譯者 | 崔皓

人工智能 (AI) 有望徹底改變我們的世界，雖然并沒有具有感知力的機器人接管社會這樣戲劇性的事情發(fā)生。但是，計算機算法能夠有效地執(zhí)行復雜的任務確實毋庸置疑的，這就是智能。

對于建筑領域而言，在該領域的許多方面，人工智能將充當打造該領域的完美工具。在設計建筑物和戶外空間時，會考慮藝術元素的設計，此時就需要大量的智能運算。

如果將建筑設計分解成數(shù)字，那么計算機就可以參與其中?？臻g的幾何形狀、合理利用建材、使用建筑材料的數(shù)量、風向、承重，甚至步行交通都是能否發(fā)揮人工智能的成熟領域。

當然，人工智能作為設計程序的一部分，計算機已經(jīng)初步方式完成了其中的一些工作。然而，人工智能的前景是，計算機將找出解決方案來解決建筑中的設計問題，因此需要有限的人工進行干預。

在撰寫本文時，建筑中的人工智能正在通過研究和實驗向前發(fā)展。同時需要考慮到許多建筑項目的復雜性和費用。

盡管如此，其發(fā)展仍舊令人興奮不已，其研究成果包括來自初創(chuàng)公司和主要科技公司的許多商業(yè)產(chǎn)品。

生成式設計

機器學習 (ML) 是建筑行業(yè)中 AI應用 的一大焦點。然而，ML 并不等同于 AI，而是更重要學科的一個子集。

使用機器學習（ML），是創(chuàng)建和訓練算法，然后通過不斷建模和測試，經(jīng)過不斷嘗試以增量改進的方式完成任務。這一過程類似于人類學習死記硬背，只是機器學習（ML） 可以做得更快。

機器學習（ML） 中有一個框架是 GAN 或生成對抗網(wǎng)絡，這是一種使用兩個??人工神經(jīng)網(wǎng)絡??的無監(jiān)督學習模式。

該模式的基本思路是，一個稱為生成器的網(wǎng)絡按照要求創(chuàng)建內(nèi)容- 例如人臉圖像。然后，另一個稱為鑒別器的神經(jīng)網(wǎng)絡判斷生成器的輸出與創(chuàng)建的內(nèi)容（人臉圖像）是否一致。

兩個神經(jīng)網(wǎng)絡是一種競爭關系，生成器試圖欺騙鑒別器，而鑒別器則進行防御以免被生成器誤導。

在示例中，最終生成器會創(chuàng)建越來越逼真的人臉圖像，直到與真實圖像無法區(qū)分，最終愚弄鑒別器。

公寓樓數(shù)據(jù)集 | 圖片來源： 斯坦尼斯拉斯·夏尤 

Stanislas Chaillou 是眾多嘗試使用 GAN 來創(chuàng)建建筑設計的人之一。

對于他在哈佛的碩士論文工作，Chaillou 使用 GAN 來創(chuàng)建和改進平面圖設計。在工作中，他發(fā)現(xiàn)空間和功能不僅會影響到設計，還會影響到 GAN 生成的平面圖的風格。

“似乎風格不可逆轉(zhuǎn)地滲透到生成過程的本質(zhì)中了......對于建筑來說不會有不可知的人工智能，”Chaillou 在一篇關于走向數(shù)據(jù)科學的文章中說到?！跋喾?，每個模型或算法都會有它的風格、個性和專有技術?！?/span>

這是一個吸引人的概念，例如，您可以擁有一些喜歡現(xiàn)代建筑設計風格的模型，例如弗蘭克·蓋里（Frank Gehry）和扎哈·哈迪德（Zaha Hadid），一個受包豪斯（Bauhaus）學派影響，另一個融合了多種風格。

Chaillou 與人共同創(chuàng)立 了??Rayon??，這是一家專門從事平面空間設計的協(xié)作軟件公司。

GAN 只是生成式設計的一種風格，其想法是隨著時間的推移慢慢改進計算機生成的設計?？梢允褂脽o監(jiān)督學習模型（例如 GAN）或結(jié)合人工輸入的協(xié)作方式。

生成式設計的另一個例子是 ??Delve??，它是來自 Google 的 Sidewalk Labs 的房地產(chǎn)開發(fā)工具。Delve 可以在幾分鐘內(nèi)生成數(shù)百個設計。

每個設計都考慮了各種零售、住宅、停車場和公共空間的要求。這些設計還有一個詳細的成本模型來估計給定設計的成本。

網(wǎng)絡應用

技術狀態(tài)的美妙之處在于，不一定需要現(xiàn)場的計算能力來完成一些高級工作。重要的是，Web 應用程序在前端變得越來越精致，同時模糊了本地軟件和云軟件之間的界限。

一些網(wǎng)絡應用程序正在尋求徹底改變建筑行業(yè)。 Delve 就是這么一個例子Finch 3D 也是如此。Finch 用于項目的早期階段，Finch 的 AI 功能可以根據(jù)設計需求生成多個選項。

另一家基于人工智能開發(fā)的公司Higharc，它旨在通過迭代過程創(chuàng)建 3D 模型和計劃從而完成自動化房屋的設計。

Higharc 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Marc Minor 在 2020 年告訴英國《金融時報》：“雖然買家或建筑商看到的是一個簡單的 3D 模型，但幕后有復雜的算法不斷確定關鍵細節(jié)，而這些細節(jié)通常需要數(shù)小時的人工操作。”

Autodesk 于 2020 年底收購了 AI 架構(gòu)初創(chuàng)公司 Spacemaker。這款基于云的軟件可幫助團隊使用 Delve 等設計工具分析和設計房地產(chǎn)網(wǎng)站。

該公司在 Autodesk 博客文章中表示，“Spacemaker 可以分析多達 100 個城市街區(qū)的標準：分區(qū)、景觀、日光、噪音、風、道路、交通、熱島、停車等等?！?/span>

走進Omniverse?

無論是在本地還是在云端，AI 項目都需要大量的計算機能力，而顯卡恰好能夠提供這種能力。

??NVIDIA 的 Omniverse??協(xié)作和模擬平臺是“用于 3D 模擬和設計協(xié)作的可擴展、多 GPU 實時參考開發(fā)平臺”。

Omniverse 可以容納少量或大量用戶以及單個或多個 GPU。Omniverse 基于 NVIDIA 的 RTX GPU 和皮克斯的通用場景描述軟件的功能。

Omniverse 不僅僅是一種架構(gòu)工具。相反，它用于為建筑、工程、動畫或工業(yè)設計等領域生成逼真的 3D 設計和模擬。

建筑師可以將 Omniverse 與 Autodesk 3ds Max、Rhino 和 Trimble Sketchup 等工具集成，將設計轉(zhuǎn)換為 3D 模擬。

目前，Omniverse 的許多 AI 工作需要將產(chǎn)品輸入到 Omniverse中， 通常來說這些產(chǎn)品都是在工作流程中生成和設計的。然而，未來有望出現(xiàn)一些令人興奮的發(fā)展。例如，NVIDIA 位于多倫多的 AI 研究實驗室創(chuàng)建了一個名為 ??GANverse 3D??的工具，該工具可以獲取 2D 圖像并將其轉(zhuǎn)換為 3D 模型。很容易看出，人工智能工具可以改變建筑行業(yè)或任何以 3D 建模為主的行業(yè)。

計算機視覺?

許多藝術項目也會應為人工智能在建筑中的應用而受到影響，例如倫敦的 AI Build 的 Deadalus 展館。

Credit：AI Build

這種小型結(jié)構(gòu)是使用 NVIDIA GPU 設計出來的，使用計算機視覺和深度學習來提高工業(yè)機器人創(chuàng)建的3D模型的能力，包括打印結(jié)構(gòu)元素的速度和準確性的能力。

人工智能和建筑的未來?

人工智能為許多行業(yè)的未來帶來了希望，建筑也不例外。雖然建筑行業(yè)還處于應用人工智能的早期階段，但人工智能在增強架構(gòu)設計方面表現(xiàn)出很大的潛力。

然而，盡管有人工智能驅(qū)動的工具協(xié)助完成設計工作，人類仍然需要對設計結(jié)果進行改進和審批。盡管建筑工具越來越先進，但它們不會很快取代人類建筑師。

譯者介紹?

崔皓，51CTO社區(qū)編輯，資深架構(gòu)師，擁有18年的軟件開發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗，10年分布式架構(gòu)經(jīng)驗。曾任惠普技術專家。樂于分享，撰寫了很多熱門技術文章，閱讀量超過60萬。《分布式架構(gòu)原理與實踐》作者。

原文標題：Artificial Intelligence in Architecture，作者：Kevin Vu

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