“入侵”时尚圈时尚圈迎来人工智能新时代_邓翔鹏.pdf
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1、10 Fashion China特别报道|FeatureAI“INVADING”THE FASHION INDUSTRY:THE COMING OF THE AI ERA FOR THE FASHION INDUSTRY“入侵”时尚圈时尚圈迎来人工智能新时代编辑:朱烨 文:邓翔鹏 图:作者提供从元宇宙到ChatGPT,科技与时尚的关系愈发紧密,人们在获得新奇感体验的同时也陷入了一丝不安。回顾历史,科技进步带给人类的更多是喜悦,但变革的影响往往是巨大的,原有的产业格局和体系甚至会瓦解重构,更重要的是,曾经的变革还没有涉及到人类引以为豪的创造力,这曾经是被看作地球上唯一高等生命体的优势特征。一直以
2、来,时尚圈最离不开的便是艺术与技术,而且时尚的先锋性特征也决定了它乐于向着技术的最前沿进发,这体现出无限的想象力和变革力。喜悦也好,担心也罢,一场技术革命正在来袭,一个未来可期的时代正在来临。特别报道副本.indd 102023/7/14 14:19:06DOI:10.20100/11-4548/ts.2023.08.026Fashion China 11特别报道|Feature智能技术探源当下AI技术革命如火如荼地进行中,它已远远不是一个认知概念的存在,而是正在改变着我们世界的力量。所谓AI是ArtificialIntelligence的缩写,也就是人工智能。人工智能的源头可以追溯到20世纪
3、50年代,科学家们开始研究机器能否像人类一样思考和学习。1956年,在美国新罕布什尔州达特茅斯学院,一群科学家组成了“人工智能会议”,正式提出了“人工智能”这个概念。此后,人工智能逐渐成为计算机领域的一项热门研究方向。人工智能涉及计算机科学、信息技术和认知心理学等多个领域,以自动化、智能化为核心目标,涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个关键领域,通过模拟人类的智能行为和思维过程,为人类社会带来惊人的变革。1956年,在美国科学家组成“人工智能会议”2006年达特茅斯会议当事人重聚,左起:TrenchardMore、JohnMcCarthy、MarvinMinsky、OliverSelf
4、ridge、RaySolomonoff从人工智能的发展历程来看,最先经历了阿兰图灵、约翰麦卡锡、诺伯特维纳、马文闵斯基等致力于推理技术和知识表示技术的一众大师,他们倡导了符号主义理论基础,他们认为人工智能等同于使用逻辑形式描述现实世界。上世纪80年代中期到新千年,人工智能的研究定位是机器学习和神经网络,认为人类获得知识的过程是由一大批神经元组成的神经网络完成的,因此应该用神经网络来模拟人类思维的方式,其核心技术涉及:神经网络、遗传算法、模糊逻辑、支持向量机等。自2000年至今,人类获取知识的过程是通过概率和统计方法推理得到的,因此是应用高效的统计学习算法研究智能化问题。这个阶段,人工智能的研究
5、方向是深度学习和数据挖掘等,同时也是人工智能商业化应用快速发展的阶段。核心技术涉及:深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习等。阿兰图灵AI是计算机科学和工程领域研究的一个分支,旨在开发出实现人类智力的机器。而AIGC“生成式人工智能”则是一种把人工智能应用各领域的技术。AIGC是建立在AI技术之上的,但是AIGC与AI之间存在着很大的差别。AI更加注重人机交互和数据挖掘,在图特别报道副本.indd 112023/7/14 14:19:0612 Fashion China特别报道|Feature像识别、自然语言处理等领域有着广泛应用。而AIGC则注重通过人工智能技术来处理海量数据,对海量
6、数据的挖掘和分析能力要求更高。可以说AIGC是AI在更深入层面的应用,当今我们的时代是进入AI技术应用的时代。回看时尚的历史,科学技术力一直持续影响,但更多局限于机械操控逻辑层面。譬如先锋设计师HusseinChalayan就曾经打造过由纤维玻璃和树脂混合材料制成的裙子;更令人震惊的是,在秀场上,一个小男孩拿着遥控器对模特简单操作了一番,于是白色的外壳展开,好像飞机降落时的机翼,露出内里层层叠叠的粉色纱裙。可以说这是世界上第一件可以无线遥控的时装,从中我们既见证了科技,也看到了未来,而那时的未来就是当下。尽管技术日新月异,尽管AIGC给时尚行业从业者们带来很大的职业危机感,但实际上小男孩手中的
7、遥控器一直存在。AIGC技术让设计师们通过输入提示词,在极短时间内可以生成多张设计图,还可以不停地更新;更高、更快的效率让设计师们捏了一把汗。但是关键词的提供仍然是人脑发出的指令和做出的决策,人的经验从源头把控着方向,人工智能更多地是效率的提升。从整个人工智能的体系看,当下的我们仅仅是小心翼翼地迈出了一小步;这正如在互联网上曾引起了巨大讨论的艺术家MarcSimonetti为NikexJacquemus设计的全新运动装备配件,全部由AI设计软件制作;MarcSimonetti认为AI概念可以简单地解释为计算机能够显示类似人类的能力,从而激发和增强人类的创造力,目的是寻找创新的想法和思维过程。就
8、目前来说,人工智能可以取代掉很大一部分机械化和重复性工作,如现在的图像生成功能,会取代掉部分资料收集和整理任务,甚至还会承担部分时装效果图的绘制工作。但是,人工智能还要继续在技术上优化完善,考虑生产供应链的适配和整合,才能更好实现从设计到生产的转化。过于理想的AI效果如果不能以实物还原,会有一些遗憾。如Tiffany&Co.xNike传奇系列鞋款,在发布之前,一批AI艺术家发挥了创造力,想象出了这款备受期待的外观;但数字效果图将标准提高得过于理想,以至于当实际鞋款发布时,只是一款带有Tiffany蓝刻度的简单黑色绒面革运动鞋,玩家们的反馈除了失望还是失望。AI概念下的时装趋势将会一边抓科技赛道
9、布局,一边抓精准消费者习惯,流行与功能将借服装这一载体,迎来新一轮的变革。目前看,AIGC对服装行业的影响集中于商品企划、产品设计、零售终端三个环节,这也是时尚行业最为关键的几个领域,在这些环节中,我们最为熟知的是AIGC大大提升了设计师的效率,数字人和3D技术则可以给服装消费者带来全新购买体验。其实人工智能设计是系统化的,应该涉及全产业链的。人工智能以前更多涉及有着算法基础的部分,譬如智能的纸样技术,可以自动生成服装的版型,自动化的推版完成全号型的应用。最近兴起的AI风潮则开始涉及创意领域,创意领域通常被认为更加发挥自由,但缺乏一套规律性的算法,这与设计背后的文化动因存在紧密的关系。在20世
10、纪初期像经济学、数学、统计学常使用“量化”的方式更为直观地呈现,而涉及到情感、构造、心理、生活方式的部分难于量化,一直到了20世纪60年代,由于受到一些经济学家、作家、神秘主义者和社会科学家的努力,文化中难于量化的部分在时尚流行领域开始被应用。当今的文化计算把数学的、科学的思想应用到历史学等人文学科中,一方面反映了人文社科发展的数字化进程,另一方面也反映了当代学科融合已经向深处发展。信息时代、大数据时代的来临,使得获取、存储、调动海量的数据成为可能。而计算机视觉和图形技术的发展、成熟以及数据挖掘技术的快速发展,使得人们面对多样的文化及其产品时不再只依赖专业学者的知识和经验,而是可以依靠先进的技
11、术去更广泛、更深入地研究文化、传播文化。难于量化部分的应用更多探讨的是事物之间的关系,通过掌握大数据资源,进行分析得出结论。统一价值论认为,所有事物之间的关系可分为存在关系、事实关系、价值关系与行为关系等四种基本类型,它们分别通过人的感觉、认知、评价与意志等四领域边界突破特别报道副本.indd 122023/7/14 14:19:06Fashion China 13特别报道|Feature种类型的主观意识所反映。其中,感觉是人脑对于事物之存在关系所产生的主观反映,认知是人脑对于事物之事实关系所产生的主观反映,评价即情感与价值观是人脑对于事物之价值关系所产生的主观反映,意志是人脑对于自身行为关系
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