空值合并运算符

协同设计

以生成式设计为例。长期以来，在制造业等领域，设计师和工程师一直依赖计算机辅助设计(CAD)工具来绘制零部件或者产品的三维“图纸”。采用生成式设计，用户将材料类型、性能标准和围绕成本的要求等参数输入到算法中，然后算法会创建出大量可供设计师和工程师选择的替代模型——无论是机器零部件还是家具。

结果可能是不寻常的、有机的设计，虽然不符合人们通常的预期审美，但符合规范，而且有时效率会更高。

Autodesk生成式设计和机器学习产品战略发展经理Seth Hindman指出，实际上，设计过程有很多繁琐的工作，需要设计师和工程师进行多次迭代。这反过来解放了用户，使他们能够腾出精力专注于自己角色中更高价值的方面。

他说：“生成式设计作为工程师的协作工具而备受赞誉，因为工程师没有时间，甚至没有意愿去研究整个设计空间。这增强了工程师实际开展工程工作的能力，使其工作更聚焦。”

Autodesk围绕生成式设计的工作始于其研发部门开发的试验平台项Dreamcatcher。这项技术已经在空客等工业公司开展试点，他们利用该技术来制造轻型飞机部件，而著名建筑师和设计师Philippe Starck则在椅子设计项目中使用了生成式设计平台。

这项技术后来被用在Autodesk的商用Fusion 360产品中，该产品被加州圣何塞市的电动摩托车制造商Lightning Motorkes等企业所采用。该公司首席执行官兼创始人Richard Hatfield表示，设计人员能够更快速、更高效地开发新零件，从而使公司实现了突破。

他说，以前，Lightning的设计部门会设计一个零件，然后围绕强度和其他规格进行分析，随后再进行修改——这是一个非常耗时的过程。Hatfield说：“采用了生成式设计软件后，它能够进行数百万次这样的迭代和模拟，与手工操作相比，速度有了巨大的提高。这就好比是试图用笔和纸来绘制零部件，而不是使用软件进行迭代。这是一个巨大的飞跃。”

奥地利设计工作室Edera Safety生产脊柱保护带等个人安全设备，对于该公司产品设计师Alexandre Martin来说，实际使用Fusion 360生成式设计工具后，其日常工作节省了大量的时间。

他说：“生成式设计将我的设计过程加快了十倍。这就像是让一个超高效的创意团队做几个月的工作，然后由我挑选出最有效的结果。”

Martin说，与人工智能的合作开辟了全新设计的可能，而这些新设计看起来似乎是违反直觉的。他说：“人工智能向我展示了我可能认为不合逻辑或者很容易被忽视的迭代，它确实感觉像是设计过程中的一个逻辑组成。”

已经投入工作的人类人工智能合作伙伴

从在办公软件中获得即时翻译，到在电子邮件中使用预先准备好的回复建议，很多工作人员已经以非常微妙的方式与人工智能进行交互，但通常没有意识到这一点。与此同时，与人工智能助理的互动也变得越来越复杂。我们个人生活中熟悉的语音助理，例如Alexa、谷歌助理、Siri和Cortana等，已经开始应用于工作场所——比如帮助用户查找信息或者预订会议室。

这意味着人类与人工智能更直接地进行互动。借助谷歌和亚马逊网络服务(AWS)等公司在呼叫中心软件方面的最新进展，呼叫中心坐席能够与人工智能助理进行互动，指导他们完成每一次与客户的交流——显示出支持性注释和信息，识别客户情绪并提出回应建议，所有这些都是实时的。人工智能并不像聊天机器人那样把工作完全自动化，而是帮助呼叫中心坐席提供更好的服务，提高客户满意度，从而增加销售。

Forrester的Gownder说：“在这一应用情形中，呼叫中心的人员并没有被人工智能所取代，而是使用人工智能一起来更好地处理与客户的交互。这种情形虽然并不普遍，但已经开始出现了。”

员工与人工智能不仅仅是在办公室里进行互动。协作机器人(cobot)在工厂中越来越普遍，它们被装备成与工程师们一起操作，把重物或者工具放到适当的地方;在仓库中，例如亚马逊的大型设施，机器人帮助人类工人挑选货物并打好包，以便送货。

Julie Shahsh是麻省理工学院航空航天系副教授，也是计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)交互式机器人组的负责人，他认为，开发出能够以自然和可靠的方式与人类互动的人工智能系统意味着能够预测并适应人类工作者的需求，或者换句话说，学习成为一名优秀的团队合作者。

Shah说：“人工智能有着巨大的潜力，我们不是让人工智能来承担非常具有挑战性的工作(在这些工作中，是由人类来解析模糊和不确定的信息)，而是让它去理解我们是怎样做到的并提供支持，让它提供正确的信息，提出建议，以便让人类能够有更多的精力去从事更具挑战性的工作。”

她的研究集中在人工智能机器人怎样更有效地与人类工人互动——无论是寻找方法确保汽车生产线上的机器人在正确时间提供正确的材料，还是开发智能支持系统，以帮助人类完成很有挑战性的决策任务。

她说：“我在实验室的所有工作都集中在开发能够像拼图一样整合在一起的人工智能，目的是增强人类的能力，而不是取代人类的工作。这背后的关键技术是能够推断出一个人在想什么?他们的精神状态?并预测他们下一步会做什么，在适当的时候参与进来，并提供正确的信息或者正确的物料。”

这意味着要模仿人类擅长执行的复杂过程，例如，开发能够预测工人运动的算法。

Shah说：“我的大部分工作都集中在‘怎样在正确的时间按照正确的顺序提供正确的信息?在装配线上怎样在正确的时间按照正确的顺序提供正确的零件?’这些是任务分配调度问题，这就是让我们的世界运转起来的动因。”

（编辑：阜新站长网）

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