機械蚭蚈ツヌル

これは、Airbnbの蚭蚈システムを扱うデザむナヌプログラマヌのゞョンゎヌルドず、以前はuKit AIのように、Web芁玠の蚭蚈ず再蚭蚈にニュヌラルネットワヌクず機械孊習を適甚しようずするグリッドプロゞェクトの埓業員による蚘事の翻蚳です。







蚭蚈は、あらゆる皮類の仮説を構築するほが無限のプロセスであり、さらに郚品を組み立おようずしたす。



䞀連の条件を含むプロゞェクト抂芁を受け取った埌、それらを満足させるすべおのオプションを解決するために出発したした。 その過皋で、仮説ツリヌが成長し、さたざたなシナリオ発散を考え出し、デザむナヌ、顧客、ナヌザヌのチヌムの経隓を結集しお、最適なオプションを遞択したす収束。



このプロセスは、プロゞェクトが完了するたで繰り返され、詳现に説明されたす。 壁に黄色いステッカヌ、ホワむトボヌドにスケッチ、レむアりトを描画するためのツヌルを䜿甚しお分岐し、倉換したす。最終的に、コヌポレヌトアむデンティティ、怅子、家、りェブサむト、プログラムなど、高レベルの詳现で完成したす。



デザむンは、発散ず収束のプロセスです。 急いで怜玢に集䞭する思考を制限したす-そしお今、統䞀された意思決定ず創造性ず深さの欠劂に耐える以倖に䜕も残っおいたせん。



私たちの自転車



コンピュヌタヌは、私たちをより良くするためのツヌルです。 スティヌブ・ゞョブズの「コンピュヌタヌは脳のための自転車です 」ずいう衚珟は非垞によく知られおおり、その意味は今ではあいたいになっおいたす。 しかし、これは驚くべき芳察です。 コンピュヌタヌは、私たち自身の拡匵であり、私たちがより良く、より速く、よりスマヌトに䜜業できるようにするツヌルです。 近い将来、人々は翌、背びれ、たたは目に芋えない胜力を持぀可胜性は䜎くなりたすが、生物孊的進化の代わりに、もっず魅力的なものがありたす。それは機械による進化です。 粟神胜力の面でどの方向に進化したいかを決定し、この倉化を自分で管理するこずができたす。 情報化時代では、私たちのテキスト゚ディタヌは制䜜の手段であり、倉革の手段です。



ただし、Macの登堎以来、蚭蚈ツヌルはそれほど倉わっおいたせん。 過去30幎にわたり、Quark、Quartz Composer、Corel Draw、Creative Suite、Sketch、SketchUp、Photoshop、Freehand、Fireworks、Framer、Figmaが倧奜きでしたが、これらはすべお基本的に同じ原理で動䜜したす。



キャンバス、ドキュメント、プロパティの盎接操䜜。 新しいツヌルは、ドラッグアンドドロップピクセルよりもコヌドずノヌドでより倚くの戊いをしたすが、同じレベルで機胜したす。 脳ず楜噚の間で1察1の察応党単射が確立されたす。最初にフォントサむズを線集し、次に色、次にフォントの倪さを線集し、最埌に角を䞞めたす。





私たちのツヌルは30幎でほずんど倉わりたせん



これは玠晎らしい成果です 私たちの頭の䞭のデザむンず画面の間には盎接的な察応がありたす。 必芁な技術的スキルを考えるず、最も倧胆な創造的なアむデアの実装のためにコンピュヌタヌから亀枉するこずができたす。 ポスタヌのアむデアを慎重に考え出し、プリンタがそれを実装するのに数日、たたは数週間も埅぀のではなく、ほが瞬時にフィヌドバックルヌプを取埗したす。 私たちは考え、描きたす1察1の察応。 頭の䞭に収たるようにしたしょう。埌でこのトピックに戻りたす。



テむルズオブデザむンスタゞオ



䞀握りの20個のサむコロを取り、ロヌルプレむングゲヌムの時間です ゲヌムデザむナヌずデッドラむンをプレむしたす。これは、午埌の時間を過ごすために長い圱ずスキュヌモフィズムに぀いお議論したい人のための刺激的なアクティビティです。



モデレヌタヌ私たちのヒヌロヌは、99レベルの迷惑なアヌトディレクタヌず2レベルのゞュニアデザむナヌです。 䌚堎デザむンスタゞオ。 壁はむき出しのレンガでできおいるようで、これは間違いなく私たちをショヌディッチ、りィリアムズバヌグ、ミッション、たたはクロむツベルク、セヌデルマルム、たたは...



ANNOUS ART DIRECTORこれはどこでも起こり埗たす。



叞䌚者はい、そうです。 そのため、あなたの前にはThunderboltディスプレむがあり、あなたの埌ろには、デザむンをテストしようずしおいる間、人々が隒々しく、䞍意にピンポンを挔奏しおいたす。 バックグラりンドでは、誰かが圌のDraplinぞの愛に぀いおツむヌトしたり、Designer Newsなどに぀いお懐疑的な意芋を述べおいたす。 巊偎にはほくろのパックがあり......



ゞュニアデザむナヌこのゞョヌクはばかげおいる、私たちはそれを埗る。



ホストそれでは始めたしょう



楜しいアヌトディレクタヌ時間をかけお、私たちが䜜成しおいるサむトの蚘事ペヌゞのレむアりトを提瀺しおいただきありがずうございたす。 すぐに2、3の小さな文章を玹介し、タむポグラフィを䜜成するのを手䌝うず思いたした。 この芋出しから始めたしょう。 これらの4぀のフォントを詊しおください。 フォントサむズを26ポむントに蚭定しおいるようですが、代わりに22、24、28、32ポむントを詊しおください。 そしお、通垞のスタむル、倪字、倪字、スヌパヌファットなど、それぞれ異なるスタむルのスタむルでそれぞれがどのように芋えるかを感じるのは玠晎らしいこずです。 そしお、垂盎リズムの1、2、たたは4単䜍でのむンデント。



ゞュニアデザむナヌ 4぀のフォント、4぀のサむズ、4぀のスタむル、そしお3぀のポゞション これらは192のバリ゚ヌションです



楜しいアヌトディレクタヌはい、確かに。 そしお今、テキストの本文に぀いお。 これらの6぀のフォントを、サむズが15、16、および17ptで、通垞のサむズで、1.4、1.5、たたは1.6の行間隔をカりントするために適甚するずどうなりたすか



ゞュニアデザむナヌ 192✕6✕2✕3✕3 ...移動䞭の堎合、これは20,736バリ゚ヌションです



楜しいアヌトディレクタヌ玠晎らしい。 次の怜蚌段階を1時間で実行するために、それらを1぀ず぀描き、フォヌムに接着し、壁に掛けたしょう。



ゞュニアデザむナヌ ...



ホストすみたせん。



玠晎らしい 電子タブレットを取り䞊げる時が来たした。



私たちの脳ず目



経隓ず盎感を䜿甚しお、さたざたなオプションを頭の䞭で䜜成し、モダンなデザむンツヌルを䜿甚しお合理的な倖芳にしたす。 芋栄えが良いず仮定し、実際に機胜するかどうかを確認する実隓を行いたす。



私たちの実隓宀はプログラムであり、炭化氎玠に倢䞭になっお爆発するのではなく、私たちの実隓はコピヌず貌り付け、アヌトボヌドのコピヌの䜜成、パヌツの倉曎のプロセスを䞭心に展開しおいたす。 私たちは䜕をしおいたか、退屈で死にかけおいる、たたは気が散っおいるこずを思い出そうずしおいたす。



この段階を芋逃すこずはできたせん。画面䞊たたは印刷物で仮説をテストする必芁がありたす。 デザむナヌの才胜や経隓がどれほど優れおいおも、圌はただ頭の䞭で完党にデザむンするこずはできたせん 。



ゞョセフ・リクリダヌの䜜品「人間ずコンピュヌタヌの共生」は、信じられない掞察で珟圚の䜜業プロセスを説明しおいたす。 「私の「思考」時間の玄85が思考の波に同調し、決定を䞋し、発芋したした必芁なもの。 情報の怜玢ず取埗には、評䟡よりもはるかに時間がかかりたした。 スケゞュヌルを䜜成し、それらを䜜成するアシスタントをトレヌニングするのに䜕時間もかかりたした。 グラフの準備が敎うず、関係はすぐに明らかになりたしたが、構築する必芁がありたした。 ある時点で、人工音声の明瞭床ず音声察雑音比ずの関係の6぀の関数を比范する必芁がありたした。 デヌタを比范できるように衚瀺するのに数時間の蚈算を芁し、必芁なものを刀断するのに数秒しかかかりたせんでした 。



Likliderは、デゞタルデヌタ凊理の倜明けに1960幎にこれを曞きたした。 Xerox PARCでの最初のGUI実隓の10幎前、Apple IIのリリヌスの17幎前通垞の知的劎働者にパ゜コンの倧量配垃をもたらしたした。



Steve Jobsが「脳のための自転車」ずいう類掚を暗瀺しおいる最初のビデオは、1980幎に登堎したしたより有名なクリップは10幎埌に出おきたした。



日付が重芁だからです。 最新のツヌルはLikliderに完党な満足をもたらさなかったかもしれたせんが、過去56幎間は圌のアプロヌチに忠実な驚くべき革新の幅広い遞択を䞎えおくれたした。 圌が曞いた問題玙䞊の科孊実隓結果の時間のかかる蚈算を考えるず、MATLABテヌブルずシミュレヌションは確かに魔法のように芋えたす。



それでも...蚭蚈プロセスは、脳ず無制限の蚈算胜力を持぀デバむスずの間の物理的盞互䜜甚によっお制限されおいたす。 私たちの粟神胜力ずコンピュヌタヌは高速です。 私たちの手、マりス、キヌボヌドは遅いです。



1぀のコンポヌネントの20,000個のバリ゚ヌションを䜜成するのは少数であり、これらはほんの数個のフォントずいく぀かのサむズです。 デザむンを䜜成した最埌の実際のプロゞェクトの各芁玠の可胜なすべおの組み合わせを考えおください



誰かに焊点を合わせ、1぀のコンポヌネントの20,000皮類のバリ゚ヌションを実際に䜜成するほどコヌヒヌは䞖界には倚くないため、劥協したす。 節玄しおいたす。 蚭蚈ツヌルは実際には1984幎からあたり倉わっおいないため、コンビナトリクス党䜓の研究に目を぀ぶっおいたす。



Likliderは続行し、類䌌点は痛々しいほど銎染みがあるようです。

「ほずんどの郚分で、私は事務的たたは機械的研究に思考ず掻動時間を費やしたした䞀連の仮定たたは仮説の論理的および動的な結果の怜玢、蚈算、プロット、倉換、決定、解決策たたは隠れたパタヌンを芋぀けるための基盀の準備。 さらに、 䜕を詊しお䜕を詊さないかずいう私の遞択は 、 䞻に知的機䌚ではなく事務的な実行可胜性によっお決定的に決定されたした 。



私にずっお、デザむンは単なる発散ず収束です。 あなたが考えお芋るずき。 脳ず目。 䞭間のすべお-考えおから芋るたでの間に指数関数的に増加する時間-これは蚭蚈ではなく、単調な肉䜓劎働です。 これはデザむンであるず考える人もいたすが、実際には、思考の波に同調する方法、デザむンの波に同調する方法です。 デザむンは脳ず目のためのゲヌムです。



あなたがコヌドを曞くのが奜きなデザむナヌのカテゎリヌに属しおいるなら、類掚を始めるこずができたす。 プログラミングのパラダむムには、呜什型から宣蚀型たでさたざたなものがありたす。



呜什型プログラミングは、コンピュヌタヌに䜕かをカりントする方法を指瀺したす。 答えを埗るために、段階的な指瀺-手順-を圌に䞎えたす。



JavaScriptでこれを実蚌したしょう。 数字のリストがあるず想像しおください。各数字を2乗しお、すべおを足し合わせたいず思いたす。



//   function sumOfSquares(nums) { var i, sum = 0, squares = []; //      for (i = 0; i < nums.length; i++) { squares.push(nums[i]*nums[i]); } //      for (i = 0; i < squares.length; i++) { sum += squares[i]; } return sum; } sumOfSquares([1, 2, 3, 4, 5]) // 55
      
      





それどころか、 宣蚀型プログラミングは蚈算したいものに焊点を圓おおいたす-詳现は扱っおいたせん



 //   const square = a => a * a const add = (a, b) => a + b const sum = reduce(add, 0) //     square(2) // 4 map(square, [1, 2, 3]) // [1, 4, 9] add(1, 3) // 4 sum([1, 2, 3]) // 6 //     const sumOfSquares = pipe( map(square), sum, ) sumOfSquares([1, 2, 3, 4, 5]) // 55
      
      





宣蚀的な䟋は、きちんずしおいお、構成可胜で、非垞に読みやすいです。 呜什的-散らかった、配列の手動亀替。



これは、繰り返し負荷のトラりマが発生するたでアヌトボヌドをコピヌアンドペヌストする貧しいゞュニアデザむナヌの䟋ずはほずんど関係がないように思えるかもしれたせんが、デザむン甚のツヌルを遞択する際に圌の考えを理解するこずが重芁です。 珟圚のツヌルの助けを借りお、頭の芖芚に合ったデザむンを䜜成する方法をコンピュヌタヌに䌝えたす 入力デバむスをノックしお画面に各芁玠を衚瀺したす。 将来のツヌルを䜿甚しお、芋たいものをコンピュヌタヌに䌝え、圌らが理解したす望たしい結果を達成するために芁玠を構築する方法。



集合論に関するギャロップ



幞いなこずに、蚭蚈ツヌルを呜什型から宣蚀型レヌルに移行するこずは難しい問題ではありたせん。コンピュヌタヌには、蚭蚈プロセスの問題を解決するために䜿甚できる倉数、ルヌプ、配列などの耇雑で秘密の抂念がさたざたにありたす。



数孊のちょっずしたレッスンの時間です。 以䞋にいく぀かのセットを瀺したす。



家族= {Akkurat、Gotham、Tiempos}サむズ= {20,30,40}



次のようにそれらを乗算できたす。



ファミリヌ×サむズ= {Akkurat、20、Akkurat、30、Akkurat、40、Gotham、20、Gotham、30...}



この算術挔算は、セットのデカルト積ず呌ばれたす。各セットの芁玠のすべおの可胜な組み合わせ。 耇雑な数孊蚘号でそれを曞き留めお、むンタヌネット䞊の人々が私たちが賢いず思うようにしたす。



A×B = {a、b|a∈A∧b∈B}



これは、2぀のセットのデカルト積です。 しかし、nセットのデカルト積、非珟実的に倚数のセットのすべおの組み合わせを掚枬するこずもできたすnは垞に「非珟実的」ずいう意味です。 「高校で数孊のテストに倱敗したしたが、スマヌトに芋えるようになりたした」ずいう衚蚘システムを受け入れるず、次のようになりたす。



i = 1Si = S1×S2×⋯×Sn = {s1、s2、...、sn|s1∈S1∧s2∈S2∧⋅⋅⋅∧sn∈Sn}



これは私たちが手動で行うこずであり、タスクのすべおの可胜なオプションを描画しようずするず目を台無しにしたす。 アヌトボヌドは自分でコピヌする必芁がありたすが、本質的には少数のプロパティの積を蚈算したす。 これを色ず圢の䟋で説明したす。





3セットの芖芚プロパティの積3⹉3⹉3 =合蚈27オプション



そしお、珟圚のツヌルが遅い理由を説明するために自由に䜿える蚀語があるのでそれらは必須です手の物理的な操䜜を実行し、コンピュヌタヌに䜜業を行う方法を指瀺する必芁がありたす私たちのデザむンのオプションの党範囲、代替案を開発できたす。



私たちの前には、クリ゚むタヌを埅っおいる宣蚀型デザむンツヌルの䞖界がありたす。 これが私の䜜成です。





René補品蚭蚈ツヌル



Renéは、The Gridを離れた埌[2016] 2月に䜜業を開始したツヌルです。 これは以前に䜿甚したデザむンツヌルに䌌おいたす。アヌトボヌド、レむダヌ、フォント、色、䞞い角など、慣れおいる小さなものがすべおありたす。







入力フィヌルドはわずかに異なりたす。 さたざたな機胜を瀺すこずができたす。 このため、芋たいコンポヌネントのバリ゚ヌションをすべおコンピュヌタヌに䌝えるこずができたす。 Renéは宣蚀型の倉数蚭蚈ツヌルです。 仕組み







いいね 私たちのデザむンのすべおの可胜な組み合わせ。 詊しおみたいオプションのリストを増やしお、䜕が起こるかを確認できたす。 非垞に高速です。 いく぀かのオプションを確認するずすぐに、衚瀺スケヌルを1〜2倍に増やすこずができたすこれが収束です。 さたざたなオプションを芖芚化するために分岐し、芋栄えの良いオプションにズヌムむンしたす。 発散ず収束。



ボタンオプションを瀺す別の䟋を次に瀺したす。 私たちはルネに私たちが望むものを䌝え、それから圌は私たちにすべおの遞択肢を瀺したす







総圓たり遞択の蚭蚈



乗算の蚭蚈には倧きな利点がありたすが、あたり倢䞭にならないようにしたしょう。 私たちの理想的な゜リュヌションは、昔ながらの手動蚭蚈の方法ずブルヌトフォヌス法を䜿甚した゜リュヌションの怜玢の䞭間にありたす。 実際、考えられるすべおの蚭蚈オプションを提䟛するだけでは簡単すぎたす。 各フォント、サむズ、色、䜍眮の各組み合わせ。 問題は、蚭蚈が蚱容可胜なオプションの有限範囲を持぀無限の倉動のフィヌルドであるこずです。 私たちは、人が知芚できるよりも倚くの結果があるため、手動で遞別する必芁があるずいう事実にすぐに気付きたす。 遞択に察凊できないため、プロセスをオフにするず、ツヌルの意味が倱われたす。



「矎的センスがなければ、コンピュヌタヌは結果を提䟛するが、本圓の意味ではない、単なる心のないスピヌドマシンです。」-ポヌル・ランド



圌の実隓に基づいお、各段階でワヌクアりトするための理想的なオプションの範囲は玄4〜64です。 そのため、認知機胜ず画面スペヌスを組み合わせたす。どのような堎合でも、より倚くのバリ゚ヌション、さらには出力の終了堎所を認識するこずはできたせん。 2台の27むンチモニタヌで状況を保存できたすが、オプションを画面を超えおオフィスの壁を自由に歩き回るこずができる拡匵珟実ツヌルや仮想珟実ツヌルを䜿甚しおデザむンを䜜成するこずを考えお、より満足しおいたす。



ルネの完党なサむクルは䜕千ものバリ゚ヌションを生み出すこずができたすが、それらは発散ず収束の繰り返しのプロセスを通しお経隓されたす。



今すぐRenéで遊べたす。 これはただプロトタむプですが、デモなしではこの蚘事を終えるこずができたせんでした。 いく぀かの点に泚意しおください。







***



翻蚳 Takitana Zhukova、uKit Groupのロヌカリれヌションマネヌゞャヌ

線集 uKitのアヌトディレクタヌ、ビクタヌ・カドニコフ

タむトルむラスト Takitana Buyan、uKit Groupのデザむナヌ



*オリゞナルでは、ゞョンは「宣蚀的」ず蚀いたすが、私たちのチヌムでは、「マシン」、「生成的」、「アルゎリズム」などの甚語をよく䜿甚したす。 次のリンクで、ロシアのプロゞェクトからこのトピックに関する他の有甚な蚘事を芋぀けるこずができたす。






All Articles