Page 236 - 建筑结构设计理论及实践研究

Theoretical and Practical Research on Architectural Structural Design
建筑结构设计理论及实践研究

3. 研究方向的发展
生成式人工智能作为一种通用的神经网络，在具体的应用领域仍需要进行针
对性的设计和优化。针对建筑设计的生成任务，除了直接使用生成式人工智能输
出结果，研究者通过 AI 模型结合算法设计来解决具体的问题，往往能形成更符

合要求的结果。AI 结合具体的应用场景的相关研究正成为一种重要的学科交叉
研究模式。此外，针对建筑设计的方案生成，当前很大的问题是缺乏相应的建筑
数据集，特别是相关的 3D 数据集，使得生成方案的质量不高，为提升 AI 生成
高质量的设计方案，构建具体应用场景的建筑数据集以及进行相关的模型训练，

这或将成为今后十分重要的研究方向。
党的二十大以来，发展 AI、深度融合各个行业已成为推动技术发展、产业
转型的重要方式。如今 AI 已从判别式发展到生成式和通用式，在文本、图像、
代码、声音等内容的生成上愈发成熟，并展现出巨大应用价值和潜力。生成式人

工智能作为创新引擎和极为重要的基础技术将对各大行业乃至社会产生巨大的影
响。此外，对于生成式人工智能技术所需的训练数据也是极其重要的产业资源乃
至战略资源，构建相关产业的数据集无疑将加速产业进一步迈向数据化和智能化，
从而加快产业升级。生成式人工智能赋能建筑设计乃至整个设计行业，无疑将大

大简化设计难度，加快设计产出效率。同时，生成式人工智能也对当前的设计教
育以及设计学科的发展提出了新的要求，培养掌握智能技术和设计能力的复合型
人才、开展深度融合 AI 的学科交叉研究，将会使得设计研究迈向新的台阶，创
新程度也将更加强劲。

三、走向生成式人工智能增强设计时代

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的迅速崛起将人机关系的议题重新
推向风口浪尖。一种观点认为，人工智能将拥有主体性：马德朴（Matias del
Campo）强调，传统工具的目标在于教会机器如何去做，而人工智能的目标在于

教会机器如何去学，在他看来，人工智能拥有认知世界的能力和意识；更激进的
是，尼尔·里奇（Neil Leach）等学者提出，人工智能将取代大部分建筑师的工作。
当然也有观点认为，人工智能没有意识、不能思维，与元胞自动机、参数化等工

具并无区别，只是人类的工具。马里奥·卡尔波（Mario Carpo）认为以数据驱动
的人工智能是通过迭代优化来解决问题的，而必须是可量化的问题才能被优化，

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