LA观点 | 人工智能技术与风景园林实践融合面临着哪些挑战?

文化   2024-10-06 14:15   北京  

专题提出


《风景园林》2024-09期中多位学者围绕人工智能在风景园林中的应用专题展开研究(详情请见本期专题导读),为丰富本期的活跃度,特邀请本期作者和行业内其他研究相关领域的学者参与专栏讨论,望本期学者们的针对性的回答可为人工智能在风景园林中的应用提供更广阔的视角和参考。

专题主持人


赵晶

女 / 博士 / 高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室联合研究员 / 北京林业大学园林学院教授、博士生导师、副院长 / 城乡生态环境北京实验室成员 / 本刊副主编 / 研究方向为设计智能化、风景园林历史与理论、风景园林规划与设计


[1] 赵晶.人工智能与风景园林[J].风景园林,2024,31(9):8-9.

[2] 冯璐,余辰雯,孙雨婷,等.基于生成对抗网络的植物景观生成设计:以花境平面图生成为例[J].风景园林,2024,31(9):59-68.

[3] 陈然,罗晓敏,何越衡,等.生成式算法在风景园林生成设计中的适应性研究[J].风景园林,2024,31(9):12-23.

[4] 陈然,赵晶.基于样式生成对抗网络的风景园林方案生成及设计特征识别[J].风景园林,2023,30(7):12-21.


特邀嘉宾

(按汉语拼音排序)

冯璐

女 / 博士 / 华东理工大学艺术设计与传媒学院副教授 / 研究方向为风景园林规划设计


[1] 冯璐,余辰雯,孙雨婷,等.基于生成对抗网络的植物景观生成设计:以花境平面图生成为例[J].风景园林,2024,31(9):59-68.


何捷

男 / 博士 / 哈尔滨工业大学(深圳)建筑学院教授、博士生导师 / 天津大学建筑学院兼职教授 / 研究方向为空间历史大数据、景观考古学与文化景观遗产、大数据与空间行为、地理设计与户外游憩


[1] 王磊,章璇,韩昊英,等.基于时序街景数据的城市街道绿化结构演变:以上海市中心城区为例[J].风景园林,2024,31(9):42-50.

[2] 孟春霞,何捷.自发地理信息(VGI)数据中的宁海国家登山健身步道徒步者景观资源偏好[J].风景园林,2020,27(8):103-108.

[3] 何捷,袁梦.数字化时代背景下空间人文方法在景观史研究中的应用[J].风景园林,2017,24(11):16-22.


刘宇波

男 / 一级注册建筑师 / 华南理工大学建筑系主任、教授、博士生导师 / 华南理工大学建筑设计研究院工作室主持建筑师 / 教育部新世纪优秀人才 / 中国建筑学会建筑师分会理事 / 中国建筑学会教育建筑专业学术委员会常务副主任委员、秘书长 / 研究方向为人工智能与计算性设计


史宜

男 / 博士 / 东南大学建筑学院副教授、至善青年学者 /中国城市科学研究会数字孪生与未来城市专委会委员 / 国际城市与区域规划师学会(ISOCARP)城市设计中心秘书长 / 研究方向为大数据在城市规划中的应用


[1] 史宜,戴运来,张珣,等.基于精细时空行为测度的街道空间人群数字画像构建与分异[J].风景园林,2024,31(9):24-33.

[2] 史宜,李婷婷,杨俊宴.基于手机信令数据的城市滨水空间活力研究:以苏州金鸡湖为例[J].风景园林,2021,28(1):31-38.


叶宇

男 / 博士 / 同济大学建筑与城市规划学院副教授、建成环境技术中心副主任 / 高密度人居环境与生态节能教育部重点实验室副主任 / 研究方向为计算性城市设计


[1] 仲玥,刘雨轩,叶宇.基于大语言模型和社交媒体数据的城市公园公众活动丰富度测度:以上海为例[J].风景园林,2024,31(9):34-41.

[2] 陈星汉,于瀚婷,熊若璟,等.基于空间句法与机器学习的中国古典园林空间指征分析框架建构[J].风景园林,2024,31(3):123-131.

[3] 叶宇,张塨,韩赟.基于多源数据与具身循证技术的建成环境审计:以上海临港新城滴水湖站点广场为例[J].风景园林,2022,29(9):55-61.

[4] 叶宇,黄鎔,张灵珠.多源数据与深度学习支持下的人本城市设计:以上海苏州河两岸城市绿道规划研究为例[J].风景园林,2021,28(1):39-45.



问题一

赵晶

人工智能技术正在逐渐融入风景园林的各个方面,从设计到管理。请问您认为这种技术在与风景园林实践融合的过程中面临哪些主要挑战?未来有哪些解决方案或创新可能性?

嘉宾讨论

何捷:

对于大模型途径,个人认为AI应用中最具价值的部分仍旧是其对领域知识的掌握超越任何个人或团体。针对AI在输出端的多样化特点,应对生成过程的“黑箱”化和生成内容保持批判性和警惕性,AI的输出内容在某领域或者跨领域新知识创造上可能会进一步模糊。尤其是对于风景园林这种天然跨领域的学科。应当在利用AI大幅度提升行业工作效率的同时,坚持对AI在知识生产与创新过程中的批判态度,并进一步探究大模型在其支持的领域中知识创新的方法。

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史宜:

以Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT等产品为代表的人工智能技术已经对风景园林实践产生了重大影响,揭示了未来风景园林从分析、设计到管理全流程智能化的崭新愿景。但是值得注意的是,目前应用于风景园林实践的人工智能技术大部分依托其他行业领域所训练的通用大模型,没有融入风景园林学科既有的知识体系和案例库,导致使用上述人工智能工具所生成的风景园林设计方案不可避免地存在不科学、不准确、不适用的问题,这是当前人工智能技术在风景园林实践应用中面临的突出挑战。随着可信、可解释的AI驱动成为下一代人工智能技术发展的新高地,风景园林实践需要脱离对通用大模型的依赖,自主构建风景园林学科的专业大模型。在构建风景园林专业大模型的过程中,把以往主观、定性的设计方法进行文本化、语义化、规则化,并充分关联风景园林规范知识库和优秀设计案例库,形成对模型输出品质的刚性控制与柔性引导。当然目前专业大模型的构建还存在投入大、周期长等局限,需要风景园林行业达成共识并集中攻关。

叶宇:

大模型赋能的风景园林学科潜力一方面在于通过多模态知识实现规划和建筑设计方法学理的数字建构,形成学科全息知识图谱,实现复杂理论机制的解析和识别,形成对以往“众说纷纭”的学科理论的全面分析和理解,助推目前学科碎片化多模态知识的数字化描摹与知识融合;另一方面立足前述知识牵引,通过知识与数据的双驱动,为方案设计提供涵盖研判、生成与评价3个设计关键步骤的全流程支持,实现景观设计从“经验较优”到“计算最优”的技术转型。通过前述两大维度的探索,训练“可解析、能计算、懂推理、可演化”的设计大模型,转变个人主观经验主导的设计范式,实现设计全流程智能化。


问题二

赵晶

随着AI技术的引入,园林设计和管理的教育培训需求有何变化?当前和未来的园林专业人才应如何适应这种技术变革,以维持行业竞争力?

嘉宾讨论

冯璐:

作为风景园林专业的教育工作者,我认为面对人工智能的冲击,风景园林专业的人才培养应当“了解技术,拥抱技术,同时也要批判性地审视技术”。首先,建议在大学阶段开设编程、机器学习、生成式设计等相关课程,让学生了解人工智能背后的基本逻辑。另外要欢迎、鼓励学生在课程和相关实践中使用人工智能技术,并相应地修改评价标准,从知识性、技能性向创新性、复合性转变。最后也要强调教师的引导作用,避免学生过于依赖技术而忽略思考,过于相信技术而陷入意识形态偏差,甚至出现学术道德问题。而风景园林的核心竞争力仍在于创造性和复合性。人工智能能够给予很大的支持,但不应该削弱人文主义创作的主导地位。

刘宇波:

当前AI的强大能力仿佛横空出世一般,容易给人一种错觉。其实对于AI的相关探索历史非常久远,有一条从数学到逻辑学,到人类思维符号化,到控制论、信息论、系统论,再到今天的人工智能的连贯发展线索。园林作为一种应用端的学科,将人类知识的最新进展引入学科内涵是重要任务,同时也是学科自身迭代发展的重要机遇。几何学对欧洲古典园林的影响、生态学对20世纪风景园林的影响莫不如此。今天最受人瞩目的是经历了几次波峰波谷恰好取得了突破式进展的AI。但是我们也应该看到,对于20世纪50年代出现的被称为人工智能前身的控制论、信息论和系统论,园林学科还远远没有做到像其他设计学科(产品设计、平面设计、交互设计)那样对其进行充分地吸收和消化。园林学科在今天当然不能固步自封,同时也要注意不能只关注当前热点,而应该对于人类的相关知识进展保持更系统、更全面的开放态度。




扩展阅读

[1] 赵晶.人工智能与风景园林[J].风景园林,2024,31(9):8-9.

[2] 冯璐,余辰雯,孙雨婷,等.基于生成对抗网络的植物景观生成设计:以花境平面图生成为例[J].风景园林,2024,31(9):59-68.

[3] 陈然,罗晓敏,何越衡,等.生成式算法在风景园林生成设计中的适应性研究[J].风景园林,2024,31(9):12-23.

[4] 陈然,赵晶.基于样式生成对抗网络的风景园林方案生成及设计特征识别[J].风景园林,2023,30(7):12-21.

[5] 王磊,章璇,韩昊英,等.基于时序街景数据的城市街道绿化结构演变:以上海市中心城区为例[J].风景园林,2024,31(9):42-50.

[6] 孟春霞,何捷.自发地理信息(VGI)数据中的宁海国家登山健身步道徒步者景观资源偏好[J].风景园林,2020,27(8):103-108.

[7] 何捷,袁梦.数字化时代背景下空间人文方法在景观史研究中的应用[J].风景园林,2017,24(11):16-22.

[8] 史宜,戴运来,张珣,等.基于精细时空行为测度的街道空间人群数字画像构建与分异[J].风景园林,2024,31(9):24-33.

[9] 史宜,李婷婷,杨俊宴.基于手机信令数据的城市滨水空间活力研究:以苏州金鸡湖为例[J].风景园林,2021,28(1):31-38.

[10] 仲玥,刘雨轩,叶宇.基于大语言模型和社交媒体数据的城市公园公众活动丰富度测度:以上海为例[J].风景园林,2024,31(9):34-41.

[11] 陈星汉,于瀚婷,熊若璟,等.基于空间句法与机器学习的中国古典园林空间指征分析框架建构[J].风景园林,2024,31(3):123-131.

[12] 叶宇,张塨,韩赟.基于多源数据与具身循证技术的建成环境审计:以上海临港新城滴水湖站点广场为例[J].风景园林,2022,29(9):55-61.

[13] 叶宇,黄鎔,张灵珠.多源数据与深度学习支持下的人本城市设计:以上海苏州河两岸城市绿道规划研究为例[J].风景园林,2021,28(1):39-45.


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