外来智能：建筑师人工智能导论

北京服装学院艺术设计学院邀请尼尔·林奇教授（Neil Leach）在北京服装学院综合楼三楼小剧场举办“外来智能：建筑师人工智能导论”学术讲座。

现场嘉宾包括，中央美术学院设计学院院长，教授，博士生导师郝凝辉、中央美术学院设计学院系统设计方向召集人、副教授李世奇、北京服装学院艺术设计学院副院长张倩、约瀚·冯·曼斯博格教授、季铁男教授、丁肇辰教授、李若岩副教授及百余位本科生、研究生参加。

讲座由艺术设计学院院长车飞主持，介绍了尼尔·林奇教授相关经历与成果。艺术设计学院肖璐然副教授现场翻译。

学术讲座

出席嘉宾

尼尔·林奇（Neil Leach）教授是来自英国的建筑师和教授。他目前在美国佛罗里达国际大学指导设计博士项目，并曾在英国建筑联盟学院、哈佛大学设计学院、哥伦比亚大学建筑规划与保护学院、康奈尔大学、洛杉矶建筑中心和南加州建筑学院任教。他是数字未来的联合创始人，这是一个在10种语言中运营的在线教育平台;他曾是美国国家航空航天局（NASA）的研究员，在那里他开发了月球和火星的3D打印技术。他已经出版了40多本关于建筑理论和数字设计的书籍被翻译成了8种不同的语言。

尼尔·林奇（Neil Leach）教授主讲

尼尔·林奇教授从 “什么是AI”、“人工智能简史”、“人工智能在设计中的应用”、“AI的可怕之处”，四个方面为我们全面系统呈现了人工智能（AI）对于未来时代发展的影响和改变。随着科学技术的发展，未来我们身边充斥和环绕着AI。AI是数字的大脑，是一套极其复杂的软件或系统，也可以说是隐形的，看不见的编码。自Alan Turing于1950年提出了计算机器与智能，历经多年发展，在2006年，Geoffrey Hinton，从人类神经元的角度对AI才有了质的突破。从图像识别到机器学习到深度学习，从建筑设计到诸多行业，AI可以让整个社会生产流程变得更快捷、更高效。但是，与此同时，AI恐怖的学习与传播能力引发了人们的担忧和思考：在未来人类是否还能主宰世界，又或许从AI角度看人类是否觉得是效率低下的物种呢。综上，时代在AI影响下飞速变化，人们需要去改变去适应，Keep calm and carry on。

讲座内容摘要

人工智能对于建筑以及其他行业带来了革命性的变革。讲座分为四个章节，会谈到什么是AI，以及对AI的担忧之处。

到底什么是AI？如今我们知道Midjourney可以进行很多不一样的设计，但那只是AI的一小部分。AI是数字的大脑，目前计算机已经在做超越大脑所能做的事情了。比如，ChatGPT 比人类所能知道的事情要多很多。ChatGPT 诞生于2022年，之后世界杯举办，在那场比赛里巴西和格鲁吉亚比赛中，ChatGPT可做到分析比赛现状，并为哪位球员需要处罚提出意见，由此说明，生活中很多事情可以像ChatGPT咨询，并能够解决很多问题。

另外，Chat是否需要像人类一样具有意识？AI的网络是基于神经元网络传输的方式，像人类的神经网络一样，但是人类的神经系统和AI的神经网络是有很大差别的。那么，到底机器是否需要有意识？像索菲亚机器人不是AI，但其背后有AI在控制。因此，当我们谈论AI的时候，其表象不是机器人的形式，而是其背后AI复杂的软件和系统，也可以说AI是隐形的，看不见的编码。未来乃至现在我们身边会环绕着AI，比如我们日常的手机，AI 可以在生活中帮助我们，叫车等服务我们的生活。所以我们的生活被AI包围着，可能我们目前还没有意识到这一点。AI更像是一种外来的物种。接下来会讲下AI的发展简史。

AI 是近几年才被广泛使用。Alan Turing 在1950年提出了计算机器与智能理念。AI一词的提出是在1956年Dartmouth college 一群年轻人的会议中。在这次会议后，这些科学家打算用2年的时间攻克AI。曾经他们对AI有很大的期待，而在2006年他们再聚在一起，他们说还没有太大的突破。AI在语义翻译上做的很糟糕。符号性的AI是基于逻辑的，基于人类思考逻辑的。在2006年，AI有了一定突破，即神经元的应用。Geoffrey Hinton，从人类神经元的角度对AI进行了研究。AI的发展依赖于计算机技术的发展，AI包含了深度学习和机器学习，而深度学习属于机器学习的一种，那么人工智能如何应用于设计呢？

在2012年的时候，通过技术上变革，机器能更快识别物体，比如图像上的鸟能辨识出来。通过研究图像快速识别技术。当时的Geoffrey Hinton用了他们自己的神经网络方法参与了竞赛，虽然人们还没有很看好，通过识别每张图像的像素，建立识别数据库，识别出了鸟，他的先进性在比赛中得到了体现和验证。如果把神经网络逆向的话是可以生成图像的，这是很有意思的一件事，从右往左，与图像识别反向，则可以生成图像。其次是对抗生成网络，这种网络的逻辑有两个部分，生成器生成图像，判别器利用数据库判别图像。StyleGans 通过对于大量面部数据识别，生成了虚假图像，像是不存在的人或动物。在2016年的时候，Refik Anadol 提出了我们可以用AI生成一些不存在的设计，这是建筑领域第一次应用对抗生成网络。CoopHimmelb(I)au 融合了建筑与地理流动建筑数据，但是我们也需要探索这种生成的边界位置。

我们人类天生具有判别能力。对于判别来说，我们人类并不是很好的生成者，Midjourney很好的地方是可以用计算机生成，再由人类判别，这时候Midjourney作为生产者的身份出现的。我们未来的AI利用体现在，比如Ambea，最大限度优化结构功能。Wanyu He 成立了公司Xkool曾经的项目就是生成很多不存在的建筑，小库科技开发的系统是能够将信息数据化的方式，小库科技利用AI提出了多种未来低碳建筑设计方式。我们未来的设计流程会更快更适应时代的方向发展。未来的建筑方式可能会是预制建筑，通过建立建筑模块进行建筑。当然还有很多别的科技公司，比如，工地使用的智能科技狗辅助管理。

AI可以让整个流程更加高效。使用AI可以提供更快捷、更高效、质量更好的生产。AI并不能取代人类，但会使用AI的会取代不会使用AI的。所以，AI可以在质量上取代不用AI的工作。1个AI会取代多个不会AI的。这就是我对AI 产生恐惧的原因。在特斯拉的生成车间只能看到机械臂，看不到人，那么工人是否是首先被取代的呢？也许在这样的汽车安装的地方，机械臂操作会优于人类，如果像乐高简单模块的呢？因此，AI 一直在进步，在写诗、写代码，并会逐渐取代白领、建筑师、工程师、程序员等。

我们现在面前是一个新的危机到来。我们需要的是不仅仅是新的建筑，更多是职业的挑战。像ALPHAGO跟围棋冠军对弈中，利用深度学习系统，机器表现超出了人们想象，自此，在这一次围棋中世界众多国家开始意识到AI的重要性。阿尔法Go表现了创造性的工作，或许AI已经超出人们的能力和认知范围，当我们去猜测AI阶段的时候，其实我们人类不具有或达不到AI的想法。随后AlphaGo Zero 得到了更大的提升，它可以自己训练自己，并在极短时间内下很多次棋。AI 的能力还有更多的可怕之处，比如我们说的GPT-4 Larg language models，这种模型每一年都有10倍的信息进入，基于大量数据学习，数据越多处理数据能力越强。由此，人类很难阻止AI的发展。人们应该小心AI的发展。学者Yuval Noah Harari AI 不仅仅局限于如何翻译、程序、也在学如何做设计。Midjourney设计除了建筑、还包括了背景、周边环境，同时Midjourney也进行了视频设计，包含了很多细节动态。在三维成像方面也远超想象，他的能力超出了人们最初始的假设。AI的学习扩展能力，这是使我们感到恐惧的地方。ChatGPT拥有的知识已经超过人类拥有知识的1万倍，而AI也在慢慢具有一些思考和认知能力。

AI恐怖的地方在于：AI拥有智力的形式与人类是不一样的，人类拥有生物层面的智力和机器层面的智力，而机器层面的智力远超于生物层面。另外是他的学习能力和传播能力是极强的。因此，我们需要意识到我们是否还是世界的中心，如果从现在AI角度看人类是否觉得效率低下的物种呢。综上，AI会对时代发生变化，或许多年后我们不再需要那么多建筑师，世界在不断变化，我们需要不断去学习去适应。

讲座现场

嘉宾合影