去年，在一份關于人工智能(AI)的技術報告中，BD + C報道稱，Arup已將“神經網絡”應用于輕軌設計，并將公用事業沖突數量減少了90%以上，節省了近800小時的工程量。同一份報告描述了由工作空間共享巨頭WeWork開發的算法，該算法在預測會議室使用方面比人類精確40%。文章提出機器學習對于大多數AEC行業來說仍然是“理論命題”，盡管這些例子的實際結果表明AI已經彌合了從理論到實踐的差距。

事實上，我們行業的共識似乎是人工智能的局限性總會阻礙它。2015年，WeWork當時的研究總監丹尼爾戴維斯宣稱“現在不可能讓計算機進行創造性思考，管理多學科團隊，并完成許多其他日常工作。”牛津大學的研究估計，建筑師的工作機會將自動化的可能性不到2%，戴維斯總結說，架構根本無法實現自動化。(我的統計數據棒指出，2%不是零。)

早在2012年，連線的凱文凱利堅持說不然，預測每個行業的自動化“只是時間問題。”“如果你是醫生，律師，建筑師，記者，甚至程序員都沒關系。機器人接管將是史詩般的，“凱利寫道。

另請參見：建筑物與機器之間的4種基本關系

盡管戴維斯聲稱計算機不能“創造性地思考”，但其他人預測相反 - 計算機實際上將負責“即將到來的創造力爆炸”。

這里的基本問題就是：機器能夠設計嗎?要回答這個問題，我們必須澄清設計的含義，這是一個令人難以置信的難以捉摸的術語。一個字典將其定義為“為形成圖案或裝飾而創建的線條或形狀的排列”。

自60年代初以來，計算機程序已經能夠自動化這一過程。在那個十年后期，在“人工科學”(1969年)中，諾貝爾經濟學家赫伯特·西蒙(Herbert Simon)將設計定義為“設計旨在將現有情況轉變為首選情境的行動方案”。

Arup和WeWork的例子肯定展示了如何創建“首選情境”。今天，整個企業正在圍繞人工智能驅動的設計創建。使用專有算法，位于加利福尼亞的Cover可以在幾個小時內制定定制的住宅計劃。

然而，許多人持懷疑態度。“我確信，”創新專家Nick Seneca Jankel說，“沒有計算機，無論多么強大，都無法有目的地創新藝術突破，如嘻哈，或像Instagram這樣的商業突破。突破性的創造力從根本上講是有機的，而不是算法的。“

然而，這種觀點表明，計算機流程將始終按照現在的定義，并且仍然無法成為“有機的，而不是算法的。”谷歌的Ray Kurzweil確信機器將在十年內實現人類智能并顯著超越我們之后。一旦計算機指數超過我們的意識，我們怎能設想它們的能力呢?

因此，與其爭論機器是否可以設計，我們為什么不問，如果可以的話呢?如果計算機完全接管整個過程，架構會如何變化?

機器驅動程序已經可以顯著提高設計，構造和操作的效率 - 例如，通過提高能源性能和減少制造時間和成本。然而，建筑師經常會妨礙這些改進，因為我們插入了我們的個人審美偏好。

如果我們讓他們設計自己以獲得最佳性能，建筑物能獲得多少智能?越來越豐富的研究揭示了人們對光，空間，形狀，圖案，紋理和顏色的反應，并且大部分信息可以在設計過程中自動化。“美麗只是數學距離或比率的函數，”計算機科學家Daniel Cohen-Or解釋說，他發明了一種巧妙改善照片的“美容引擎” - 成功率達80%。

那么，如果建筑師要走出困境并允許建筑超越我們的想象，那么可能會出現什么樣的世界?路易斯·卡恩著名地問道：“這座建筑想成為什么樣的?”如果Kurzweil是正確的，建筑物很快就能實現自我意識，那么他們可以在不問我們的情況下成為他們想要的東西。自我實現的架構。

目前，建筑師放棄傳統服務的可能性似乎很低。一個BD + C在一月的讀者調查顯示，設計師的81%的人認為電腦永遠比不上人類的智慧，只有一半的人說，如果AI能創造出更好的建筑是失業將是合理的。這引出了一個大問題：我們更重視建筑師或建筑?

Lance Hosey，FAIA，LEED Fellow，是Gensler的設計總監。他的著作“綠色的形狀：美學，生態學和設計”一直是亞馬遜在可持續發展和綠色設計領域的暢銷書。Hosey是世界上一些精選的設計專業人士之一，被美國建筑師協會和美國綠色建筑委員會評為研究員。