幸运的是，对设计师而言，目前AI独立设计出来的方案还不是那么「好用」。

由古至今，设计师们对于设计椅子总是热情不减。尤其是对许多知名的产品设计师和建筑设计师而言，一把椅子就可以足以代表他们在业界的身份地位。众所周知，一些珍稀的作品甚至可以在二级市场上卖出数百万美元的高价。

作为现代工业设计的典型应用，有时候只需通过一把椅子，我们就可以从中窥见大师的设计哲学。它记录了创造者对工艺、结构、物质和历史的态度；还能充当故事叙述者，或者作为拥有者自身品味的象征，以及某种生活方式的代表。

 

不久前，设计师 Philipp Schmitt 和 Steffen Weiss 开始了一项有趣的研究，他们想知道一组神经网络（ AI ）能否通过的自身不断学习，最终具备一位优秀设计师才拥有的创造性的神秘感，进而去创造出一个现代的「经典设计」。

 

不难看出，这是一个融合了创新性、功能性和艺术性的实践项目，其中也包含了对许多深刻问题的探索，比如我们如何衡量和定义「好设计」。

 

那么问题来了， AI 到底能否设计出像椅子这种富有象征意义的产品，同时还兼具有伊姆斯夫妇（美国知名设计师）或马歇.布鲁尔（著名家具设计师）的审美能力呢？研究人员们对此的态度是：已经 2018 年了，不必怀疑 AI 的能力。

 

 

他们的项目名为 chAIr 。总部分别设在纽约和柏林的 Schmitt 和 Weiss 通过 Skype 合作了几个月来创建一个生成神经网络（ GAN ），然后用从 Pinterest 上搜到的 562 个源于 20 世纪的椅子设计的数据资料来对它进行训练。

 

设计师解释说， GAN 由两个神经网络组成：第一个被编程为查看图像，并学习如何去生成类似的图像，而另一个则负责检查生成的图像看起来是否像椅子，如果不像，则尝试对其进行优化。

 

 

基于上述两个变量，该算法生成了数百种造型，这些造型比基于功能性的设计看起来更抽象，更具雕塑感：这些草图看起来像是纯粹的联想，并混合了一些眼熟的元素：比如中世纪经典的锥形腿、汉斯.瓦格纳的弯木靠背设计、密斯.凡.德罗椅子的弯曲钢管， AI 将这些经典元素乱七八糟地拼凑起来，重新组装，创造出了奇特的新设计。

 

 

「对人类而言，它可以帮助我们在（后期）填充各种细节时激发出更多的想象力」， Schmitt 说道，然后他挑选了部分 AI 生成的椅子方案，并将它们深化成 3D 草图，最后再考虑到现实世界的各种变量和约束，如材料特性和物理依据，他用轻木，黄铜管和铝网制作了四个微缩原型。

 

 

由此产生出的四件作品，可以说是人类和人工智能之间的合作。虽然听起来不如单纯由计算机创造出的原始草图那么让人觉得惊奇，但这些作品恰好介于现实与幻想之间。不过有一些简直魔幻得让人摸不着头脑。

 

 

就目前而言，许多与 AI 合作的设计师都渴望展现幽默、时尚、还有机器学习的潜能，而 chAIr 项目则有些戏谑地探索了这项技术的局限性，以及自动化可以如何作为一个协作的艺术工具，而不是设计师的替代品。

 

 

「我已经在我自己以前的研究中尝试过机器学习，并发现这种技术一次又一次被夸大，似乎它们已经能够计算出以前计算机无法弄清楚的世界真相。可惜这些努力往往是非常错误的。」 Schmitt 说，「尝试去生成 ‘经典设计’ ，正是对 ‘机器学习’ 被视为无所不能的想法的大胆讨论，而作为典型设计对象的椅子正是研究这一案例的绝佳主题。」

 

 

他和 Weiss 没有为算法创建太多功能约束，而是设计了一个纯粹通过视觉手段来进行操作的程序，希望能够生成更抽象的椅子设计，以便后续进一步完善。他们两人也建议人工智能可以被用作间接工具和「视觉提示」，以进一步丰富设计师的创作过程。

 

作为项目的下一步， Schmitt 和 Weiss 计划用传统的丹麦木工技术来开发这四种设计的 1：1 原型，并强调人工智能只是整个设计过程的一部分。

「许多大名鼎鼎的设计师都设计过椅子，有人可能会说，世界上早就有足够多的椅子设计了。但是，设计师们还是会去设计椅子。他们把这个过程视为一种个人的表达、哲学或心态，一种历史的时间和地点，就像一幅画一样，」 Schmitt 沉思道。「在我看来，设计椅子仍然是人类聪明才智的表现形式，但我们当前这个世纪（将会出现）的一些标志性设计可能会由人类和 AI 通力合作而成，甚至完全由它们操刀主导。」