hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。这是我发在《人工智能Mix》的一篇论文阅读笔记。
文末了解《人工智能Mix》
今天看到2篇不错的文章，记录下：
-验证GAN在平面布局的可行性
autodesk验证了使用GAN，人与机器协同工作完成在一个办公楼的平面布局，虽然只涉及隔间、会议室和电话亭，但结果足以令人信服这种概念是可行的。
像人类设计师一样，通过反复挑战对认知的假设，一个机器学习系统可以加快并加深对某一知识领域的掌握。
https://www.autodesk.com.cn/redshift/future-of-architecture/
- 机器学习能否将认知偏见转化为更好的设计？
对于设计师或者工程师而言，他们在设计（程序开发）过程中可能会出现一些常见的认知偏见，使其无法将创造性工作做到最好。
例如，在使用设计工具或软件时，人们过度依赖于自己最熟悉的工具或预设，无论其是否最为合适。在这种偏见下，就会出现“如果我有把锤子，所有的东西看起来都像钉子。工具塑造了我的思维方式，让我认为锤子就是一切问题的解决方案。”
——这就是认知偏见
为了避免认知偏见，欧特克研究团队结合专家经验，开发了一套“认知噪声抵消框架”的原型，包括不同决策偏见、记忆偏见和社会偏见。这为机器学习算法提供了初步基础，该算法可以在创意团队的工作流程中出现认知偏见时进行干预。
https://www.autodesk.com.cn/redshift/cognitive-shortcuts/
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