阿里AI“鲁班”即将上线，带大家长点知识

阿里AI“鲁班”即将上线，带大家长点知识

2015年双十一结束后，淘宝的设计、工程和算法团队聚在一起，商量下一年要做些什么。他们当时想，目前已经做到的个性化推荐，都是基于白底图商品推荐，能不能往前迈一步，让强营销导向的广告资源位的设计也“千人千面”呢？

2015 年之前的“双11”，商品推荐都是人来控制的，由运营决定给用户推荐什么产品。而2015年那次“双11”，是阿里第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做“千人千面”，是阿里流量分发模式很大的升级和转型。

所以，阿里巴巴正式成立了“鲁班”项目，并逐步发展成现在的“阿里智能实验室”，并且取得了非常不错的成果：鲁班系统通过学习人类设计师的成果和经验，不断进化，到去年双十一，鲁班系统的设计水平已经达到了阿里内部的P6水准。

而且，鲁班设计师的速度也是让人惊讶的：这名鲁班设计师，平均1秒钟可以完成8000张海报设计，1天可以做4000万张，阿里双十一4亿张海报需求只是一个小小小目标了。

这一切是怎么实现的呢？

AI“鲁班”主要核心在四个方面：设计框架、元素中心、生成的系统、评估网络

第一，设计框架：通过对基础文件的图层进行整理分类，人工对素具，元素进行标注，提炼以往的设计素材手法和风格。进行数据整合，再告诉机器，这些元素为什么可以放在一起？这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二，建立元素中心：当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料，所以必须准备一个元素的库。阿里智能设计实验室会建立元素库，通过机器做图像特征提取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题

第三，生成的系统：接下来，就是设计的具体过程。比如今天我们接到一个设计任务，要为这样一件衣服设计一个花朵风格的广告。这时候会有一个行动器，负责把前面准备好的底料放到设计框架里。这个过程和下围棋很像，左边是棋盘，右边是下围棋的棋子。行动器就是把元素放到棋盘里，这是整个行动器的生成原理。

第四，评估网络。最终实现的效果就是给它输入任何一个设计成品，它能打个分。技术原理是，通过人工输入大量历史上投放过的一些设计图评分，它从这里训练出一个打分的模型出来。同时，专家也会人工干预打分，完成双向反馈。

最要命的是，阿里的人工智能鲁班系统，它会在学习中不断进化，不断提升，最终它也会做出有创意的设计。没错，未来的机器也会有创意。虽然鲁班系统的相关人员说：鲁班不可能完全取代设计师。但也没有否定一个事实。

未来的“双11”应该仍然会是设计师带着机器做设计的模式，重大活动中设计机器是提升效率的助理角色。引用阿里 CEO 的话——“鲁班是数据业务化的代表”，之前阿里有很多数据，但都是闲置的或者利用效率不高的，比如海量的商品图，而“鲁班”把数据变成了业务，通过大规模设计加精准投放，提高每个广告位的资源效率，带动了流量的效率和业务价值，点击率是翻倍的，收益也接近翻倍。人员倒没有出现缩减，只是做的事情有调整了，要学习这套系统，学习如何训练机器，同时在美学方面做把控。

人工智能设计是个不可阻挡的时代，是未来。但是它也刚刚来，我们也刚刚走出第一步。