Design AI

Die Rolle des Designers wird in Zukunft eine andere sein. Auch wenn diese Zukunft noch relativ weit entfernt ist, findet der Beginn des Wandels schon heute statt. Der technologische Fortschritt und künstliche Intelligenz werden die Arbeit des Designers maßgeblich verändern, Die Veränderungen versprechen große Möglichkeiten, weshalb diese für Designer schon heute von Relevanz sein sollten.

Design kann von den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, genauer gesagt des Machine Learnings, profitieren. Im Gegenzug dazu kann maschinelles Lernen sein Potenzial nur in Zusammenhang mit User Experience Design (UX Design) entfalten. Doch welche neuen Anforderungen wird das maschinelle Lernen an das Design stellen?

Zu dem Designprozess gehörte jeher das Kreieren von vielen Entwürfen, unter diesen auszuwählen, Verbesserungen vorzunehmen, Prototypen zu testen und wiederum die Ergebnisse zu beurteilen. Es ist ein evolutionärer Prozess mit genetischer Variation und natürlicher Selektion. So war es unvermeidlich, dass kurz nachdem Computer von Designern als Werkzeug für „computer-aided design“ (CAD), genutzt wurden, von der Genetik inspirierte Algorithmen und generative Gestaltung für die Erstellung und die Auswahl von Entwürfen genutzt wurden.

Generatives Design beschreibt einen Gestaltungsprozess, bei dem das Ergebnis nicht mehr direkt durch den Designer erzeugt wird, sondern durch einen programmierten Algorithmus. Generative Gestaltung verändert somit nicht nur den Prozess des Gestaltens, sondern auch die Rolle des Designs und des Designers.

Der bisherige digitale Gestaltungsprozess ahmte den Analogen nach. Grafische Werkzeuge, wie Schrift, Farbe und Form wurden durch Programme wie InDesign, Illustrator oder Photoshop der Adobe Creative Cloud, digitalisiert. Der Computer hat unsere analogen Werkzeuge visualisiert und effizienter gemacht. Der Gestalter nutzt die Programme, die Programmierer für ihn entwickelt haben und passt sich somit dem System an. Bei dem generativen Gestaltungsprozess schreibt der Gestalter einen Algorithmus und der Computer generiert das Ergebnis. Der Designer bewertet das Ergebnis und verändert nach Belieben den Quellcode, die Parameter oder den Algorithmus. Der Designer wird zum Programmierer seiner individuellen digitalen Werkzeuge.

Der Entwurfsprozess ändert sich grundlegend, da am Anfang nicht die gleiche Konzeption steht. Die Abstraktion der Informationen, um sie vereinfacht algorithmisch darzustellen, ist eine der grundlegenden Überlegungen bei der generativen Gestaltung. Der Prozess von der Idee zum Produkt verläuft über ein Regelwerk, die Algorithmen, die der Computer interpretiert und verarbeitet. Die Informationen müssen in kleinere Teile, auch „Divide and conquer“ genannt, zerlegt werden und mit den Bausteinen der Programmiersprache, wie Wiederholung, Logik und Zufall, zusammengesetzt werden.

Wiederholung ermöglicht Algorithmen eine Aufgabe so lange zu bearbeiten, bis sie gelöst ist. Das Prinzip spiegelt sich in den Codes generativer Gestaltungsprogramme, wie Processing, wieder. Die einfachen Schleifen und Doppelschleifen wiederholen einen Code so oft, bis ein grafisches Muster, zum Beispiel durch das exponentielle Wachstum der Formen, entsteht. Zudem spielt der Zufall bei der generativen Gestaltung eine große Rolle. Die Befehle „random“ und „noise“ generieren in dem Programm zufällige Strukturen. Der Zufall wird eingesetzt um Varianten zu erstellen und die menschliche Vorstellungskraft zu erweitern.

Laut dem Designer und Futurist Maurice Conti wird sich die Art, wie wir arbeiten in den nächsten 20 Jahren stärker verändern als in den vergangenen 2000 Jahren.

Zum Beispiel ist maschinelles Lernen ist in der Lage, Vorhersagen zu treffen. Dies kann für eine Personalisierung von Vorteil sein. Durch das Voraussagen bestimmten Verhaltens kann beispielsweise der Content einer Website auf die individuellen Wünsche des Users angepasst werden. Durch die automatische Optimierung fühlt sich der Nutzer mit dem Produkt, durch die hochpersonalisierte User Experience, emotional verbunden.

Zudem könnten Design-Programme könnten in Zukunft erkennen, welche Aufgaben wir wiederholend tun, Handlungen voraussehen und Abläufe automatisieren. Machine Learning wird, Designern dabei helfen, repetitive, zeitaufwendige Arbeiten zu automatisieren und dadurch Kosten einzusparen. Durch die Übernahme „lästiger“ Arbeiten durch die Maschine, hat der Designer mehr Zeit für Kreation und Konzeption. Die intelligente und dynamische Designsoftware verbessert und personalisiert sich fortgehend und ist nicht statisch wie die herkömmlichen Design-Programme.

Außerdem hilft Machine Learning Designern, etliche Daten zu ordnen und darzustellen. Es können Abläufe mechanisiert werden, die die menschliche Aufmerksamkeitsspanne übersteigen. Durch die Analyse von sehr komplexen Daten, ist es Designern möglich, bessere Produkte und Anwendungen zu kreieren.

Bereits existierende Programme geben einen Einblick, in welchen Bereichen und wie eine kreative künstliche Intelligenz Einfluss auf den Designprozess haben kann. Momentan arbeiten viele unterschiedliche Firmen an sehr individuellen Produkten, die auf den eigenen Nutzen zugeschnitten sind. Obwohl viele der Anwendungen noch in den Kinderschuhen stecken, sind die Anforderungen an Designer und die neuen Möglichkeiten erkennbar.

Mareen Hollmann

Bachelorarbeit WS 2017/18
Betreuung: Prof. Veruschka Götz
Zweitkorrektor: Christian Schäfer

 

Kolloquium
Dienstag 23.01.2018
13 Uhr
Raum Z102