(shè)計的設(shè)計人才、豐富設(shè)計人才的信息化視野和數(shù)據(jù)邏輯依托下的設(shè)計能力、強化設(shè)計人才在新工科生態(tài)下的適應(yīng)性和競爭力;其次，必須正視的現(xiàn)實是設(shè)計學(xué)科相較傳統(tǒng)工科普遍減少了數(shù)理基礎(chǔ)的相關(guān)課程和訓(xùn)練，數(shù)理邏輯和演繹推導(dǎo)不是設(shè)計人才之所長;再次，盡管設(shè)計學(xué)科是與人因工程、心理學(xué)、建筑學(xué)、管理學(xué)、美學(xué)、工程學(xué)緊密關(guān)聯(lián)彼此支持的強交叉學(xué)科，但其核心仍是一門強調(diào)應(yīng)用的學(xué)科。因此，設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育應(yīng)著眼于培養(yǎng)對人工智能與設(shè)計深入理解的創(chuàng)新型應(yīng)用專家，而不是與人工智能專業(yè)人才同質(zhì)化的人工智能科學(xué)家。

4高校設(shè)計學(xué)特色人工智能基礎(chǔ)教育構(gòu)建的途徑

基于以上定位與目標(biāo)，研究提出具有設(shè)計學(xué)特色的人工智能教育路徑：

1）新工科背景下具有“藝工結(jié)合”特色的人工智能教育：建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，教育應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)人才從原有經(jīng)驗和專業(yè)知識出發(fā)，建構(gòu)起新的經(jīng)驗和知識結(jié)構(gòu)。設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育應(yīng)緊密結(jié)合設(shè)計學(xué)科的業(yè)務(wù)邏輯和專業(yè)知識，在（數(shù)據(jù)）清洗、解析、訓(xùn)練中充分引入專家知識，并依托設(shè)計場景和上下文語意進行設(shè)計學(xué)特色的“藝術(shù)+科學(xué)”特色教育。應(yīng)明確教育路徑是將人工智能與專業(yè)人才培養(yǎng)策略匹配，將人工智能與設(shè)計專業(yè)特長結(jié)合，讓傳統(tǒng)優(yōu)勢變得更明顯。

2）開發(fā)適用于培養(yǎng)設(shè)計人才的人工智能設(shè)計教材：需要切實解決當(dāng)前人工智能教材過于偏重數(shù)理推導(dǎo)或過度浮于表面的兩極分化的現(xiàn)象，并且解決教學(xué)內(nèi)容與實踐相互脫節(jié)或幾張皮的現(xiàn)象。目前，人工智能教材大部分面向的是高等學(xué)校計算機學(xué)院或人工智能學(xué)院的本科生，目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生的算法設(shè)計和科學(xué)精神，對設(shè)計學(xué)科的本科生來說閱讀較為吃力，而且通常一門課程下來大部分時間放在了數(shù)理推導(dǎo)、命題證明和算法分析，而根本沒有精力去在老師的引導(dǎo)下實踐到設(shè)計中。因此，通過整合學(xué)科頭部力量和外聯(lián)資源開發(fā)一套重算法邏輯而輕數(shù)理推導(dǎo)、重應(yīng)用場景而輕命題證明、重項目實踐而輕空談理論的有設(shè)計學(xué)特色的人工智能設(shè)計教材勢在必行。

3）差異化教育：設(shè)計學(xué)特色的人工智能基礎(chǔ)教育應(yīng)確保與工科人工智能教育的差異化。而差異化的根源必然立足于人才培養(yǎng)的目標(biāo)與定位。首先，設(shè)計學(xué)科的人工智能教育目的是讓設(shè)計人才透徹地掌握智能設(shè)計相關(guān)的人工智能基礎(chǔ)理論和算法，并通過大量實踐了解人工智能、人工智能CAD（計算機輔助設(shè)計）和人工智能CAE（計算機輔助工程與仿真）是如何影響和輔助設(shè)計，從而提升設(shè)計視野和知識維度進而培養(yǎng)學(xué)以致用、專業(yè)扎實、可塑性強的新設(shè)計人才，而不是為了培養(yǎng)人工智能科學(xué)家。2018年9月，17歲的英國高中生Mikel Bober-lrizar獲得史上最年輕Kaggle的Grandmaster的例子說明，從人工智能落地應(yīng)用角度講，理解算法工作原理比懂?dāng)?shù)學(xué)更重要。其次，不同高等教育機構(gòu)的設(shè)計學(xué)科有不同的特色，應(yīng)選擇適合自身研究和發(fā)展，有助于增進自身優(yōu)勢設(shè)計特色的人工智能知識方向。最后，人工智能在設(shè)計中根據(jù)場景、目標(biāo)和業(yè)務(wù)不同有不同的對應(yīng)技術(shù)、方案和呈現(xiàn)形式，跨度極大。設(shè)計學(xué)科的人工智能教育，應(yīng)緊密貼合業(yè)務(wù)邏輯，有針對性地展開個體或小組間的差異化培養(yǎng)。盡量避免泛而不精的通識方案，應(yīng)堅決拒絕通用人工智能人才培養(yǎng)的教育模式。

4）師資隊伍知識升級和持續(xù)更新：為擬開展和從事相關(guān)人工智能設(shè)計和輔助設(shè)計的教師提供充分的知識升級資源和支持，通過在線培訓(xùn)、項目驅(qū)動、跨學(xué)科合作等手段定期提供相關(guān)教師知識更新的途徑與機會。

5）培養(yǎng)人才的跨學(xué)科自學(xué)能力：立足設(shè)計學(xué)科人才培養(yǎng)發(fā)展的長遠(yuǎn)目標(biāo)，整合信息科學(xué)與人工智能教育資源，培養(yǎng)學(xué)識精通的專業(yè)設(shè)計人才，并為設(shè)計人才的跨學(xué)科終生學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)和拓寬視野。

6）構(gòu)建智能設(shè)計和人工智能輔助設(shè)計的小生態(tài)：教育從來都不是獨立存在的，任何成功的教育體系或特色教育都依托并支撐與之搭配共贏的內(nèi)外生態(tài)。從高等教育體系內(nèi)部，應(yīng)當(dāng)有配套的師資力量、實驗環(huán)境和研究生態(tài);從高等教育體系周邊，應(yīng)當(dāng)盡力營造校企深度合作并整合實踐資源，讓知識指導(dǎo)和提升實踐質(zhì)量，而實踐反過來促進知識吸收。

7）以工程和項目為單元的短期工作坊：當(dāng)前設(shè)計人才大多數(shù)愿意擁抱人工智能，且對人工智能有一定了解，但卻苦于不知人工智能如何服務(wù)于設(shè)計以及如何下手。作為一門服務(wù)于實踐的科學(xué)，人工智能具體問題具體分析，需要上下文任務(wù)需求和工程、工具環(huán)境。以工程和項目為單元的短期工作坊，可以快速高效地從經(jīng)典“人工智能+設(shè)計”案例出發(fā)，讓設(shè)計人才了解人工智能服務(wù)設(shè)計的多種形態(tài)和載體，有效提高設(shè)計人才理解、應(yīng)用和革新人工智能設(shè)計的效率。

8）重視課程和項目的可解釋性和可視化傳達：在計算機科學(xué)界，人工智能尤其是機器學(xué)習(xí)中的可解釋性和可視化近兩年受到高度重視，也促生了很多優(yōu)秀的解釋策略和可視化方案。由于解釋性和可視化是設(shè)計學(xué)人才理解和掌握人工智能知識的關(guān)鍵橋梁，相較一般意義下的人工智能學(xué)習(xí)，可解釋性和可視化傳達是設(shè)計學(xué)科教育中落地課堂和實踐的重中之重。

9）把握設(shè)計學(xué)科教育發(fā)展的大方向：關(guān)注國際設(shè)計學(xué)科教育發(fā)展趨勢、了解國內(nèi)學(xué)科領(lǐng)先院校的智能化教學(xué)改革舉措。通過聯(lián)合辦學(xué)、訪問交流、共享資源、援助建設(shè)、線上線下調(diào)研等手段分層次的學(xué)習(xí)和借鑒例如MIT、CMU、清華、同濟等國際國內(nèi)頭部設(shè)計學(xué)科所在院校的智能設(shè)計經(jīng)驗和教育思路，同時也關(guān)注其他設(shè)計學(xué)科院校的發(fā)展新舉措。通過把握方向、借鑒經(jīng)驗、學(xué)習(xí)思路、合理利用辯證等方式對其進行取舍從而達到少走彎路、事半功倍地選擇適合自身的人工智能設(shè)計和輔助設(shè)計教育教學(xué)路線。

5高校設(shè)計學(xué)特色人工智能基礎(chǔ)教育構(gòu)建的潛在風(fēng)險與應(yīng)對策略

建設(shè)具有設(shè)計學(xué)特色的人工智能基礎(chǔ)教育應(yīng)具有時代特色，同時也應(yīng)警惕一些潛在的風(fēng)險和不確定性，也就是說：

1）設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育不應(yīng)貪多貪深：首先，人工智能是一門有60多年發(fā)展歷史的成熟學(xué)科，其背后的知識體系系統(tǒng)而繁雜，因此，我國陸續(xù)掛牌了多所人工智能學(xué)院并設(shè)立人工智能本科專業(yè)，來系統(tǒng)地培養(yǎng)人工智能人才。想通過一門課程、實驗和少量工作坊讓設(shè)計人才深入地掌握人工智能及其背后的數(shù)理原理是不現(xiàn)實的。其次，設(shè)計學(xué)特色的人工智能教育旨在培養(yǎng)創(chuàng)新型智能設(shè)計應(yīng)用人才，而不是人工智能科學(xué)家，因此算法層以下的內(nèi)容不是設(shè)計學(xué)科關(guān)注的首要對象。最后，成熟的人工智能平臺、工具和框架已經(jīng)比較豐富，在高校教育有限的時間和資源條件下，建議選取有代表性的框架和技術(shù)進行講解、演示和實踐，而不是對太多的廣度內(nèi)容進行講解。

2）人工智能不只是機器學(xué)習(xí)：人工智能是包括智能決策、專家系統(tǒng)、演繹計算、模糊計算、機器學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域的系統(tǒng)學(xué)科。對設(shè)計學(xué)有重要意義和支持作用的不僅僅是近期流行的機器學(xué)習(xí)，過分強調(diào)機器學(xué)習(xí)的重要性而忽略其他人工智能領(lǐng)域?qū)υO(shè)計的影響和幫助，會造成教育資源的不健康傾斜和以己之短搏人之長的不良后果。

3）設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育應(yīng)具有實踐特色：習(xí)近平總書記在十九大報告中強調(diào)，要推動“人工智能和實體經(jīng)濟的深度融合”。人工智能是情景式的科學(xué)，設(shè)計也具有強應(yīng)用屬性，因此，設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育應(yīng)具有實踐特色。對于人工智能設(shè)計、人工智能輔助設(shè)計和人工智能指導(dǎo)設(shè)計應(yīng)分專題以示例項目和小組實踐為載體進行教學(xué)，項目貴精忌雜。相關(guān)教師可深入淺出地講解算法和框架思路后，依托具體開源項目進行指導(dǎo)。

4）設(shè)計學(xué)科的人工智能基礎(chǔ)教育不必盲目跟進人工智能研究最前沿：首先，很多從人工智能學(xué)科領(lǐng)域視角來看非常有價值的創(chuàng)新和研究成果，例如，將某架構(gòu)的結(jié)構(gòu)部分優(yōu)化或?qū)⒔Y(jié)果準(zhǔn)確度提升了百分之幾，從設(shè)計學(xué)實用的視角來看并沒有太大差別。其次，最新研究成果中一般描繪的是通過理論推導(dǎo)或?qū)嶒烌炞C達到的一種愿景和可能性，距離成熟落地往往有一定時間間隔。再次，從研究成果到高等教育尤其是設(shè)計學(xué)科的課堂教育有一個教師理解吸收并甄別適用性和實用性的過程，而此過程代價較大，收益卻很有限。最后，人工智能作為一門成熟的學(xué)科，內(nèi)部體系已經(jīng)非常健全，其落地實踐在近三年也有了飛速發(fā)展，應(yīng)用門檻不斷降低，利用人工智能社區(qū)內(nèi)豐富的設(shè)計相關(guān)高星級開源項目和成熟的商業(yè)化人工智能設(shè)計工具為媒介進行知識的傳授是設(shè)計學(xué)科人工智能教育的趨勢。

5）對教育從業(yè)人員要求較高：設(shè)計學(xué)特色的人工智能教育對從業(yè)者提出較高要求，其必須從繁雜的人工智能知識中抽取與設(shè)計相關(guān)且對設(shè)計人才有益的內(nèi)容，并且要深入淺出地傳授大量晦澀難懂的人工智能知識，對設(shè)計學(xué)、人工智能和視覺傳達都必須有深入理解和扎實的實踐經(jīng)驗。

6）警惕Bleeding Edge現(xiàn)象：在教育創(chuàng)新的同時，若沒有足夠的實驗、試驗與時間考驗，教育模式的升級和改革的影響力和副作用可能無法被充分認(rèn)識，進而產(chǎn)生較高風(fēng)險。扎根專業(yè)、逐步改革、評估迭代、重視市場，可以有效規(guī)避風(fēng)險。

6結(jié)語

無論是機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)還是決策支持、專家系統(tǒng)，人工智能已經(jīng)迅速地滲透入設(shè)計學(xué)科的紛繁業(yè)務(wù)中。為設(shè)計人才提供人工智能基礎(chǔ)知識與人工智能設(shè)計實踐的教育機會，對提升教育質(zhì)量和人才競爭力都有極大支撐。通過分析設(shè)計學(xué)科人工智能教育的必要性和可行性，本文建議將設(shè)計特色人工智能知識放入設(shè)計學(xué)科高等教育框架內(nèi);經(jīng)過分析潛在的風(fēng)險與不確定性，本文建議設(shè)計學(xué)特色人工智能教育應(yīng)逐步開展，從一門課、一門實驗、一本教材開始。既要充分擁抱和利用人工智能來強己之強，又要避免貪多冒進、浪費教育資源、傷害設(shè)計人才，超越狹隘的短期視野和傳統(tǒng)觀念，才能讓設(shè)計學(xué)科高等教育更加豐滿、健康、活力旺盛，讓設(shè)計人才擁有新工科潮流下的強大設(shè)計競爭力。