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导火牛:没品味的设计将被人工智能取代
2017-06-08 15:20 5957

撰文:导火牛


前段时间看了李开复老师关于人工智能的演讲,以及之前围棋界天才少年柯洁对战AlphaGo连负三局的结果,这几年一直关注人工智能的趋势发展,这期的专栏我想写一写有关人工智能将如何影响室内设计变革的文章。

 


先拿室内平面布局图来说,平面布局的思考过程类似于棋局,具有很强的逻辑性,是基于精确的尺寸和量房数据来处理设计进程,室内布局有其自身的规则,如不能拆承重墙、马桶要根据排污管道来定位、门只能开在非承重墙等等。人工智能会在游戏规则范围内以人体工程学的尺寸去“计算”布局的合理性。例如,设计一个洗手间,人工智能先调用庞大的分类数据库资料,找出成千上万个同类户型的洗手间格局,处理马桶、淋浴间、洗手台、浴缸等物品的空间关系,相互核对尺寸细节,根据设计要求,得出合理方案,科学的工作方式要优于人类,就算设计师的职业生涯有80年,大脑也存储不了这么多的户型阅历和资料,生物型的大脑在超负荷工作时会反应迟钝,记忆力会衰退,机器永远不会疲惫,不会粗心大意,不受情绪影响,效率极高。

 


在平面图上,室内所有物件都被“压平”为二维空间的线条数据,衣柜和鞋柜以长X宽X高=体积的数据显示,人工智能可以快速计算出它们的储物量,根据预设的人体工程学数据,同步计算餐桌与厨房的人性化距离,餐桌的用餐人数,餐椅与餐桌的间距,椅背与墙体的距离,用餐环境的灯光瓦数、色温等等。




人工智能还会避免人为的失误,比如缺乏生活经验的设计师小C,将分体空调的出风口正对着床头吹,影响使用者的舒适度,布置书桌的插座位时,全部插座都放在书桌下面,使用者每次都要弓着腰钻到桌底才能把插头插进去,人工智能(AI)不会犯这种低级的常识错误,人工智能内置了一套完善的细节数据库,汇集了全球最顶尖最人性化最科学的设计经验和数据,具有先天的优势,假如一部人工智能程序的生产调试周期是半个月,设计师小C的年龄是25岁,设计水平却比不上只有半个月大的人工智能机器,而且人工智能具有自我学习和完善的能力,它的每个高级版本都像物种在进化,比如AlphaG在与人类对手博弈棋局的过程中,会一边分析对手的棋局一边从之前下过的每一盘棋吸取布局经验,就像乒乓球队员播放对手的比赛视频去研究对手的打法和必杀技,最终AlphaGo每秒会考虑10万种棋路,经验数据和效率远胜人类。



在平面布置图这个环节,将来的人工智能可以强势碾压人类的智商。那软装搭配呢?比如颜色,颜色也是数字化结果,例如下面这个绿色,RGB颜色模式为R:45   G:205  B:37



人工智能会计算两个或多组颜色之间的饱和度、明度、色调,并识别数据库中的各种面料和材质属性,比如大理石、橡木、地毯、铜、玻璃等。如果要搭配一套常见的住宅风格,人工智能很容易就可以收集到大量的风格图片参考和元素,抽取各个风格的特征和规律(比如业界常见的欧式风格),根据统计学原理进行精密的数据分析。



再比如,我们经常看到业界雷同的豪宅设计,几乎是毫无新意的模块化拼凑设计,人工智能的数据库存有大量不同款式的欧式壁炉、大理石、雕花家具和水晶吊灯等标准化零件,连颜色、价格、材质、产地都分门别类,人工智能可以随时调取各个“零件组装”成豪华套餐供客户选择,而且算法速度极快。人工智能的软装设计并不比那些千篇一律的设计师差,所以,平庸和常规的设计,真没有设计师什么事了。

 


人工智能将会取代设计师大部分的工作,这是科技必然的发展。但人类最核心的设计思想无法取代,比如品位、情感、想象力、美感、内涵、文化、幸福感,这些精神层面的内在特质是人类独有的,设计师在室内空间搭配出品位和内涵,构筑人与物品之间的美妙关系,居住者可以感知到美感氛围和空间的美学气质,但人工智能没有喜怒哀乐和七情六欲,无法体验美感和艺术带来的愉悦和精神层面的享受,它仅仅是一部数据化的智能机器,比如居住者或设计师(人类)能够感受“空山新雨后”的中国风意境,提炼欧洲古典美学的精髓,将东西方的文化品味开创性的融为一体,但人工智能无法判断这样的混搭是否有品位,因为品味不是数据,也不是数学公式和程序逻辑,品位带有哲学意味和文化情感,是一种内在的美学精神,指向人类的内心世界。


机器程序可以计算出几何图案精准的黄金比例和色彩的饱和度,但没办法像梵高和毕加索等那样创造撼动人心的艺术作品,就像加法1+1=2和圆形面积S=πr²是数学常识,美感和艺术却没有任何数学公式可以表示。只有人工智能自身感知到品位带来心灵愉悦的时候,才会做出有品味的空间,这是身为人类的设计师与人工智能的最大区别。


下图左起分别为:梵高画作、马蒂斯画作、赵无极画作,画布的色彩反映了不同的美学精神,人类的内心世界可以探索多元化的视觉形式。

                                                      

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