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    人工智能輔助的“基于案例設(shè)計”*
    ——以深圳南頭古城周邊地區(qū)城市肌理織補為例

    2023-11-15 03:34:38劉宇波鄧巧明
    南方建筑 2023年10期
    關(guān)鍵詞:城市形態(tài)肌理聚類

    劉宇波,胡 凱 ,鄧巧明

    1 引言

    1.1 “基于案例設(shè)計”的發(fā)展簡介

    關(guān)于程序化設(shè)計方法或者設(shè)計助手的研究可以追溯到20 世紀(jì)60 年代的“設(shè)計方法運動”,當(dāng)時整個社會洋溢著“科學(xué)將創(chuàng)造美好生活”的樂觀主義,在這種樂觀主義的影響下,來自不同領(lǐng)域的學(xué)者和教育家試圖使設(shè)計過程變得更加“科學(xué)”[1-3]。這一階段的研究,明顯受到了系統(tǒng)論、控制論的影響,都試圖將設(shè)計過程轉(zhuǎn)化為使用規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn)、分類的程序化設(shè)計系統(tǒng)[4]。20 世紀(jì)60 年代中期之后,技術(shù)樂觀主義逐漸消退,研究者們也意識到設(shè)計問題無法簡單地通過理性的科學(xué)系統(tǒng)來解決,開始反思重視規(guī)則和邏輯、缺少人文關(guān)懷的設(shè)計方法。在此背景下,霍斯特·里特爾提出了“第二代設(shè)計方法”研究,他認(rèn)為不同于基于規(guī)則和理性的第一代設(shè)計方法,第二代設(shè)計方法應(yīng)該通過互相博弈的、可參與式的進程來識別和搜尋一個滿意的解決方案[5]。但是由于當(dāng)時對設(shè)計方法研究的普遍質(zhì)疑,里特爾的第二代設(shè)計方法并沒有得到重視,設(shè)計方法運動也幾乎消亡。直到20 世紀(jì)80 年代,隨著人工智能第三次浪潮的興起,基于案例推理系統(tǒng)(Cased-based Reasoning,CBR)[6,7]在軍事、醫(yī)療、法律等領(lǐng)域迅速發(fā)展,也很快成為設(shè)計方法研究的熱點。

    基于案例推理是人類的一種認(rèn)知行為,即基于過去積累的經(jīng)驗知識來解決遇到的新問題。這種模式在許多建筑學(xué)的理論中也有所提及,例如類型學(xué)的設(shè)計方法,便是從歷史文脈中提取原型再加以轉(zhuǎn)化和演繹創(chuàng)造出新的設(shè)計。不同于第一代基于規(guī)則和邏輯的系統(tǒng)設(shè)計方法,“基于案例設(shè)計”是里特爾的“第二代設(shè)計方法”的延伸,“基于案例設(shè)計(Case-based Design,CBD)”通過對歷史案例特征的結(jié)構(gòu)化提取,構(gòu)建案例數(shù)據(jù)庫,當(dāng)遇到新的設(shè)計問題時,通過結(jié)構(gòu)化的特征搜尋和匹配適合的解決方案。這種案例特征可以是案例的量化指標(biāo)特征,也可以是符號學(xué)中的符號關(guān)系、句法規(guī)則等。Archie-II是最早的CBD 系統(tǒng)之一,Archie-II 通過建筑平面圖和建筑不同方面的使用后評價構(gòu)建案例數(shù)據(jù)庫,它將案例數(shù)據(jù)的使用后評價分成5 個不同的維度,用戶可以通過輸入對這個5 個維度的描述性語句來檢索相關(guān)案例[8]。與Archie-II 不同,CADRE 是一個更加關(guān)注案例修改的CBD 工具,但是CADRE 僅僅通過簡單的旋轉(zhuǎn)、復(fù)制、刪減等操作修改案例,無法真正適應(yīng)復(fù)雜的實際條件[9],此外FABEL[10],JANUS[11],SEED[12]等工具都是在建筑領(lǐng)域應(yīng)用的CBD 系統(tǒng)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,國內(nèi)也有部分學(xué)者開始研究CBD 工具,魏力愷結(jié)合HTML5和CBD 技術(shù)構(gòu)建了Architable 平臺[13],唐芃等人將CBD工具應(yīng)用在了羅馬火車站周邊地塊城市更新設(shè)計[14]。

    早期的CBD 工具更加偏向設(shè)計案例的檢索,對歷史案例的自動適應(yīng)與調(diào)整缺乏真正意義上的智能化和自動化。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破,特別是生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型(Generative Adversarial Networks,GAN)的提出,讓計算機自動學(xué)習(xí)案例數(shù)據(jù)集中的形態(tài)特征,并根據(jù)用戶輸入條件應(yīng)用這些特征生成新的相似案例成為可能,許多學(xué)者也開始結(jié)合GAN 設(shè)計新的CBD 工具。2018 年,黃蔚欣和鄭豪首次將pix2pixHD 模型應(yīng)用在了公寓建筑平面圖的識別和自動生成[15]。此后,Chaillou Stanislas 提出ArchiGAN,實現(xiàn)了從用地到建筑輪廓,再到平面布局、家具布置的全過程自動化生成[16]。劉宇波等人將GAN 的應(yīng)用擴展到了中等規(guī)模的園區(qū)生成,實現(xiàn)了基于小樣本數(shù)據(jù)的小學(xué)、大學(xué)校園和江南園林的自動化生成[17-19]。在城市肌理生成方面,現(xiàn)有基于GAN的CBD 方法多關(guān)注于整體式生成,如Jiaqi Shen 等人的研究,利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)輸入路網(wǎng)生成城市肌理[20]。Stanislava Fedorova 訓(xùn)練了不同的GAN 模型,分別生成米蘭、阿姆斯特丹、塔林、圖靈、班加羅爾的城市肌理[21]。Yuzhe Pan 等人利用GauGAN 實現(xiàn)了中國北方社區(qū)形態(tài)的多樣化生成[22]。Steven Jige Quan 提出了一個Urban-GAN 的CBD 框架,并將其應(yīng)用于曼哈頓地區(qū)的形態(tài)生成[23]。這些研究只考慮不同城市的最具代表性的形態(tài)區(qū)域,并未同一城市的形態(tài)進行研究劃分。

    1.2 研究目標(biāo)

    綜上所述,結(jié)合GAN 的CBD 工具表現(xiàn)出了作為智能設(shè)計助手的巨大潛力,但是在城市尺度,現(xiàn)有工作方法多為“整體式生成”。然而一個城市的城市形態(tài)是復(fù)雜多樣的,整體式生成方法只能實現(xiàn)城市肌理的“整體挪移”,不能有效實現(xiàn)特定類型城市形態(tài)的修復(fù)與填補。此外,對于GAN 模型的生成結(jié)果,大多數(shù)現(xiàn)有工作方法缺乏進一步的評估和篩選。GAN 模型已經(jīng)展現(xiàn)了短時間生成大量備選方案的能力,而如何評估這些生成結(jié)果,篩選出符合設(shè)計要求的高品質(zhì)方案,也是研究者亟需考慮的問題。再者,由于GAN 只能處理和生成圖片數(shù)據(jù),建筑師需要通過降維和標(biāo)注的方式將設(shè)計案例轉(zhuǎn)化為圖像數(shù)據(jù)集,在得到生成結(jié)果之后,再將圖片轉(zhuǎn)換為矢量模型進一步深化。這些處理過程都需要有經(jīng)驗的設(shè)計師操作,且需要花費大量的時間。

    針對這些問題,研究目標(biāo)可概括為如下三個方面:

    (1)探索人工智能輔助的城市形態(tài)類型學(xué)研究,結(jié)合GAN 模型實現(xiàn)指定城市形態(tài)類型的肌理織補。

    利用圖像聚類算法對城市形態(tài)類型進行自動識別與分析,并通過掩膜的訓(xùn)練技巧,讓GAN 學(xué)會特定類型的形態(tài)模式,從而實現(xiàn)指定城市形態(tài)類型的肌理織補,推進人工智能輔助設(shè)計與實踐應(yīng)用的進一步結(jié)合。

    (2)探索對人工智能生成結(jié)果的快速評估方法。

    使用GAN 根據(jù)城市形態(tài)圖像特征輸出網(wǎng)格化的性能指標(biāo),在生成城市肌理織補圖像之后,可以直接對生成結(jié)果的物理性能指標(biāo)進行快速評估,輔助設(shè)計師對方案進行篩選和修改深化。

    (3)構(gòu)建一個設(shè)計師友好,易于操作的設(shè)計系統(tǒng)。

    通過將python 程序結(jié)合設(shè)計師廣為使用的grasshopper(GH)平臺,構(gòu)建一套自動化的城市形態(tài)生成系統(tǒng)DeepCity,實現(xiàn)了案例篩選,數(shù)據(jù)標(biāo)注,模型訓(xùn)練和生成,設(shè)計評估,數(shù)據(jù)矢量化的全流程自動化,用戶只需操作GH 對部分初始參數(shù)進行調(diào)整,便能構(gòu)建自己的人工智能輔助CBD 工具,降低設(shè)計師的使用門檻和時間成本。

    2 DeepCity: 人工智能輔助的城市形態(tài)生成系統(tǒng)

    南頭古城是深圳市現(xiàn)存最大、保存最完整的古建筑群,在城市建設(shè)過程中,古城的肌理也逐漸被現(xiàn)代化建筑蠶食,如何統(tǒng)籌周邊城市更新,繼承保護舊城肌理,避免城市歷史環(huán)境碎片化是設(shè)計師必須考量的問題。以深圳南頭古城周邊地區(qū)為例,DeepCity 系統(tǒng)輔助城市形態(tài)的生成過程主要可以分為3 個步驟:設(shè)計認(rèn)知、設(shè)計生成和設(shè)計評估。設(shè)計認(rèn)知部分通過圖像聚類算法輔助設(shè)計師對城市形態(tài)進行類型學(xué)分析,以更加客觀而全面的了解城市區(qū)域的形態(tài)特征、幫助設(shè)計師識別和評估舊城肌理。設(shè)計生成部分通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)舊城肌理的形態(tài)模式,實現(xiàn)對舊城肌理的織補,為設(shè)計師提供形態(tài)參考。設(shè)計評估部分通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對生成結(jié)果建筑熱環(huán)境的快速評估,為設(shè)計師提供篩選和優(yōu)化參考。DeepCity系統(tǒng)依托GH平臺,其核心功能組件如圖1所示,本文所展示的所有功能組件的代碼與GH 電池均已開源,開源地址詳見文末注釋1)。

    圖1 DeepCity 系統(tǒng)工作流程圖

    2.1 設(shè)計認(rèn)知:基于圖像聚類的城市形態(tài)類型學(xué)分析

    在“基于案例設(shè)計”的系統(tǒng)中,案例的選擇直接決定了系統(tǒng)輸出設(shè)計成果的類型和質(zhì)量。在傳統(tǒng)工作流程中,對城市形態(tài)進行類型學(xué)分析,往往依靠有經(jīng)驗設(shè)計師的感性判斷,難以進行客觀而全面的評估,DeepCity系統(tǒng)通過圖像聚類算法對城市肌理進行自動聚類,同時對聚類結(jié)果以形態(tài)量化指標(biāo)進行量化評估,輔助設(shè)計師對城市形態(tài)進行類型學(xué)的分析。

    2.1.1 聚類數(shù)據(jù)集的制作

    DeepCity 系統(tǒng)使用預(yù)訓(xùn)練的VGG19 模型與KMEANS 結(jié)合的圖像聚類算法,對城市形態(tài)進行自動分類與評估。VGG19 是常用的圖像特征提取模型,多用于圖像識別與分類任務(wù)中。KMEANS 是一種自動聚類算法,用戶只需輸入聚類數(shù),算法即可自動將數(shù)據(jù)分為相應(yīng)的類別。由于VGG19 提取的圖像特征較為復(fù)雜,DeepCity系統(tǒng)還使用了PCA 主成分分析技術(shù)提取圖像的主要特征用于自動聚類,以減少計算量。圖像聚類算法只能處理柵格數(shù)據(jù),因此首先需要將三維矢量的城市數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格圖像數(shù)據(jù),參考Jinmo[24]等人的研究,首先計算數(shù)據(jù)集中所有建筑基底面積的平均面積,以其平方根取整后作為基本長度,然后在上下左右分別擴展3個基本長度,以此確定合適的柵格化的范圍。經(jīng)計算,最終以建筑為中心105m x 105m 矩形范圍的建成環(huán)境作為判斷該建筑形態(tài)類型的依據(jù),并將建筑高度映射為不同的顏色。為了保證圖像的清晰度,柵格化之后的圖片大小為256 像素x 256 像素,其轉(zhuǎn)換過程如圖2 所示。為了方便建筑師的使用,DeepCity 系統(tǒng)結(jié)合GH 平臺實現(xiàn)了自動化數(shù)據(jù)處理,用戶只需準(zhǔn)備帶有高度信息的CAD 數(shù)據(jù),輸入GH 平臺并設(shè)定好相關(guān)參數(shù),即可自動制作聚類數(shù)據(jù)集。

    圖2 聚類數(shù)據(jù)集的標(biāo)注(左)與自動聚類流程(右)

    2.1.2 城市形態(tài)聚類與量化評估

    DeepCity 系統(tǒng)會根據(jù)用戶輸入的聚類數(shù),自動將周邊建成環(huán)境相近的建筑分為同一個類別,并以不同顏色標(biāo)記不同類別的建筑以直觀呈現(xiàn)形態(tài)分析結(jié)果,同時系統(tǒng)根據(jù)平均建筑基底面積、平均建筑面積、平均建筑層數(shù)等指標(biāo)對各類別城市形態(tài)進行量化分析。圖3 對比了南頭古城建筑年代分布[25]與聚類數(shù)為3 時人工智能的自動聚類結(jié)果,從圖中可以看出,在沒有建筑年代信息,僅依據(jù)建筑肌理圖底關(guān)系與高度信息的情況下,人工智能的分類結(jié)果有較為明顯的圈層關(guān)系,較好地區(qū)分了外圍肌理差異較大的新建建筑肌理與內(nèi)部的老城肌理,但對于內(nèi)部肌理差異較小的50~80 年代建筑與90 年代建筑則并未進行有效區(qū)分。

    圖4 展示了深圳南頭古城周邊地區(qū)聚類數(shù)分為別3、6、9 的城市形態(tài)自動聚類結(jié)果,以及各類別的形態(tài)量化評估結(jié)果。從自動聚類結(jié)果可以看到,當(dāng)聚類數(shù)為6 和9時,算法對不同形態(tài)的區(qū)分更加細致,當(dāng)聚類數(shù)為6 時,古城形態(tài)的圈層結(jié)構(gòu)更為明顯,當(dāng)聚類數(shù)為9 時,現(xiàn)代建筑形態(tài)也出現(xiàn)了規(guī)整形態(tài)和不規(guī)整形態(tài)的區(qū)分?;趫D像的形態(tài)聚類算法,綜合考慮了建筑輪廓,周邊建筑分布,建筑高度等信息,可以輔助建筑師在方案前期對設(shè)計區(qū)域了解較少的情況下,輔助建筑師對城市形態(tài)進行類型學(xué)分析研究,最終類型的確定需要用戶根據(jù)建筑風(fēng)貌,建造時間等實際情況結(jié)合自動聚類結(jié)果進一步研究,以適應(yīng)不同的設(shè)計需求。

    圖4 深圳南頭古城周邊地區(qū)城市形態(tài)自動聚類與量化分析結(jié)果

    2.2 設(shè)計生成:基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的城市形態(tài)生成

    2.2.1 生成數(shù)據(jù)集的制作

    DeepCity 系統(tǒng)使用pix2pix 模型訓(xùn)練和生成城市形態(tài),掩膜的訓(xùn)練技巧被用來讓模型學(xué)會指定類型的城市形態(tài)特征,即在制作數(shù)據(jù)集時,用掩膜將需學(xué)習(xí)的形態(tài)區(qū)域進行遮蓋作為輸入條件,完整的城市形態(tài)圖像作為輸出圖像,讓模型學(xué)會根據(jù)周邊建筑分布生成指定形態(tài)填補肌理。為了增加樣本數(shù)量,提高生成結(jié)果的清晰度與多樣性,采取隨機采樣框的方式制作數(shù)據(jù)樣本,在研究范圍內(nèi)隨機布置105m x 105m 的采樣框制作數(shù)據(jù)集,采樣框之間允許局部重疊,以此增強數(shù)據(jù)。人工標(biāo)記需學(xué)習(xí)的形態(tài)區(qū)域?qū)⒑馁M大量的人力和時間,DeepCity 系統(tǒng)通過GH 平臺實現(xiàn)了生成數(shù)據(jù)集制作的自動化,用戶只需根據(jù)形態(tài)聚類分析的結(jié)果,輸入需學(xué)習(xí)的形態(tài)類別,便可自動制作生成數(shù)據(jù)集。以深圳南頭古城為例,選取聚類數(shù)為3 的分類結(jié)果中的舊城肌理制作數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集的采樣及制作過程如圖5所示,最終獲取128 個有效訓(xùn)練樣本。

    圖5 隨機采樣框(左)與生成數(shù)據(jù)集的標(biāo)注(右)

    2.2.2 生成模型的訓(xùn)練

    DeepCity 系統(tǒng)結(jié)合GH 平臺制作了控制pix2pix 模型的訓(xùn)練和生成的電池,用戶只需在GH 平臺中調(diào)整訓(xùn)練參數(shù),即可完成模型的訓(xùn)練和生成。除了正常訓(xùn)練次數(shù)(n_epochs)和學(xué)習(xí)率訓(xùn)練次數(shù)(n_epochs_decay)外,DeepCity 固定了pix2pix 模型的其他超參數(shù),以減少復(fù)雜的超參數(shù)設(shè)定過程(圖6),方便建筑師的使用。圖6也展示了深圳南頭古城肌理數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練參數(shù)和訓(xùn)練過程,在總共迭代了300 次之后,模型已經(jīng)能生成較為清晰的圖像。

    圖6 深圳南頭古城肌理的訓(xùn)練參數(shù)(左)與訓(xùn)練損失變化曲線(右)

    2.2.3 城市形態(tài)的生成與矢量化

    DeepCity 系統(tǒng)輔助的城市形態(tài)的生成過程可分為四步:第一步設(shè)計師評估并劃分需要織補肌理的更新范圍;第二步DeepCity 系統(tǒng)用訓(xùn)練好的生成模型生成織補圖像;第三步系統(tǒng)利用OpenCV(一種常用的圖像處理工具庫)和GH 將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維模型;第四步設(shè)計師根據(jù)生成結(jié)果進行調(diào)節(jié)和深化。以南頭古城周邊地區(qū)為例,可利用DeepCity 系統(tǒng)織補城市肌理的能力,連接碎片式的古城肌理,將南頭古城及其周邊地區(qū)打造成更加完整,更具文化特色的歷史文化步行街。圖7 展示了DeepCity 的生成與矢量化過程,出于展示目的,其生成與矢量化結(jié)果并未經(jīng)過設(shè)計師的深化加工。

    2.3 設(shè)計評估:基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的熱環(huán)境快速評估

    2.3.1 模型架構(gòu)

    在得到智能生成的備選方案之后,結(jié)合物理性能的模擬,可以有效評估設(shè)計方案的合理性,輔助設(shè)計師進行方案篩選及優(yōu)化。DeepCity 系統(tǒng)將城市形態(tài)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù),使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征作為輸入并輸出網(wǎng)格化的性能指標(biāo)。DeepCity 評估模型的架構(gòu)如圖8 所示,其基本結(jié)構(gòu)與pix2pix 模型一致,但為了提高模型預(yù)測精度,輸出部分不再以圖像顏色來標(biāo)記不同數(shù)值,而直接以保存為Json 文件的單通道模擬數(shù)值矩陣作為輸出。

    圖8 DeepCity 系統(tǒng)評估模型架構(gòu)圖

    2.3.2 預(yù)測結(jié)果評估

    評估模型的有效訓(xùn)練樣本為300 個,為了驗證模型的準(zhǔn)確性,采取回歸模型常用的評價指標(biāo)平均絕對誤差(MAE),平均加權(quán)百分比誤差(wMAPE)和擬合度(R2)對模型進行評估,其計算公式如下所示:

    50 個測試樣本被用來統(tǒng)計DeepCity 預(yù)測結(jié)果與ladybug 模擬結(jié)果的誤差值。如表1 所示,在經(jīng)過恰當(dāng)?shù)挠?xùn)練之后,DeepCity 對太陽日照輻射強度的預(yù)測取得了不錯的效果。在這50 個樣本中,DeepCity 預(yù)測的平均絕對誤差(MAE)為0.1018,平均加權(quán)百分比誤差(wMAPE)為7.08%,擬合度(R2)為0.975。圖9 對比了DeepCity 對太陽日照輻射強度的預(yù)測與利用Ladybug 軟件模擬的空間分布結(jié)果,結(jié)果顯示模型預(yù)測結(jié)果在空間分布上也較為準(zhǔn)確,盡管使用人工智能算法進行性能預(yù)測的誤差不可避免,但對比計算時間(Ladybug軟件的模擬時間大約為30s 左右,而DeepCity 僅需2~3s),DeepCity 評估模型在方案前期輔助設(shè)計師進行方案篩選與評估優(yōu)化仍擁有巨大潛力,且基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的快速評估方法可以擴展到更加復(fù)雜的性能模擬計算上,如室外熱舒適、能耗計算等,為設(shè)計師提供更加綜合的評估結(jié)果。

    表1 DeepCity 太陽輻射強度評估模型準(zhǔn)確度評估

    3 討論和結(jié)論

    文章提出了一個人工智能輔助的基于案例設(shè)計系統(tǒng)DeepCity,這個系統(tǒng)主要有三大功能模塊:設(shè)計認(rèn)知部分可以評估并量化不同城市形態(tài),輔助設(shè)計師對城市形態(tài)進行類型學(xué)研究;設(shè)計生成部分可以自動學(xué)習(xí)設(shè)計師指定城市肌理類型的形態(tài)模式,并應(yīng)用到新的城市環(huán)境,幫助設(shè)計師對特定類型的城市形態(tài)進行織補;設(shè)計評估部分可以對設(shè)計方案的物理性能進行快速評估,輔助設(shè)計師在設(shè)計前期進行方案修改和深化。DeepCity 系統(tǒng)為設(shè)計師提供了額外的視角認(rèn)知和理解城市,相比第一代基于邏輯和理性的設(shè)計系統(tǒng),DeepCity 系統(tǒng)從歷史案例中自動提取形態(tài)原型供建筑師參考,其生成形態(tài)的復(fù)雜性和有機性更勝一籌,生成的形態(tài)肌理可以很好的繼承歷史案例的特征,避免了第一代設(shè)計系統(tǒng)與歷史文脈的割裂,展現(xiàn)了人工智能作為自動化設(shè)計助手的巨大潛力。同時與GH 平臺結(jié)合的使用方式,也讓該系統(tǒng)的可操作性更強,便于設(shè)計師在實踐中的使用。但是人工智能輔助的設(shè)計系統(tǒng)目前仍處于研究的初期,受技術(shù)條件限制,仍存在很多不足之處:

    (1)基于圖像聚類的城市形態(tài)類型學(xué)研究,由于深度學(xué)習(xí)算法的黑箱機制,自動聚類結(jié)果的精準(zhǔn)性與可解釋性不足,只能輔助建筑師對城市形態(tài)的類型進行初步判斷,實踐應(yīng)用中,仍需建筑師基于實地調(diào)研與自身經(jīng)驗進行判斷。

    (2)基于人工智能設(shè)計生成方法,生成結(jié)果的質(zhì)量嚴(yán)重依賴案例數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質(zhì)量,盡管本文采取隨機采樣框的方式擴充數(shù)據(jù),取得了不錯的效果,但是其應(yīng)用也有一定的局限性,并不適用于研究范圍太小或者肌理分布不集中的情況。

    (3)生成對抗網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù),城市數(shù)據(jù)降維處理和矢量化過程中均會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的丟失,例如柵格化的建筑高度使得建筑高度信息離散化,而矢量化過程中,圖像的毫厘之差可能導(dǎo)致真實環(huán)境的巨大差異,亟待更加強大的矢量數(shù)據(jù)處理的人工智能算法的突破。

    (4)人工智能算法只能為設(shè)計師提供形態(tài)參考,并不能真正做到創(chuàng)新。最近興起的文生圖大模型,雖已能產(chǎn)生令人驚奇的藝術(shù)效果,但其本質(zhì)仍是現(xiàn)有圖像模式的組合。人工智能輔助設(shè)計工具的初衷是導(dǎo)向更加科學(xué),更加智能的設(shè)計,然而濫用人工智能的模仿學(xué)習(xí)能力,很可能導(dǎo)致個性、創(chuàng)新的缺失,智能設(shè)計與個性、創(chuàng)新的邊界,需要使用者仔細把握。

    從歷史的視角看,當(dāng)今時代與20 世紀(jì)60 年代非常相似,技術(shù)的進步給人們生活的方方面面帶來了巨大的改變,社會上都洋溢著對技術(shù)將會創(chuàng)造美好生活的樂觀主義,20 世紀(jì)60 年代建筑方法運動的先驅(qū)們試圖讓設(shè)計過程變得更加“科學(xué)”,而我們正試圖讓設(shè)計過程變得更加“智能”。盡管如今對設(shè)計方法的研究仍舊沒有達到人們所期望的“科學(xué)”或者“智能”,但這些探索的過程,也在不斷地改變設(shè)計師的工作方法,為設(shè)計師創(chuàng)造更多可能性。希望本文的研究,能為此領(lǐng)域的研究者帶來些許啟發(fā),促使人工智能輔助設(shè)計往實踐應(yīng)用的方向更進一步。

    圖、表來源

    圖3(左):作者基于對參考文獻[25]的信息進行整理繪制;其余圖、表均由作者繪制。

    注釋

    1)DEEPCITY 開源地址:https://github.com/kekehurry/DeepCity。

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