景觀建筑，AI 舒適區(qū)

時間：2024-09-18 09:35:30 作者：GBWindows 來源：行業(yè)網(wǎng)站閱讀：360

內(nèi)容摘要：導讀紐約州立大學環(huán)境科學與林業(yè)學院景觀建筑系教授艾丹·阿克曼（Aidan Ackerman）一直在研究20世紀80年代的景觀設(shè)計雜志和期刊，了解它們是如何構(gòu)思和預(yù)測景觀與信息技術(shù)的整合的。他發(fā)現(xiàn)，當時的未來構(gòu)想中或多或少都包括一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以了解生態(tài)系統(tǒng)中生物元素之間的相......

導讀

紐約州立大學環(huán)境科學與林業(yè)學院景觀建筑系教授艾丹·阿克曼（Aidan Ackerman）一直在研究20世紀80年代的景觀設(shè)計雜志和期刊，了解它們是如何構(gòu)思和預(yù)測景觀與信息技術(shù)的整合的。

他發(fā)現(xiàn)，當時的未來構(gòu)想中或多或少都包括一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以了解生態(tài)系統(tǒng)中生物元素之間的相互作用，對其進行可視化和模擬，然后預(yù)測未來的狀況。雖然這種系統(tǒng)至今仍未出現(xiàn)，但它與景觀技術(shù)專家們對當今人工智能與景觀建筑融合的希望有幾分相似。

因此，阿克曼認為，將人工智能融入景觀建筑學的探索并不是與過去的革命性決裂，而是一場漫長磨人的摔跤比賽，目的是將計算設(shè)計和活生生的生物物質(zhì)（景觀建筑學與其他設(shè)計學科的主要區(qū)別）這兩個互不相關(guān)的主題整合在一起。

無論過去還是現(xiàn)在，“當涉及到景觀時，建模和可視化的根本問題在于我們試圖把景觀]變成物體。但實際上，這些都是有生命的系統(tǒng)。”

環(huán)境科學家和生態(tài)學家使用機器學習的時間比景觀設(shè)計師要長得多。但景觀設(shè)計師可以通過提供人工智能可視化工具來補充這項工作，為公眾和政策制定者展示項目，OJB數(shù)字創(chuàng)新總監(jiān)菲爾·費恩伯格（Phil Fernberg）說："我們的專業(yè)知識是孤立的。我們需要與這些人合作，共同打造一些原本不可能打造的東西。”

艾丹·阿克曼表示：“與其他操作起來非常復雜的工具（如BIM軟件）不同，人工智能對于外行人來說并不難操作，不需要任何技能培養(yǎng)"。

如果沒有技術(shù)技能這一基礎(chǔ)層，以及最終在其之上的技能層，設(shè)計可能會變成一個純粹的策展過程，選擇人工智能提供的選項，從而降低對勞動力的需求。

雖然人工智能可能能夠理解光伏板與電網(wǎng)之間的關(guān)系，但要想了解負責遮蔭、棲息地、營養(yǎng)循環(huán)、植物修復、蒸散作用等的一棵樹如何在景觀中發(fā)揮作用，人工智能卻無能為力。

作為最小、最容易被誤解的設(shè)計專業(yè)之一，景觀建筑學被夾在維恩圖中間，介于更大、更顯眼的領(lǐng)域之間，常常被孤立于顛覆性的技術(shù)變革之外。

景觀建筑師處于生態(tài)學、園藝學、建筑學、植物學、規(guī)劃學和環(huán)境科學之間。他們是一群多才多藝的異類，可能過度關(guān)注社區(qū)公園的種植模式、數(shù)千畝土地的生物多樣性或混凝土基礎(chǔ)設(shè)施的雨水容量。這種分散性使得任何單一的技術(shù)變革都難以滿足他們的需求。因此，很少有專門為景觀設(shè)計師設(shè)計的數(shù)字工具。

景觀設(shè)計師們只能一直制作自己的工具，并根據(jù)自己的需求對現(xiàn)有工具進行調(diào)整。SWA集團的研究總監(jiān)安雅·多姆萊斯基（Anya Domlesky）負責管理XL實驗室，SWA的景觀設(shè)計師和南加州大學講師在這里對休斯頓的谷歌街景圖片進行算法訓練，使其能夠?qū)值谰坝^的可步行性、可騎自行車性、樹木覆蓋率、綠化景觀等進行分析和評分。最終目標是讓人工智能生成街景設(shè)計。

XL實驗室還與社會工作局助理合作，使用ChatGPT設(shè)計植物配對、生成場地分析和先例研究，并為真實公園場地的潛在顧客創(chuàng)建檔案。溫哥華景觀設(shè)計公司space2place design的創(chuàng)始人杰夫·卡特勒（Jeff Cutler）一直在使用Autodesk Forma，軟件使用人工智能來定義項目場地的微氣候。

鑒于生命物質(zhì)的復雜性和動態(tài)性，紐約城市學院景觀建筑學教授主張使用人工智能來開發(fā)景觀設(shè)計，他說，人工智能不是一個獨立的產(chǎn)品，而是一個過程，是“與土地持續(xù)接觸”的“基礎(chǔ)”。

他解釋說，他對使用人工智能來“共同生產(chǎn)”成果很感興趣，他認為將代理權(quán)交給人工智能，可以讓人工智能以人類從未考慮過的方式解決問題。當然，這與當今人工智能在景觀設(shè)計中的應(yīng)用截然相反。Midjourney和DALL-E等圖像生成平臺的采用強化了風景園林主要是審美實踐的觀點。

雖然這些電子拼貼圖像具有超現(xiàn)實的技術(shù)設(shè)施和對流行文化的生硬復述，但它們還遠遠不能說明自己是可以建造或安裝的東西，學者們說，我們可能只需要幾年的時間，就能在人工智能中插入材料、尺寸和程序限制，并得到我們可以實際制作的東西。

除此之外的所有延遲都可能是景觀設(shè)計與數(shù)字工具的尷尬結(jié)合。同樣，我們遠離“設(shè)計天網(wǎng)”的原因同樣植根于生物世界。要創(chuàng)建可建造的圖紙，人工智能需要平面圖和剖面圖來進行訓練，而這些圖紙通常是專有信息，存在于拷貝的紙質(zhì)圖紙中，被鎖在文件柜里。它們必須被拖出來、掃描上傳。

菲爾·費恩伯格作為OJB的數(shù)字創(chuàng)新總監(jiān)，正在使用全語言文本模型來制定種植計劃，并使用參數(shù)化設(shè)計引擎在空間中組織這些計劃。在此基礎(chǔ)上，我們的目標是將這一設(shè)計與材料供應(yīng)鏈和供應(yīng)商聯(lián)系起來。費恩伯格預(yù)計，當這一流程應(yīng)用到住宅項目中時，將在景觀設(shè)計行業(yè)最大的單一細分市場中引起消費者的廣泛關(guān)注。

他說："我們?nèi)绾螌⒋罅楷F(xiàn)成的數(shù)據(jù)集連接起來，推動設(shè)計的發(fā)展，并幫助設(shè)計惠及更多的人呢？因為擁有住宅和景觀的人遠遠多于能夠幫助他們或他們負擔得起的景觀設(shè)計師”。

對于小客戶來說，自動化景觀設(shè)計聽起來是一筆無可挑剔的交易。對于勞動者來說，誰來收取這些新效率帶來的盈余是一個永恒的問題。更便宜的設(shè)計，即使能讓更多人使用，就是件好事嗎？

佛羅里達國際大學研究人工智能設(shè)計的建筑學教授尼爾·利奇（Neil Leach）說，“變革的主要驅(qū)動力將是經(jīng)濟。什么最便宜？這些新技術(shù)將侵蝕專業(yè)領(lǐng)域。因為做這些事情變得越來越容易，降低收費就成了誘惑。這會減少進入這個行業(yè)的資金。”

人工智能可能會使景觀建筑勞動力市場崩潰，其職業(yè)許可證制度也會隨之崩潰。當然，人工智能只是"一種工具，它沒有代理權(quán)。是那些無良的雇主在尋求削減成本"。

對于景觀設(shè)計學來說，最好的情況是，它的特異性和不適應(yīng)性讓它有時間建立聯(lián)盟，從而迫使設(shè)計中的人工智能回應(yīng)人的需求，而不是市場的需求。

阿克曼說："我們接受人工智能的方式與我們的專業(yè)完全不符。我認為這可能是我們的優(yōu)勢所在。”

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