我们持续分享我们对AI将如何改变创意学习和教育的展望。
自2019年起，我们迈出了分析用户在Sketchar上绘制的每一条线的第一步：找出他们在哪里出错、哪里偏离了模板，甚至学会计算绘画完成度的百分比。机器学习结合多个基于我们自有内容训练的神经网络，每月处理约300万幅绘画。我们的第二项专利正是为此而生——Drawing Monitor——这是一套能够识别并追踪Sketchar用户绘画内容的计算机视觉系统（US 11,307,731 B2）。
AI可以根据个人需求和偏好进行个性化学习，跟踪进度，并相应地定制内容，从而提高参与度。
通过运用生成式AI技术，我们希望彻底革新Sketchar上的创意学习体验，让它变得更快速、更容易被更广泛的用户群体接受，尤其是那些觉得自己缺乏创造力的人。
生成式AI的力量在于它能够识别数据中的基本模式和结构，并生成原创的教育内容。随着其在日常学习中的效果不断显著提升，这项技术如今已经发展到一个关键阶段：它能够理解创作者的目标，提供丰富多样的艺术学习功能，协助内容创作，并支持快速迭代。Sketchar的创作者们已经展示了他们如何利用这项技术进行艺术创作。然而，这些现成的AI系统尚未与我们的平台整合，往往还需要创作者投入大量后续工作才能使其适用于Sketchar。因此，我们看到了一个巨大的机会，去开发专门满足Sketchar需求的生成式AI工具。
生成式AI对人们学习的价值
目前，Sketchar提供多种学习内容，助力打造艺术创作体验，例如分步绘画课程、系列课程和小游戏。这些元素与画布和工具集相互关联，并由推荐系统进一步强化，该系统主导着平台的核心运作方式。虽然课程是平台的核心组成部分，但创作艺术所需的其他一切，都需要创作者自行获取或学习。我们坚信，生成式AI工具可以应用于所有这些创作过程。我们的内部原型已经证明，专门的生成式AI工具不仅能提升学习过程，还能大幅缩短创意落地所需绘画技能的培养时间。
举例来说，一些Sketchar创作者可能已具备一定的绘画技能，但在特定艺术风格的创作上经验有限——比如擅长涂鸦速写，却缺乏更复杂的多维度作品的创作经验。我们对Sketchar未来的展望是，即使是初学者，也能轻松地将自己的创意变为现实，无论他们此前的经验或技能水平如何。
此外，生成式AI的出现将使艺术家能够创作出内嵌指导说明的作品。举例来说，艺术家只需输入一个简单的提示语，比如“以速写风格绘制Lil Nas X的肖像”，即可生成一个对象。生成的作品不仅看起来像一幅完整的艺术作品，还包含其中编码的所有连续步骤，这些步骤可用于角色设计的完整绘画教程中。
Sketchar上基于用户兴趣生成的绘画课程示例
这项工作是前所未有的，因为创建教育材料需要对学习方法有深刻的理解。鉴于Sketchar上提供的教育内容种类繁多，我们面临着一个独特的机会：构建一个能够同时涵盖多种内容类型的生成式模型，包括课程、系列课程、教育类游戏等等。
人人都是创作者
我们的目标是打造一个平台，让每一位用户都能掌握创意技能，无论他们是否熟悉Sketchar应用或其他数字艺术创作工具。我们相信，Sketchar上的许多体验都将演变为学习机会，用户可以在一种体验中生成一幅全新的作品、一堂完整的课程，甚至是一整套系列课程。
要实现这一愿景，需要一套比目前任何教育场景中现有工具都更易于普通用户使用的工具——比如游戏或协作功能，而非视频课程。生成式AI工具可以帮助让学习变得直观、流畅、引人入胜，并可以直接融入各种体验之中。
我们尚未开发出这套系统，更重要的是尚未让它对用户来说变得便捷实用，但令人振奋的是，AI已经能够实现学习的个性化——根据个人需求和偏好进行调整，跟踪学习进度，并相应地调整内容以提高参与度，这个时代已经到来。
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Andrey Drobitko
Sketchar创始人
Sketchar荣获第二项专利，该计算机视觉系统名为Drawing Monitor 这是关于一种利用增强现实进行绘画的计算机实现平台、软件及方法的发明所获得的第二项美国专利 Sketchar
