AI取代设计师？不存在！

作为本期主题“人工智能与未来景观”的学术召集人之一，刘瑜老师对于人工智能的梳理和分享给予了我们很多的启发和帮助。那天我们聊了很久，虽然限于篇幅，仅有部分内容被整理发表，但这些问题想必都是设计师十分关心的。

我们期待通过此次访谈，让更多设计师深入浅出地理解人工智能的本质和边界，以及它在当下和未来对于设计的影响，从而启发设计师为自身的职业发展寻求新的机遇，同时也通过恰当运用技术推动社会在合理的路径和方向上发展。

受访人刘瑜，以下简称刘

北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所教授

访谈正文

共计2223字，预计阅读6分钟

文末有惊喜哦

LAF：数据在人工智能领域的作用是什么？如果在城市尺度上运用人工智能技术，是否会有超出预期的发现？

刘：从早期的初代人工智能到机器学习，再到深度学习，虽然计算机表现出的学习能力越来越强，但其本质上都需要进行数据的采集和分析、模式的寻找和量化，从而将这些数据和模式作为人工智能的“输入”。如果没有“输入”及针对“输入”进行的训练，任务就无法达成。所以，数据的收集和模式的发现是人工智能进行学习的基础。

数据是否有价值取决于其本身是否蕴含新的信息，以及我们如何看待这些数据。借助大数据获得的结论通常与人的常识认知基本相符，可能只在个别方面存在差异，而这些差异正是大数据的价值所在。面对现实世界，人类有其基本的价值判断，并且更倾向于相信自己的判断。如果数据结果完全偏离常识认知，我们通常会质疑数据的质量。更多时候，大数据的作用是对常识认知进行量化或补充。所以，基于数据输入的人工智能在城市尺度上不太可能有颠覆性的发现，但它会填补我们的知识盲点，并量化已有知识，从而帮助我们进行决策。

人工智能、机器学习，以及深度学习的包含关系

NVIDIA & AI世代

LAF：您认为目前深度学习的边界在哪里？

刘：作为当前人工智能的核心驱动技术，深度学习是基于多个层次的神经网络学习，它擅长提取深度特征。目前，我们对人工智能的训练都是在一个相对封闭的领域内进行的。例如，战胜世界顶级围棋高手李世石的“阿尔法狗”（AlphaGo）即便有超越人类棋手的表现，它的智能性也只体现在围棋这一特定领域，因为数据的输入和算法的训练都是针对围棋规则进行的。目前能够实现的人工智能一般被称为“弱人工智能”，它能够解决特定问题，且执行特定任务的能力往往优于人类，但它没有自主意识。深度学习使得机器能够被应用于众多领域，但它存在边界，即便偶有跳脱出人类常识认知的“创新”，它的智能范围仍仅限于由人类划分的特定领域或知识体系内。

LAF：人工智能在现阶段具有哪些辅助设计功能？

刘：设计常介于科学与艺术之间，这意味着它在一定程度上是有规律可循的。例如，景观设计或城市规划都需要布局各个地理要素（如地质、地貌、水文等）之间的关系。所以，对布局进行抽象并将其形式化，可能是人工智能辅助设计的一个方向。同时，通过对足够多的设计原则和优秀设计案例进行学习，人工智能也可以在很大程度上助力场地分析，甚至生成一些可供遴选的初步方案。此外，设计师完全可以把一些基础性常规工作交由人工智能去完成，从而在设计创新和用户沟通上投入更多精力。

除了辅助设计，人工智能技术还能够处理数量庞大的社会数据。随着未来科技的发展，人类的生产和生活方式可能会发生巨大改变。如何利用人工智能技术进行科学的设计决策，以使公众更好地适应新的环境空间，是设计师应当关注的方向之一。

LAF：您认为我们是否有必要为人工智能可能取代人类设计师而担忧？

刘：在历史上，人类被机器超越是常有之事。例如，随着机械时代的到来，人们发现机器的体力和效率远高于人类；在计算机时代，机器的运算速度和准确率超越了人类；经过当代的进一步发展，以“阿尔法狗”为代表的机器人在围棋领域战胜了人类。人们之所以对最后一种超越反应强烈，或许是因为我们视围棋领域为人类智慧的专属。事实上，“阿尔法狗”只是将围棋简化为算法，通过深度学习掌握了更为抽象的概念，但它并没有自我意识与独立思考能力。

相较而言，人类的思维是开放的、无穷尽的，且充满了灵感与创造力。我认为能够被学习或被复制的模式是不具备创造力的。比如人工智能在学习了毕加索的画风之后，可以“画”得很像毕加索，但它永远无法超越毕加索，更不能被称作伟大的艺术家。此外，人不仅能够运算和判断，而且还具有情感和伦理道德观念。在可见的未来，人工智能不可能具备人类的这些特质。设计通常兼具感性和理性，虽然设计本身难以被取代，但其中那些可以根据内在逻辑和规则形成封闭空间的部分，则可以交由人工智能去完成。有了这个帮手，设计师可以有时间和精力去做更多有意义的事，从而发挥更大的创造力。

LAF：您认为人工智能未来将朝着怎样的方向发展？

刘：人工智能的发展其实是黑箱和白箱交替发展的过程。以战胜国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫的超级计算机“深蓝”为例，我们可以明确其算法是基于穷举搜索，也可以理解其每一步的决策机制，所以当时的人工智能尚处于白箱阶段。而最新发展的以深度学习为基础的人工智能，其运作过程犹如黑箱作业，人们往往无法理解其算法的决策依据，甚至连开发者也难以具体说明其决策机制。未来要想更好地利用人工智能，就必须使黑箱变为白箱，了解其算法和决策依据，只有这样，我们才能更合理地判断是否采纳其所提供的决策建议。

此外，由于深度学习是基于人工神经网络的学习，所以涉及到人工智能和神经生物学的交叉合作和相互促进。也就是说，人类对自身的认识越清晰，越有利于人工智能的发展。所以，我认为今后对人工智能的研究不仅会更加侧重于白箱，而且会更加关注对人类自身的研究，例如探讨人如何思考、人的记忆如何产生等。

LAF：人工智能将如何影响我们的未来生活？

刘：人工智能连同其他计算机信息技术将在很大程度上改变我们未来的生活方式，以及人与人之间的沟通模式。技术正以非线性的加速度飞速发展着。30年前的1988年，互联网仍未普及，当时的人们完全无法想象今天的信息技术会有如此惊人的突破，移动互联网、共享单车、电子支付等技术及应用层出不穷。展望30年后的2048年，信息技术发展的量级会更加巨大，人工智能对我们未来生活的影响也难以预测，而增强现实和虚拟现实技术的发展可能会给城市生活带来更多崭新的图景。

注释

在控制论中，通常把所不知的区域或系统称为“黑箱”，而把全知的区域或系统称为“白箱”。

原文出处

刘瑜. (2018). 人工智能对设计的影响. 景观设计学, 6(2), 52-55. doi: https://doi.org/10.15302/J-LAF-20180206

Source: Liu, Y. (2018). The Impacts of Artificial Intelligence on Design. Landscape Architecture Frontiers, 6(2), 52-55. doi: https://doi.org/10.15302/J-LAF-20180206

编辑| 田晓劼

现在，有一个和刘瑜老师面对面交流的机会哦~

6月10日，来《景观设计学》新刊主题沙龙，

听本期几位大牛作者畅谈人工智能与设计实践~

《景观设计学》2018年第2期正式出刊

“人工智能与未来景观”