32、AI助力探寻中国园林场所精神

AI助力探寻中国园林场所精神

1. AI与建筑领域的新变革

近年来，人工智能（AI）借助基于大数据样本的统计方法取得了重大突破。在这个新时代，AI对建筑学科产生了深远影响。机器学习展现出巨大潜力，从启发式领域迈向了统计领域。例如，Stanislas Chaillou的ArchiGAN项目在建筑界引发了诸多讨论与反思。过去，计算机辅助设计中的多目标优化采用遗传算法的逻辑，这是一个启发式过程；而如今，机器学习是一个归纳性的黑箱，通过大量数据定义样本的内部关系。Hao Zheng和Weixin Huang率先探索了GAN算法在建筑规划中的应用，Stanislas Chaillou在此基础上进一步发展了ArchiGAN，UCL一名毕业生的作品GlitchGAN对不同空间类型的类比也给了我们启发。根据中国园林的特点，我们尝试使用RNN算法。

传统建筑领域的生成式设计旨在优化客观标准，而AI是一种归纳方法。挪威建筑理论家Norberg - Schulz提出的“场所精神”概念，不仅涉及物质形式，还包含精神意义。该理论从人类感知这一微观视角出发，从事物集合中感知氛围，并从氛围中构想建筑形态。近年来，AI和大数据的发展为我们带来了新思路，即利用机器学习理解用户体验的可能性。Isovist方法常用于研究建筑中人类在空间中的视野范围，我们认为它适用于我们的研究，能将模型可视区域的信息编码成机器学习可理解的格式。

2. 从中国园林中汲取灵感

工业革命导致大城市同质化，法国人类学家Marc Augé将这些空间称为“非场所”。随着城市化向农村蔓延，中国农村建筑也趋于同质化。城乡不平等和贫富差距的扩大，使许多中国人对过去的文化失去信心，转向现代性。但与此同时，人们也逐渐意识到城乡发展不