景觀建筑，AI 舒適區

時間：2024-09-18 09:35:30 作者：GBWindows 來源：行業網站閱讀：257

內容摘要：導讀紐約州立大學環境科學與林業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年代的景觀設計雜志和期刊，了解它們是如何構思和預測景觀與信息技術的整合的。他發現，當時的未來構想中或多或少都包括一個系統，這個系統可以了解生態系統中生物元素之間的相......

導讀

紐約州立大學環境科學與林業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年代的景觀設計雜志和期刊，了解它們是如何構思和預測景觀與信息技術的整合的。

他發現，當時的未來構想中或多或少都包括一個系統，這個系統可以了解生態系統中生物元素之間的相互作用，對其進行可視化和模擬，然后預測未來的狀況。雖然這種系統至今仍未出現，但它與景觀技術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，目的是將計算設計和活生生的生物物質（景觀建筑學與其他設計學科的主要區別）這兩個互不相關的主題整合在一起。

無論過去還是現在，“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。”

環境科學家和生態學家使用機器學習的時間比景觀設計師要長得多。但景觀設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數字創新總監菲爾·費恩伯格（Phil Fernberg）說："我們的專業知識是孤立的。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"。

如果沒有技術技能這一基礎層，以及最終在其之上的技能層，設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之間的關系，但要想了解負責遮蔭、棲息地、營養循環、植物修復、蒸散作用等的一棵樹如何在景觀中發揮作用，人工智能卻無能為力。

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

景觀建筑師處于生態學、園藝學、建筑學、植物學、規劃學和環境科學之間。他們是一群多才多藝的異類，可能過度關注社區公園的種植模式、數千畝土地的生物多樣性或混凝土基礎設施的雨水容量。這種分散性使得任何單一的技術變革都難以滿足他們的需求。因此，很少有專門為景觀設計師設計的數字工具。

景觀設計師們只能一直制作自己的工具，并根據自己的需求對現有工具進行調整。SWA集團的研究總監安雅·多姆萊斯基（Anya Domlesky）負責管理XL實驗室，SWA的景觀設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，使其能夠對街道景觀的可步行性、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計。

XL實驗室還與社會工作局助理合作，使用ChatGPT設計植物配對、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建檔案。溫哥華景觀設計公司space2place design的創始人杰夫·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。

鑒于生命物質的復雜性和動態性，紐約城市學院景觀建筑學教授主張使用人工智能來開發景觀設計，他說，人工智能不是一個獨立的產品，而是一個過程，是“與土地持續接觸”的“基礎”。

他解釋說，他對使用人工智能來“共同生產”成果很感興趣，他認為將代理權交給人工智能，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計中的應用截然相反。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實的技術設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計與數字工具的尷尬結合。同樣，我們遠離“設計天網”的原因同樣植根于生物世界。要創建可建造的圖紙，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的數字創新總監，正在使用全語言文本模型來制定種植計劃，并使用參數化設計引擎在空間中組織這些計劃。在此基礎上，我們的目標是將這一設計與材料供應鏈和供應商聯系起來。費恩伯格預計，當這一流程應用到住宅項目中時，將在景觀設計行業最大的單一細分市場中引起消費者的廣泛關注。

他說："我們如何將大量現成的數據集連接起來，推動設計的發展，并幫助設計惠及更多的人呢？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計師”。

對于小客戶來說，自動化景觀設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計的建筑學教授尼爾·利奇（Neil Leach）說，“變革的主要驅動力將是經濟。什么最便宜？這些新技術將侵蝕專業領域。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。是那些無良的雇主在尋求削減成本"。

對于景觀設計學來說，最好的情況是，它的特異性和不適應性讓它有時間建立聯盟，從而迫使設計中的人工智能回應人的需求，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完全不符。我認為這可能是我們的優勢所在。”

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