人工智能、机器学习和生成设计已经开始塑造我们所知道的建筑。作为重构建筑环境的系统和工具，它们提供了让我们重新思考传统工作流程的机会。设计师们也担心这些技术可能会反过来影响实践，从而限制建筑师的服务。所以新公司目前也开始着眼于建筑技术，他们正通过开发软件和实践项目以探索未来设计。
随着城市的不断发展，新的工具不断涌现，以改变建筑师、承包商和消费者设想并创造建筑环境的方式。建筑的数据和相关程序代码变得越来越容易获取，目前已经能够达到这样一种程度，即业主和开发商可以输入一组信息，然后就能获得一个最优的设计。一家创业公司甚至说，他们可以“不需要雇建筑师就能给你想要的房子”。那么我们的立场是什么呢？
目前，建筑师的工作在于定义设计目标和参数，而人工智能和机器学习算法则会生成可供建筑师考虑的各个方案。虽然这些还没有真正全面化，但它们每天都在朝着这一方向发展。基于功能化模式和编程模式，机器学习可以被拓展到获取社会经济、美学和意识形态模式。作为建筑史上的一个转折点，基于人工智能和机器学习的设计进步已经开始深刻地影响我们塑造建筑环境的方式。以下文章探讨了这些想法和新的建筑技术趋势。
机器人自动化对建筑师有什么影响？
据《经济学人》报道，到2037年47%的人类工作将被机器人所取代，即使是那些传统上与大学教育相关的工作。世界经济论坛预计，2015年至2020年间，全球将失去710万个工作岗位，因为“人工智能、机器人、纳米技术和其他社会经济因素取代了对人类雇员的需求。” Nicolas Valencia探讨了自动化和人工智能将如何影响建筑和设计，其中就包括这个学科将如何经历深刻的变革。
自适应平面：预测空间布局
当你改变空间的总面积时，Finch算法会根据预先确定的参数生成不同的空间布局。这有助于在项目的初始阶段规划区域，然后根据任务的具体要求对这些区域进行深化。目前，该算法已经由BOX Bygg和Wallgren Arkitekter开发并在Grasshopper平台上发布。
算法将会设计未来的建筑平面吗？
程序员Joel Simon创建了一个实验性研究项目，平面布局进化，它通过使用生成设计方法来探索最优的平面布局。Joel对计算机科学、生物学和设计的交叉研究感兴趣，他通过遗传算法来组织房间，以根据预期的人流尽量减少步行时间、走廊的使用频率等。创新的目标是在不考虑惯例或可施工性的情况下，从优化的角度来进行建筑平面设计。这项研究的目的是了解如何结合显式、隐式和涌现方法，使高度复杂的建筑平面得以进化。
以住宅设计自动化为目的的初创公司
处于起步阶段的创业公司Higharc已经开始重新考虑如何在不雇佣建筑师的情况下设计和建造新住宅。该公司旨在为数字时代打造新的住宅设计模式，通过自动化住宅设计和在线定制，让任何人都能够拥有定制的家。以给定的基地条件为基础，该团队希望让设计回归到与居住本身有关的因素，并能够使定制过程更加容易。正如Higharc所说，该公司可以“不需要雇佣建筑师就给你想要的房子”。目前该公司已经为日常用户和购房者开发了一个基于网络的住宅设计应用程序，试图将建筑智能直接嵌入到软件中。
人工智能利用机器学习来创造生成式风格
设计师同时也是富布赖特学者的Stanislas Chaillou在哈佛创建了一个项目，利用机器学习探索未来的生成设计以及由其产生的偏见和建筑风格。在研究人工智能及其在建筑实践中的应用潜力时，Chaillou使用生成对抗网络（GANs）构建了一个完整生成方法。Chaillou的项目通过建筑风格的学习来探索人工智能的未来，他的工作证明了风格对建筑平面构成的深刻影响。
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本文原作者：Eric Baldwin