跨越太平洋“联袂”破解AI与Art平衡之谜

编者按：一对来自东方和西方两个不同文化系统，两个不同性别的建筑师伙伴，试图在艺术与技术，人与机器，人与自然之间寻求平衡之道，非常有趣地呼应了中国传统智慧对“中庸”的探索。

——他们是GAAC第一对跨国合作的参赛者。

“…海螺状小花盆可以挂在巨大的网格上，直接覆盖在建筑表面，花盆连接着灌溉系统，里面装上感应器，监控泥土的情况…”

参赛者介绍

参赛者：马丁

Martin Miller 马丁 · 米勒 (美国)是非静止建筑设计(Antistatics Architecture and Design)的创意设计总监和工作室的创始人之一。他同时是美国康奈尔大学的实践教授。马丁来自于建筑，艺术，科学和数学多样化的背景。他拥有科罗拉多大学的雕塑和数学学士和宾西法尼亚大学的建筑硕士学位。他主要擅长和研究领域为：参数化数字模型、复杂形体的优化分析和数字建造;他尤其擅长动态机器人领域和互动设计、高科技材料及创新建筑结构。马丁·米勒出生于美国明尼苏达州，圣保罗市 (San Paul, Minnesota) , 目前生活在北京和纽约两地。

参赛者：郑默

Mo Zheng 郑默女士作为非静止建筑设计(Antistatics Architecture and Design)的主要设计合伙人, 与康奈尔大学教授马丁 · 米勒先生于2015年成立了北京总部。在马丁 · 米勒先生成立非静止北京总部之前，郑默女士有多年的国际国内项目总监的经验，曾在国际著名建筑公司美国渐近线事务所担任项目建筑师，带领团队参与多个大型国际项目和美国本土项目，并成立了其北京代表处，担任中国首席代表。在渐近线工作之前，郑女士还任教于美国宾夕法尼亚大学建筑学院逾两年，担任建筑研究生学院视觉表达与研究III 课程的讲师。郑默女士在北京长大，拥有美国宾夕法尼亚大学建筑硕士学位和美国纽约州立大学建筑+视觉传达学士学位。

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简与繁

北京东四环外一间光线柔和的会议室里，非静止建筑设计工作室的合伙人之一美国建筑师马丁·米勒将一件黑漆窄铁条编就的骨头关节状物体放在桌上。

铁条版Diagrid

“这是我们尝试在建筑设计中运用AI算法的一个作品，我们叫它Diagrid。”米勒的合作者中国建筑师郑默说。

“Diagrid”的编织过程

Diagrid的设计过程，可以说是以算法驱动设计的过程。

木条版Diagrid

Diagrid组件乍一看像是雕塑作品，组件中空，除了木条和铁条，就只剩连接他们的螺丝钉，很难想象它们竟然会是建筑的一部分。

“Diagrid”的算法生成策略

郑默给我们展示了他们利用Diagrid进行建造的难民营里的清真寺建筑。在实际建造中，用150个9种不同形状的Diagrid组件，就能够建造一座21米*24米的小清真寺，而每个组件只需要2个人花一个多小时就能编好。

算法生成线性连接网络及组装方案

“像难民营这样的临时居住点，建筑物需要既轻巧可拆卸，易于运输，又能承重。建筑材料常见又价格便宜。Diagrid就十分适合。”郑默说。

难民营里的清真寺建筑-外部效果图

难民营里的清真寺建筑-内部效果图

有趣的是，给米勒以编程灵感的，竟然是大自然的造物算法——人体的骨头结构，这得益于他医学世家的家庭背景。为了实现用最少的铁条建构最合理最结实的结构，米勒写了5种不同的算法，数字世界里的这双算法“巧手”，在此时，远胜于建筑师草图上的执笔“画手”。

类人体骨骼的建筑组件

“我们的目的是要用最少最普通的材料，最简易的方法，创造出复杂的结构。而不是像宜家的家具，看上去是很普通的结构，却需要很复杂的组件和方法来组装。”米勒说。

由简单组件组装而成的充满神圣感的空间

以至简求至繁，基于米勒和郑默对自然的观察和对现实的理解。“我们生活的地球，资源是有限的。目前的建筑材料资源，比如沙子和钢铁，未来一段时间内会被消耗殆尽。建筑师需要思考如何更有效率地建造。”米勒说。

“与此同时，建筑发展到今天，简单造型已经不能满足人们的审美。而复杂造型通常需要复杂的技术和高昂的成本，比如3D打印。”郑默说。他们两人希望借助算法，在简单但简陋与繁复但昂贵低效之间求得突破。

2人与器

Diagrid组件的旁边，米勒亮出来一件蜂巢般的木结构物体，每个构件表面有波纹状凹凸的纹路，远看仿佛精细纤长的树枝。

5000个这样的单独接片由CNC切割雕刻生产出来，并结合成了2000个“细胞”，最终搭建而成这个4.26米高X 4.87米宽X 6.7米长的“原始棚屋”。

原始棚屋

根据传统的榫卯木结构，所有接片都是预制并且设计成相互拼接的形式，完全摒除需要胶或机械紧固件的永久性连接方式。

榫卯拼接

这一创作最有趣之处在构件的波纹状纹理。“如果构件表面是光滑的，那么目前我们有的数控机床切割一个构件需要27分钟，做出原始棚屋需要的构件需要2700小时(相当于数控机床全天候运转快4个月的时间)。”他说。“为了节省时间节省资源，我得想办法让机床切得快点。”

此时算法便发挥了作用，计算出切割时间最短的波纹状结构，将制作一个构件的时间减少到54秒(制作6000件需要90个小时，接近4天)。

好的算法对数控机床的切割效率有极大提升

和难民营里的清真寺建筑一样，“原始棚屋”依然遵循用最少材料建构复杂结构的逻辑。

“原始棚屋”拼接现场

“人负责想象，决定建筑的造型，设计算法，而算法则计算出来如何最优地建造，每个组件该放在哪里最合适。”米勒说。

分解的材料将用来供养生在在其间的植物

“算法将改变建筑师工作的方方面面。”米勒说。“建筑和纯艺术不同的一点在于，建筑需要依赖科学，建筑设计需要综合考虑结构、热效率和材料效率等多种因素，电脑在这方面比人脑更有优势，它能处理成千上万的信息。”

未来的建筑，比如居住的房屋，会更智能，更有互动性，更适应周围的自然环境，甚至可以随意拆解改变功能，比如按几个按钮，卧室就能挪个位置变成客厅。

“很多建筑设计师都关心房子看起来如何，但是居住体验还包括闻起来如何，摸起来如何。未来的建筑还应该是多感官的。”米勒说。“要实现更智能的建筑，只有电脑能处理这么多的信息。”

“WalkingPavillion”——米勒在康奈尔大学指导学生探索未来建筑的形式

郑默认为，将来机械手和人工智能取代人是早晚的趋势，建筑在所有制造业里算是运用AI比较晚比较滞后的，其他行业，比如汽车制造，数控机床早已取代人工。“所以，建筑师需要研究如何运用算法，如果还是以传统思维方式来考虑建造，永远不会进步。如果建筑师个人不研究，整个行业也就止步不前。”

在“师法自然”中设计算法

然而，他们也认为，机器始终是工具，人才是核心，人工智能给了人更多实现创造力的可能性。他们把自己的理念叫做“Middle-out System”，即从中层出发，结合上层思维，也就是人脑思维，和下层思维，也就是逻辑和自然理论。

“建筑设计需要关注文脉、历史文化和周围社区环境，仅凭电脑计算逻辑生成难以实现。这部分需要人脑，电脑难以替代。”郑默说。

3艺术与技术

非静止工作室的角落里散落着若干绿植，很常见的绿萝种在不比巴掌大多少的白色海螺状塑料花盆里。

十分可爱的海螺状花盆

米勒和郑默的梦想之一，便是给难看的楼房都覆盖上这样一小盆一小盆的绿色植物.

“Green Wall”

海螺状小花盆可以挂在巨大的网格上，直接覆盖在建筑表面。

花盆单元

花盆连接着灌溉系统，里面装上感应器，监控泥土的情况，信息回传到电脑终端，由人工智能算法来确定何时来浇水。

智能生态灌溉系统

他们不太确定这是否是个艺术创作，但毫无疑问，覆盖绿植的建筑更令人心旷神怡。

水泥都市里的一抹绿荫

除了这个小花盆，米勒和郑默甚至为整个城市设计了一套“绿色方案”。

甚至给烟囱也披上了绿植。

身为建筑师，米勒和郑默觉得，和其他艺术领域相比，他们不能仅仅考虑审美。

建筑业目前有两个阵营。一个是效率派，运用计算软件，比如BIM，数字化地做建筑设计，每块砖、每个窗户、每根梁都能提前算出来。另外一个是先锋派，追求建筑形式的审美创新。两者很少有交集。

“我们希望走中间路线(即 Middle-out System)，一方面知道怎么运用算法工具，另一方面，保留设计的艺术元素。”米勒说。“否则，效率派会占上风，开发商会要求更有效率地建房子，我们会有功能更好的建筑，但是建筑却失去了人情味和趣味性。”

非静止建筑

非静止建筑AntiStatics Architecture是一个国际化的富有创作激情的团队，由郑默女士和马丁·米勒教授(美)于2015年创立。工作室运用集成化的参数化设计和数字建造为手段，主张结合自然仿生及绿色生态的设计理念，注重科技与艺术的结合;并重视创新设计、尖端材料、工艺和科技的运用。公司的总部位于北京和纽约，项目包括建筑与城市规划设计、城市大型公共景观、文旅项目规划设计、创新建筑材料与结构设计、绿色低碳建筑设计、人工智能研发与大型环境装置设计与建造。我们追求富有挑战性的项目，在新领域中不断探索，并引领建筑和城市的未来发展方向。

值得一提的是，作为美国康奈尔大学的实践教授，Martin Miller老师在教学与科研方面，也指导学生们开展了一些非常有趣的项目。

“Flora-Gami"机械遮阳体系

无论是项目实践，还是教学研究，无论是庞大的规划，还是极小的设计，非静止建筑都将自己置身于物理模型和数字模型之间，不断找到解决复杂问题的新方法。

非静止建筑一直相信：在这个复杂而信息量庞大的社会环境下需要实验性的设计，多样化和跨学科可以为设计方案带来强大的力量。

大赛情况及如何参赛?

全球AI艺术大赛

“AI艺术”是新技术革命下，科学与艺术之间必然要进行的一次碰撞与融合，“AI艺术”既是人工智能技术本身的一次深度迭代，又是人类艺术面向未来的一次全新开拓。今年是人工智能技术在各细分领域全面进行落地应用，走向商业化深度发展的关键一年，“GAAC”项目则是清华大学艺术与科学研究中心，联合清华大学艺术与科技创新基地、艺评网、英诺天使基金，站在这一重要历史关口，把握技术变革与艺术创新的历史机遇，面向“AI艺术”这样一个全新命题，所做出的大胆尝试与探索。

“GAAC”项目专注于“AI艺术”这一命题，提出了“三位一体”的战略举措。其中 “三位”，即以作品评选为中心的赛事运作，以商业巡展为主体的成果推介，以创投落地为目标的平台搭建，“一体”即建设“AI艺术”的垂直社群与产业联盟。