CobiNet(宁波)推荐文章： 毫无疑问，机器在建筑师的工作中扮演着愈来愈重要的角色。尤其是在参数化与生成式设计中，建筑师开始将机器的思维运用到建筑设计领域，机器隐隐约约以设计者的身份参与进方案之中。遗传算法、神经网络、多代理系统这些人工智能方法开始协助建筑师形成方案，机器从工具演化成了助手，建筑师的人工智能时代的序幕似乎正要拉开。
1971年，在建筑师Christopher Alexander的博士论文Notes on the Synthesis of Form中，他指出设计是从文脉(Context)到形式(Form)的过程。理想情况下，我们能够对文脉进行准确的描述(Deion)，借此，我们实际上也完成了对应形式的界定，如此便是理想的设计过程。但事实上，由于文脉存在大量难以量化的领域，我们并不能准确描述它，也难以说明设计得到的形式是如何“适合”(Fit)文脉的。相反，现实情况下设计需要的是排除形式相对于文脉的各种“不适合”(Misfit)。当我们排除所有的“不适合”时，设计任务便完成了。
Christopher Alexander
Christopher Alexander的论述将设计解析为规则与程序，设计因此能够被机器理解和掌握，也即是说AI可以取代建筑师，有能力独立完成建筑设计。
诚然，Christopher Alexander的观点具有一定的个人色彩和时代局限性，建筑学作为一门要求创意性的学科，需要聚合各类信息经验，进行归纳分析，并在此基础上进行联想发散，与多学科多对象协调沟通，最终形成创意性的解决方案，这一切过程至少当下是难以被用明确的规则和程序所能涵盖的。反之，设计过程中能够被规则化和程序化的部分，显然都是已经或者不远的将来将会由AI完成的。这一趋势在人工智能高速发展的今天变得尤为明显，建筑领域中结构、机电、暖通等专业由于存在清晰的规则和指标，受到的冲击将会更为巨大。
人工智能与创造力——无限可能的明天
正如上文所提及的，建筑师大多数程式化、重复性的工作，不久就会被AI所取代。建筑师未来的核心价值，在于人类独有的创造力。但是，鉴于人工智能的发展是如此迅速，AI未来会不会拥有和人类一样的创造力？
尽管Gehry的团队有着一流的数字设计技术，但方案的创意还是源自最原始的草图。
要回答这个问题，我们需要先弄清创造力是什么。简而言之，创造力是人类智慧的典型特点，涵盖思维的联系、回忆、感知、类比、结构化求解与反思等方面，包括认知、动机与情感等维度，受到文化背景与个人经历的影响。创造力分为三类，一是组合创造，即在已有的概念和规则下优化改进；二是探索创造，即在结已有构化的概念空间内进行发掘拓展；三是转换创造，即彻底突破原有的概念和规则，例如毕加索的Tete de Femme(女人头像)，彻底突破了原有的艺术形式。
人工智能实践中在前两种创造中取得了不错的成果。得益于深度学习技术的迅速发展，人工智能可以从海量的数据中开始学习并进行归纳推理，最终形成一定的智慧和创造力。这种基于“统计”的模式与人类的学习行为有一定的相似性，相较于之前仅由一定的“规则”生成的智能更加强大。
ImageNet是全球最大的图像识别数据库。一个婴儿三岁左右就可看见三亿幅画面，因此ImageNet没有一味优化图片识别算法，而是让人类替AI进行识别，让AI从大数据中对规律进行统计和理解。
曾经火爆一时的图像处理应用Prisma，通过对海量图片的深度学习来分析图像特征，最终实现对图像风格的转换。
CMS开发的网页设计平台The Grid。只需要将网页的内容上传到该平台，它就会自动生成一个极具设计感的网站。The Grid把其平台的AI称为Molly，声称Molly每三个月学习的网站设计数目就超过了银河系的恒星数量。
由The Grid设计的网页
然而令人遗憾的是，虽然人工智能已经表现出一定的创造力，但其创造性仍然限于人类预定的空间之内，我们在转换创造上仍然没有大的突破。要想让AI能够像人一样自由创作，我们在技术上还需要更大的进步。
1980年，哲学家John Searle在Minds, Brains, and Programs一文中提出了一个著名的思想实验——中文房间(Chinese Room)：房间里坐着一个完全不会中文的人，房间外的人将中文问题写在纸片上递进房间内。房间内的人可以根据一系列的规则和指令挑选印在卡片上的中文词句，然后按一定顺序连接成文字回递给门外的人。在门外的人看来，门内的人能够使用中文回答中文问题，因此门内的人是会中文的。但实际上，门内的人只是在遵循指令，完全不具备中文能力。
The Chinese Room
这个理想实验一针见血地指出了一个问题：AI的智能可能只是一种假象，它的智能实际上完全源于人类制定的规则和指令，只是人类自身智能的低层次延续。在这种情形下，AI的思维与人类的思维仍然是不同的，也难以拥有人的创造力。
因此，在“中文房间”后，Searle提出了强人工智能的概念，指AI能够完全以人类的方式思考解决问题，也就是说我们需要理解思维的本质，然后让AI掌握它。而这一点现在仍然是人类科学知识的盲区。但要让AI具有和人类一样的创造力，而不仅仅是人类现有知识的延续，强人工智能的实现十分必要。我们现在还难以完全理解人类思维中模糊与不确定、直觉与潜意识等对创造力至关重要的元素，人的创造性仍然是当下人工智能所难以企及的。
建筑师与人工智能——人机共生的未来
强人工智能一时还难以实现，AI成为建筑师还为时尚早。但人工智能必然会一点点替代建筑师的工作，甚至某些方案都可以完全交给AI负责，建筑师的工作形态势必会发生巨大的变化。我们在这场变革中如何应对？我们与AI真的是取代与被取代的关系吗？
纵观历史，机器其实一直在替代建筑师的工作，但同时，建筑师与机器也在这一过程中共同进化。机器的每一次进步都带来了建筑行业的整体进步，建筑师可以从重复性的劳动中解放出来，利用更为强大的工具专注于创作之中。正如特赞实验室的《2017设计与人工智能研究报告》，其创始人范凌提出了“脑机比”的概念，认为人与机器不会是简单的替代关系，两者之间应该是更高层次的共生。
建筑师不应为人工智能时代的到来而杞人忧天，AI在可预见的时间内仍不会彻底取代建筑师。就算足够强大的人工智能真的出现，建筑师仍然会是最后一批被取代的职业。建筑师在将来需要积极的去学习适应人工智能，创造异于人工智能的核心价值。试想未来建筑师只需要关注建筑设计的核心概念，其余的各种工作都可以让AI快速完成；AI与建筑师可以一起讨论设计，然后快速作出修改调整；建筑师与AI各取所长，创作出更为精彩的建筑与城市——这一切尽在新的时代。新技术的浪潮只会冲击那些止步不前的人，而将勇于拥抱它的人送上新的高峰。
早在1969年，麻省理工学院媒体实验室创始人Nicholas Negroponte于Towards a Humanism ThroughMachines中就构想了人与机器的未来：人与机器能够以自然语言的形式交互对话，建筑师与机器的设计理念能被双方同步理解；建筑师与机器在对话中互相学习进化，人与机器的关系如此紧密，以致只有双方互相的说服和妥协才能得到一定的认同与观念。在人与机器的共生体(Symbiosis)中，机器不是人类可以单方面决定的工具。
参考文献：
1. Computational Design Thinking. AchimMenges, Sean Ahlquist.
2. Generative Design. Asterios Agkathidis.
3. Notes on the Synthesis of Form. Christopher Alexander.
4. Minds, Brains, and Programs. John Searle.
5. Creativity and artificial intelligence. Margaret A. Boden.
6. 《2017设计与人工智能研究报告》. 特赞实验室.
7. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton.
8. Developing Creativity: Artificial Barriers in Artificial Intelligence.Kyle E. Jennings.
9. Towards a Humanism Through. Nicholas Negroponte.
部分文字图片来源于网络。
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文章编辑：CobiNet(宁波)
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