14、人工智能时代的建筑与城市发展

人工智能时代的建筑与城市发展

1. 城市研究的新变革

随着空间数据挖掘、分析和可视化技术的飞速发展，城市规划者如今拥有了大量开放数据、先进工具和分析模型，用以应对复杂的城市问题。地理空间数据虽一直用于规划决策，但如今其海量的数据量、多样的类型、高分辨率，以及不断增强的分析能力，从根本上改变了城市研究的格局。

不过，这并非要求建筑师和城市设计师完全摒弃传统技能，而是倡导采用一种混合方法，类似“扩展智能”模式。在这种模式下，技术成为设计师想象力的延伸，赋能未来的设计师。城市不仅是提供商品和服务的机器，更是承载人类体验的场所。城市设计师需要具备实现这两种功能的基本技能，既能利用数据设计可持续发展的城市，又能凭借技艺打造迷人的城市形态。

2. 信息城市的发展历程

信息城市的概念并非新鲜事物。早在1989年，曼努埃尔·卡斯特尔斯就出版了《信息城市：信息技术、经济结构调整与城市 - 区域进程》一书。此后，他又推出了关于“信息时代”的三部曲，赞颂了“网络社会”。在这个社会中，运作依靠的不是集成的层级结构，而是组织网络，且依赖技术实现信息的持续流动。

近年来，“智慧城市”不断发展。迈克尔·巴蒂指出，智慧城市配备了跨多个尺度的仪器群，通过多个网络相互连接，能持续提供人员和物资流动以及各种结构和系统状态的数据。但他也强调，这些系统需整合为一个有效的整体，才能带来整体效益，即城市只有具备能够整合和综合这些数据以实现某种目标的智能功能，才能提高城市的效率、公平性、可持续性和生活质量。

更近一些，布拉顿出版了《堆栈》，扩展了网络社会和智慧城市的模型。他将网络社会描述为水平层的垂直聚合，而非局限于单一的水平层，从而将卡斯特尔斯的二维模型扩展到三维空间。他认为各种行星尺度的计算形式并非相互独立的组件，而是一个综合元平台的各个层面，形成了一种“偶然的巨型结构”，即“堆栈”。

“堆栈”由六层组成：
| 层次 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 地球层 | 为“堆栈”提供物理基础 |
| 云层 | 由“庞大的服务器群岛”构成 |
| 城市层 | 包含不连续的大城市和巨型网络的环境 |
| 地址层 | 研究大规模精细的通用寻址系统 |
| 界面层 | 在用户与可寻址计算能力之间提供图像和语言中介 |
| 用户层 | 包括人类和非人类用户 |

关键在于连接性。“堆栈”代表了当今世界相互连接的信息路径，各层之间并非离散分离，而是相互连接。例如，城市层可能与垂直方向的云层或地球层相互作用，也可能跳过一层与地球层交互，或者与同一层的其他城市交互。如今的城市正成为信息接口的场所，人工智能及其应用在其中的作用日益重要。

3. 环境智能的兴起

人工智能对城市的影响不必从整个城市的宏观尺度来看。简·雅各布斯提醒我们，理解城市的关键在于关注街道层面的渐进行为，而非自上而下的重大规划变革。城市可被视为由众多用户组成，就像鸟群或鱼群由个体组成一样。城市中已经遍布人工智能设备，城市本身也可被看作承载着我们的智能设备。

我们生活在一个“无缝智能设备”的世界，这些设备对居住者敏感且响应迅速，无需手动控制，这种相互连接的设备环境可被描述为“环境智能（AmI）”空间。我们现在居住的空间越来越符合马克·韦泽的“普适计算”概念，而非勒·柯布西耶的“居住机器”概念。不久后，计算将无缝嵌入城市环境，我们可以通过语音和手势与环境进行交流。

这种智能环境能够根据我们的情绪和舒适度做出互动响应，如在我们倦怠时给予刺激，在我们烦躁时给予安抚，在炎热时降温，在寒冷时升温，成为一个适应、关怀且满足我们个体需求的环境。然而，环境智能也存在潜在的负面影响，如可能跟踪我们的一举一动、监控我们的行为并向我们推送定制广告。但我们不应陷入技术决定论，任何技术本身并无好坏之分，正确使用环境智能能为社会带来巨大益处。

4. 群体智能的原理与应用

史蒂文·约翰逊在《涌现：蚂蚁、大脑、城市和软件的集体生活》中阐述了涌现理论。涌现现象可在两个或多个主体以自下而上的方式相互作用时观察到，在多主体系统中尤为明显，其相互作用会导致全局行为的出现。约翰逊明确指出，一系列多主体系统（如蚂蚁、大脑、城市和软件）的涌现行为存在关联，尽管它们的组成元素差异很大，我们可以直接比较城市的运作和大脑的行为。

涌现概念在建筑领域备受关注，但它并非仅适用于当代设计问题。实际上，传统城市形态中更能清晰地看到涌现现象，如中世纪村庄、中国胡同或巴西贫民窟等，这些相对自然的城市聚集形式符合涌现的简单规则，如“无知有益”或“关注邻居”。

群体智能体现了多主体系统的分散、自组织行为。罗兰·斯努克斯认为，群体智能通过自主主体的局部交互产生，在分散的自组织系统中形成涌现的集体行为。例如，一群椋鸟傍晚归巢时的复杂飞行模式并非由某只鸟从上方指挥，而是每只鸟遵循凝聚、分离和对齐的基本规则，从而决定了整个鸟群的行为。

群体智能虽然可能是一种相对低级的智能形式，但它属于人工智能的基本形式。在建筑领域，进步的建筑文化一直在寻求新颖的建筑形式，群体智能的逻辑被越来越多的实验性实践用作参考隐喻和组织类比，以应对复杂性并开发通过多主体算法运行的非线性设计方法。一些建筑师使用Processing软件生成相关形式，还有人编写自己的多主体软件程序，这些系统能够生成有吸引力且新颖的建筑形式，对建筑设计文化产生了重大影响。

然而，当多主体系统被固化为静态的建筑形式时，其复杂行为会受到限制，潜力无法充分发挥。城市不应仅仅被视为建筑物的集合，而应关注城市中主体的动态行为。城市是由物理建筑和人类主体共同构成的人类 - 矿物混合系统，因此我们需要区分城市作为物质沉积场所和空间实践场所的不同概念。

凯文·凯利在《失控：机器、社会系统和经济世界的新生物学》中扩展了群体智能原理，表明经济也以自下而上、不受控制的方式运作。消费者的购买习惯相互影响，形成集体消费模式，市场具有潜在的波动性，受趋势驱动。在房地产市场中，这些趋势在城市空间中体现出来，某些商业会在特定区域聚集，某些街区的受欢迎程度会有起伏，整个城市的经济行为类似于气象系统，由群体智能的逻辑所支配。

5. 城市的自我调节机制

约翰·霍兰德将城市比作溪流中的“驻波”，尽管城市不断变化，但它能维持一种动态平衡。城市没有中央规划委员会来解决物资采购和分配问题，却能年复一年、十年复十年地避免物资短缺和过剩的剧烈波动。城市是社会行为模式随时间积累的物理痕迹，遵循自组织原则，可被视为能够“调整”不同输入和冲动的矢量流空间。

大脑不仅负责思考，还能调节身体，这种机制被称为“体内平衡”。这一概念在生物学、机械系统和神经科学等多个领域都有应用。在神经科学中，体内平衡可理解为身体生存所依赖的一种平衡状态。

控制论先驱威廉·罗斯·阿什比开发了“体内平衡器”，用于模拟大脑实现动态平衡的方式。艾伦·图灵建议他使用自动计算引擎（ACE）来模拟这一过程。近年来，神经科学家安东尼奥·达马西奥认为大脑的主要功能是维持体内平衡状态和动态心理平衡，大脑更像是一种纠正机制，使身体保持在安全的情绪冲动范围内。

城市的自组织与大脑的动态平衡有相似之处，都受到正负反馈的调节。虽然从严格的神经科学角度看，城市不能等同于大脑，但它们有很多共同点，都是多主体系统。神经网络也是如此，其整体行为源于单个神经元的相互作用，通过分治策略解决问题。

总之，城市和大脑、软件系统等一样，都遵循着一定的智能逻辑和自组织原则，在不同层面上展现出相似的特征和运行机制。随着技术的发展，我们需要不断探索如何更好地理解和利用这些智能，以推动城市的可持续发展和人类生活质量的提升。

人工智能时代的建筑与城市发展

6. 群体智能与城市逻辑的关联

城市不能简单归结为建筑物的集合，其活力源于居民。要区分城市作为物质沉积场所（建筑环境的物质积累）和空间实践场所（人类活动受环境约束的空间）。静态建筑会限制多主体系统的复杂行为，而关注城市中主体的动态行为，能让我们看到群体智能对城市逻辑的影响。

下面通过流程图来展示群体智能在城市中的体现：

graph LR
    A[个体主体行为] --> B[局部交互]
    B --> C[涌现集体行为]
    C --> D[城市动态行为]
    D --> E[城市发展与变化]

群体智能原理在经济领域也有体现，如凯文·凯利所说，经济以自下而上、不受控制的方式运行。消费者的购买习惯相互影响，形成集体消费模式，市场受趋势驱动且具有潜在波动性。在房地产市场，商业聚集和街区受欢迎程度的变化反映了经济行为的空间化，整个城市经济如同气象系统，受群体智能逻辑支配。

7. 城市与大脑的相似性及启示

城市和大脑在很多方面具有相似性，它们都是多主体系统。大脑通过“体内平衡”机制调节身体，维持动态平衡，这与城市的自组织原则有相通之处。

以下是城市与大脑相似性的对比表格：
| 对比项 | 城市 | 大脑 |
| ---- | ---- | ---- |
| 系统性质 | 人类 - 矿物混合系统 | 生物有机体 |
| 调节机制 | 自组织，受正负反馈调节 | 体内平衡，维持动态平衡 |
| 主体构成 | 由人类主体和物理建筑构成 | 由神经元等细胞构成 |
| 行为模式 | 主体动态行为决定城市活力 | 神经元相互作用产生整体行为 |

虽然城市不能严格等同于大脑，但这种相似性给我们带来启示。我们可以借鉴大脑的调节机制，思考如何让城市更好地实现自我调节和可持续发展。例如，城市可以建立类似大脑的反馈机制，根据居民的需求和城市的状态进行实时调整，优化资源分配和城市功能布局。

8. 技术发展对城市未来的影响

随着环境智能、群体智能等技术的发展，城市正经历着深刻的变革。环境智能让城市环境更加智能和人性化，但也带来了隐私和监控等问题。我们需要在享受技术带来便利的同时，加强对技术的监管和规范，确保其正确使用。

群体智能为城市设计和规划提供了新的思路和方法，通过模拟多主体系统的行为，可以创造出更具适应性和灵活性的城市空间。但在应用过程中，要避免过度追求静态建筑形式而忽视城市的动态本质。

未来，我们可以期待城市成为一个更加智能、可持续和人性化的空间。计算将无缝嵌入城市环境，人们与城市的交互更加自然和便捷。城市的自组织能力将进一步增强，能够更好地应对各种变化和挑战。

为了实现这一目标，我们需要从以下几个方面努力：
1. 加强技术研发 ：不断推动环境智能、群体智能等技术的发展，提高其在城市中的应用水平。
2. 培养跨学科人才 ：城市发展涉及建筑、计算机科学、社会学等多个领域，需要培养具有跨学科知识和技能的人才。
3. 完善政策法规 ：制定相应的政策法规，规范技术的使用，保障居民的权益和隐私。
4. 促进公众参与 ：让公众参与到城市规划和设计中，充分考虑他们的需求和意见，使城市更加符合人们的生活方式。

9. 总结与展望

在人工智能时代，城市的发展受到多种智能逻辑的影响。信息城市、环境智能、群体智能等概念的出现，为我们理解和塑造城市提供了新的视角。城市不仅是物质的堆积，更是人类活动和智能交互的场所。

我们要认识到城市与大脑、软件系统等在多主体系统层面的相似性，借鉴它们的运行机制，推动城市的自组织和自我调节。同时，要关注技术发展带来的利弊，合理利用技术，避免其负面影响。

未来，城市将朝着更加智能、可持续和人性化的方向发展。我们需要不断探索和创新，结合技术和人文关怀，打造出更加美好的城市环境，让城市成为人类幸福生活的理想家园。

总之，人工智能时代为城市发展带来了前所未有的机遇和挑战，我们要以积极的态度应对，充分发挥智能技术的优势，实现城市的高质量发展和人类社会的进步。