正文字数：1353字
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引言：Machine Learning，我们直接译为机器学习，是一种利用多学科知识让计算机模拟或者实现人类行为的学习行为。机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学，通过以观察和现实世界互动的形式向他们提供数据和信息，以自主的方式改善他们的学习。它是人工智能的核心，也是我们探索未来交互设计不可忽视的领域。下面我们就来看看机器学习应用于交互设计领域中的一些国内外高校学生的作品吧！
01
Human Fauna Of New York
Design by:NYU-ITP
ITP，Interactive Telecommunications Program 作为纽约大学NYU的交互设计王牌专业，其任务是探索通信技术的富有想象力的应用——它们如何增强、改善人们的生活，并为人们的生活带来乐趣和艺术。在这样一个专业的学习当中，对于Machine Learning的探索是不可获取的学习项目。
《Human Fauna Of New York》这个项目的设计者选择了100幅帕特里夏·博拉尼奥斯的100幅有趣插画，利用编程和数据运算，还原了这些有趣的插画。
插画家帕特里夏·博拉尼奥斯画人物的风格十分独特，人物通常站在白色的背景之上，在画面当中，这些人物会呈现非常相似的尺寸和位置。在用色上，插画师也极具个人风格，所以想要用数据编程，通过机器完成这些作品，还是很有挑战性的。幸运的是，设计者成功了。
02
Word Eater
Design by:NYU-ITP
《无限梦境Inf- Dream World》这个作品，是艺术家本人处于新媒体影像艺术语境下经过对声音艺术中声音元素的多层面多角度认知与分析，以新媒体视听沉浸空间的艺术形式为根本，梦境、宇宙、自然为主题内容,运用声音与影像进行的实验性创作，借此来探讨视听平衡关系的问题。
这是一款基于网页的迷你游戏，玩家可以利用网络摄像头，狼吞虎咽地“吃掉”屏幕上的单词，从而来形成一个完整的句子。
也许你吞掉的那些单词是凌乱无序的，也就意味着你会造出一个完全没有意义的句子，没有关系，因为这个游戏本身也不是为了让你学习英语和造句，而是通过用嘴巴来清理碎片化的数据，让你的网页浏览器变得更加干净。换句话说，通过一个游戏的过程，你可以清理电脑里的数据垃圾，这才是这个设计的存在意义。
03
Insane Gallery
Design by:中国传媒大学动画与数字艺术学院
你是否梦想过出现在名画中呢？《Insane Gallery》让你梦想成真。观众通过模仿名画中人物的姿势动作即可触发风格迁移，程序把该名画的风格实时迁移到观众所处环境中。
该项目首先用机器学习对3幅名画中人物的姿势进行训练贴标签，再采用 ML5.js 中的 PoseNet 实现识别人体骨骼关节，与3幅名画中人物的姿势进行匹配，选取姿势最相似的一幅名画进行实时风格迁移。
该作品运用长时间曝光、多角度记录、后期图像处理的手法，将非固定的肢体语言发展成一种全新的视觉语汇。作品包含了对世事的关切，将与听力障碍人群交流中真切、感人的话语纳入创作语境。
04
寻找梦魇
Design by:中国传媒大学动画与数字艺术学院
项目《寻找梦魇》是一个点击解谜过关类小游戏。玩家以一个梦境师的身份，进入小男孩梦中帮助他寻找梦魇。
玩家以一个梦境师的身份，进入小男孩梦中帮助他寻找梦魇。用机器学习网站生成超现实图片作为整个游戏的美术素材，做成超现实风格d游戏，揭示现代学生学业压力过大的现象。
素材来源：
1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/413236484?utm_id=0
2.https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_18578346
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