STEM理念下的數字時代建筑設計方法論新構架

李 媛 | Li Yuan

于融融 | Yu Rongrong

李德新 | Li Dexin

建筑學作為高等教育工科的一員卻與其他工科有很大不同，其他工科著力解決某一類科學問題，而建筑學是把精確的科學與我們生活其中的具體世界聯系在一起，是把科學理論的總結和評判的結果轉化為具體的現實[1]，它融合了自然科學、社會科學和人文藝術，一直以來以理念和審美作為唯一評判標準也導致了設計虛無主義和創新能力發展的局限。在數字技術蓬勃發展的今天，本應是理論應用和創造力發揮如虎添翼的時代，但由于數學基礎薄弱、理論課與實踐課脫節以及方法論指導的缺失，數字時代的優勢建筑學本科教育中體現得并不充分，而STEM的教育理念與建筑學專業的數字時代人才培養訴求是高度吻合的。

1 STEM教育理念簡介

STEM是工程（engineering）、技術（technology）、科學（science）和數學（mathematics）的簡稱，它不是獨立的四門學科，而是一種面對真實世界問題時跨學科的知識綜合運用[2]。近年來，對于保持全球科技領先地位的危機感促使美國政府將STEM教育提上日程，并于2018年1月由國家科學院、工程院和醫學院共同發布了《本科STEM教育監測指標》，明確了本科STEM教育的目標、實現途徑和質量監測標準[3]。作為一個量化指標體系，標準制定的依據是循證教育實踐，其三要素為學生的需求與學情、校園環境與文化、教師經驗和科學研究的依據[4]。對于建筑學教育而言，科學研究的依據在具體項目中的應用一直比較定性和模糊，數字時代的來臨將帶來革命性的改變。

2 傳統建筑設計方法及思辨

建筑設計一直被稱為“黑箱”，即不可描摹、不可教授，只能靠長期的經驗積累和自己的悟性。為了擺脫這種對個人智力和主觀性的依賴[5]，從19世紀開始就有一些建筑師致力于建筑設計方法的研究，以期使建筑設計變為一個理性、透明和可預測的思維過程[1]。

2.1 “調查—分析—設計”法

“調查—分析—設計”即Su r vey—Analysis—Design，簡稱SAD法，由英國規劃師、教育家蓋德斯（Patrick Geddes，1854—1932）在19世紀提出，被認為是富有邏輯性和理性的建筑設計過程，影響力非常深遠，當代很多建筑師都對這種設計方法持肯定態度，只是在表述具體步驟時稍有分別（表1）。

表1 當代建筑師的SAD法

SAD類設計方法都是從收集資料入手，且盡可能多地收集和項目有關的資料，唯如此才能分析資料以及最后從這些資料中產生出一個或多個方案。或相反地，如果最后不能整合出一個好方案，主要原因一是收集資料的廣度不夠；二是對資料理解的深度不夠，使得主次矛盾混淆，設計陷入了不必要的細節，出現了偏差[6]。

2.2 “猜想—分析”法

比爾·希列爾（Bill Hillier）認為SAD法從收集的資料中經過一系列“程序法則”最后“綜合歸納”出方案的過程與建筑師的思維習慣和工作程序不符。為了更真實地描述建筑師的設計經歷，希列爾提出了猜想—分析法（Conjecture—Analysis法，簡稱CA法）。其核心特點是建筑師要預先基于自身的認知能力構想要解決的問題，這樣可以將不可計數的解決方案縮小至建筑師人腦能把握的范圍，也只有這個問題先存在了，建筑師才能通過理性分析或以往經驗來處理這個問題。

達克（Darke）在希列爾的基礎上又進一步，他通過實證研究，將“猜想—分析”發展成“生成—猜想— 分析”（Generator—Conjecture—Analysis，簡稱GCA法）[7]，“生成”指的是建筑師的設計概念或設計目標，再以此為基礎發展一個粗略的方案，之后針對目標進行檢驗，并從中發現其他問題[8]。

2.3 “類型—分析—設計”法

亞歷山大（Christopher Alexander）在《模式語言》中倡導“類型—分析—設計”法（Pattern—Analysis—Design，簡稱PAD法）。他認為在沒有建筑師的時候人們根據環境條件C1直接建造建筑形式F1，比如愛斯基摩人的冰屋（圖1a）。而建筑師是將C1反應到頭腦中變成其想象的設計條件C2，再根據C2和所學的知識設計出方案F2，最后被建造成F1（圖1b）。由于C2—F2是建筑師直覺思維的結果，缺乏系統性，所以亞氏認為這是設計弊病的來源。于是亞氏在C2—F2之后加入了C3和F3，C3是將感性的C2邏輯化為表達圖式，F3是由C3抽象而來的設計圖解（一種模式），F2是F3的一種具體化（圖1c）。亞歷山大將設計過程歸結為設計形式（Form）與設計條件（Context）相符合的過程（fit），而“符合”正是通過排除“不符合”（misfit）實現的。

圖1 “類型—分析—設計”法圖示[6]

形式與設計條件間的本質被亞歷山大歸結為253種模式，按層級樹狀排列，規模大至城鎮小至構造細部[9]。亞氏試圖給出每種模式的最適合形式，并在每種模式的最后介紹了該模式與其下層模式的聯系。他希望后人可以利用他的書完成千變萬化的方案組合，且可以在抓住實質的前提下修改模式。

綜上，前兩類設計方法說明了設計流程，而PAD法闡釋了設計策略層面和執行層面的邏輯。SAD法認為方案從分析材料中來（與實踐情況不符），CA類方法認為方案從建筑師的經驗中來，但并沒有細述經驗對定義設計問題和形成設計方案的作用。

3 建筑設計的認知心理學機制

建筑設計的本質是解決多個問題，這些問題呈半樹狀半網狀結構[10]，是一個復雜的體系。有很多人研究過建筑設計方法，但從更普適的認知心理學角度去研究會給我們更堅實的理論依據和更多的啟示。

在認知心理學中，人在解決問題時如果清楚問題的四要素便會解決它，即問題的初始狀態（initial state）、目標狀態（goal state）、算子①（operators）和限制條件（restrictions）[11]。對應到建筑設計中，初始狀態是項目所處的自然、社會和文化環境，以及建筑師從自身經驗和價值觀對初始狀態的認知和主次要方面的排序；目標狀態是建筑建成時的結果，該結果在設計之初無法預知（定義不明確的問題，ill-defined problem），而且即便是同一個項目，也會因建筑師對目標定位的不同而不同；限制條件包括主客觀兩個方面，建筑師對問題的認知、思想水平和經驗多寡為建筑設計的主觀制約，時間、經費、建造技術和甲方偏好為建筑設計的客觀制約；算子是建筑設計時進行的操作，包括過程、策略和執行三個層面，不同經驗值的建筑師會采取不同的方法，解析如下。

3.1 過程層面的方法

由于建筑設計的“黑箱”特征，一般采用出聲思考的方式通過語義法研究建筑設計的過程。悉尼大學的約翰·赫羅（John Gero）在20世紀90年代研究了描述建筑設計過程的FBS②模型，實驗證明可以捕捉到66%的設計流程描述與該模型吻合，而后他與杰夫·凱恩（Jeff Kan）又發展了FBS模型，引入可見世界（external world）、感知世界（interpreted world）和表征世界（expected world），描述了F、B、S在這三個世界的映射以及設計流程，改進后的模型被證明可以捕捉到92%的設計流程描述與其吻合[12]。現將改進后的FBS模型整理并完善如圖2所示。

圖2 整理完善后的FBS模型

3.2 策略層面的方法

心理學采用啟發式方法④（heuristic）中的“手段——目標分析”法來解決類似建筑設計中的多目標問題，即將目標拆分成一系列子目標，逐步縮小當前狀態和目標狀態的差距，但目標眾多，而人腦同一時間內能加工信息的數量又很有限，尤其是這些目標的衡量標準不同又相互矛盾，這就需要一個科學合理的方法——多目標決策方法，其方法種類見表2。

對于初學者而言，一般采用分層序列法與目標規劃法：將所有目標按照制約程度由強到弱排列，先在第一個目標的約束條件下，找出與期望值最接近的解（約束條件下的最優解），然后在保持該目標解不變動的前提下尋找第二個目標的最優解，如果找不到，或者退而求其次，或者放棄前一目標的最優解改用其非劣解，繼續找下一目標的最優解，如此直到求出最后一個目標的可行解。這也是彼得·羅（Peter Rowe）所說的“順階式”或“層級分解”（hierarchical decomposition）方法[14]，隨著時間的推移，建筑師依層級自上而下地解決問題（圖3）。

圖3 “層級分解”方法示意圖

對于熟練者，由于長期從事設計或者專注于某類建筑的設計，再設計同類項目時，建筑師從一開始就能提供一個關于問題空間內在結構的完整或至少廣泛的描述，他們知悉各成分間的系統化關系，并根據需求重新組構，這就是“倒階式”或“層級分解—重構”（hierarchical decomposition—recomposition）方法[14]，心理學家也證實熟練者之所以能夠采用這種方法是因為發生了自上而下的認知過程，更高抽象水平的概念控制了知覺組塊的排列[15]，這種情況下，熟練者胸中有數，會采用表2中的直接求非劣解法，設計出若干方案。

對于卓越者，他們致力于從更本質的層面或者哲學的深度來考慮設計問題，創造新的范式，在關鍵性的問題上他們采用“順階式”的方法探索，此時記憶中備存的不只是設計方案，而是大千世界的林林總總，而在非關鍵的問題上他們和熟練者一樣，直接從已建立的知識架構中重組取用。

3.3 執行層面的方法

在具體解決每一個問題的時候，建筑師從記憶中提取各種案例或案例的片段進行適應性修正、有效表征和重新整合，這是一個通過類比進行遷移學習的過程，但通過觀察可以發現經驗值不同的建筑師采用不同做法，低年級學生的作品總讓人輕而易舉地發現他學習了某位或某些大師的作品；熟練者的作品基本上沒有這種痕跡，而是具備了項目任務條件下的合理性；卓越者的作品很有創造力，使人感到意想不到而又十分妥帖，但即便是天馬行空的幻想，在現實中必然存在其參考的原型[16]。

在認知心理學中，舒馬赫和契爾文斯基（Schumacher and Czerwinski）提出記憶表征的三階段模型來對這種差異進行解釋，即史前階段（pretheoretical stage）、經驗階段（experiential stage）和專家階段（expert stage）[15]，各階段的類比特征和思維邏輯見表3。處于史前階段的初學者對案例的理解停留于表面，能在相似的問題情境中進行類比遷移；處于經驗階段的熟練者已經在諸多案例的積累和個人經驗中從特殊歸納出普遍性結論，又在具體情境中由普遍性結論演繹出具體的解決方案；處于專家階段的卓越者不再拘泥于本專業的普遍性結論，而是采用溯因推理，從諸如哲學、社會學、藝術等其他領域進行較高層次的組織，設計出特定的構形類型[14]，成為新的范式。

表3 記憶表征的三階段模型特征

根據上述解析，初學者、熟練者和卓越者的差異不在于或不完全在于他們記憶中的案例數量，而在于他們組織知識的方式和概念表征的抽象水平。初學者概念表征的抽象水平比較低，會以案例的表面特征分類，因而會受到非本質細節的推理干擾。而熟練者和卓越者會運用蔡茨（Zeitz）研究的中等抽象水平的概念表征（moderately abstract concept representation，MACR），這種表征的水平處在抽象（方程或一般原理）和具體的特定問題之間，太抽象的表征過于穩定，太具體的表征又不容易轉換，MACR將系統的細節特征與高水平的抽象觀念聯系起來，具有圖式的本質和更廣泛的提取線索，因而更易操作[17]，熟練者與卓越者的差別在于對一般原理的理解，所以卓越的建筑師都有一套自己認知世界的哲學理念。

4 數字時代的建筑設計方法

電腦不同于一般的工具在于它能替代人腦的一部分工作，電腦擅長短時內處理大量數據和海量記憶，而人腦可以毫不費力地判斷、推理和歸納，有語言、視覺和情感，隨著2012年深度學習算法的運用，電腦的理解和推理能力向前邁進了一大步。

電腦的優勢體現在：①海量的記憶容量可以存儲大量的案例，每個案例可以包含完整的技術參數和語義標簽，以便建筑師從任意維度比較歸類各案例；②對建筑設計算法⑤的定量刻畫和參數控制；③基于大數據的人工智能可以在既定的框架內探索實體要素與設計目標間的關系，進而省略仿真模擬的過程，大幅提高設計效率。在電腦優勢主導下的數字時代建筑設計方法會變成什么樣子？

4.1 執行層面的方法

數字時代對建筑設計產生最直接影響的在執行層面，熟練者和卓越者常用的中等抽象水平概念表征會被外顯出來，包括從靜力學、建筑物理學、性能仿真模擬統計和調研統計中獲得的圖解或邏輯的數學表達，這些數學表達不僅拓展了建筑設計思維的深度和廣度，同時便于學習和重復使用，這將使得初學者變為熟練者的時間將縮短，而變為卓越者更加困難，因為表征被程序記錄以后，創新變得更加困難，建筑師如果只管拿來使用不知其所以然，更容易陷入膚淺模仿者的境地。

4.2 策略層面的方法

越來越多的中等抽象水平概念表征被程序化，也會促進PAD法的發揚光大，將建筑設計束縛在253種模式語言中是不可能的，但將其統轄在“層級分解—重構”的策略下卻是可行的。

比如歐特克公司在多倫多的新辦公室設計，建筑師提出了提高工作效率、加強合作以及方便使用共享空間這3個設計目標，并將設計目標落實到6個評價指標上，即縮短各分區間的流線長度、相似工作風格分區、方便利用共享空間、盡量避免彼此間的視線干擾和聲音干擾、盡量多的自然采光、在工位和公共流線上的人盡量多地看到室外景色，而這些評價指標需要通過功能分區和家具擺放等實體要素來實現。建筑師首先研究了原辦公室實體要素與評價指標（物理的或語義的）間的關系，并用數學表達式描述，而后通過參數控制生成大量方案，給定6個評價指標的閾值，迅速篩選出一萬個符合全部評價指標的方案，最后根據相關利益者的偏好確定評價指標數值，倒推出最終方案。

在數字時代解決多目標問題，實體要素與評價指標的關系可以用函數或人工智能算法表達，因而可采用表2中的層次分析法和多屬性效用法，先研究清楚一般規律，再根據具體情況優選方案，第一次投入的設計成本較高，但以后類似的方案會提高設計效率，節約下來的時間可以用來做更深層次的設計研究，形成良性循環。

4.3 過程層面的方法

編程設計過程與FBS模型的吻合率為91.95%，在于融融、顧寧和Michael Ostwald的概念設計對比試驗中，編程設計者和建模設計者在各設計階段付出的時間以及在問題和解答中交互的過程都很相似[19]，區別在于設計之初，編程設計者在問題和解答間交互得更頻繁，因而在相同的時間內對設計問題的解答也更深入；在設計過程中，編程設計者比建模設計者更多地回顧問題以便為子目標編程。誠如勞森（Bryan Lawson）所言編程迫使建筑師把進程變得明朗，并且促使他們檢驗和調查得出結論方式的假設。方案的性能可以通過仿真模擬軟件和由它們提供數據形成的人工智能算法來檢測、比對，快速搜索大規模解集的遺傳算法也被用來優選確定方案[20]。

5 數字時代建筑設計方法論的STEM架構

數字時代對建筑設計的變革已深入到方法論層面，從執行到策略再到過程，建筑師的思維方式也隨之改變。為了跟上時代的步伐，建筑學本科教育也需要做出相應的改變，提升對數學、科學和技術的重視程度，按照數字時代的要求調整建筑設計方法論框架（圖4）：數學方面，數理統計幫助建筑師不斷擴充自然科學、社會科學和人文科學的科研成果，解析空間幾何為造型數據化提供支撐。科學方面，或者從案例分析歸納或者將抽象的一般原理（建筑物理、建筑力學和通過數理統計不斷擴充的科研成果等）轉化為中等抽象水平的概念表征，即一類問題的圖解原型；技術層面，計算機技術使圖解原型變得可描述、可操作、可傳播，尤其人工智能以其龐大的數據庫和快速的算法將無法用原理表達清楚的關系描述了出來；最終，實現各種設計和工程問題對圖解原型的具體應用。

圖4 STEM理念下的建筑設計方法論新框架

BBC權威預測由于建筑師擅長的創意、審美、空間感、建筑理念和抽象的判斷都難以被機器模仿，但無數被數字化的圖解原型可以幫助建筑師提升設計效率、激發設計創意。未來會是一個腦機結合的時代，希望建筑師能成為駕馭新時代的職業群體。

資料來源：

圖1：參考文獻[6]；

文中其余圖表均為作者繪制。

注釋

①算子：解決問題所要進行的操作。

② FBS模型：Function（設計目標）—Behavior（如何組織各要素達到設計目標）—Structure（建筑的構成要素及之間的關系）。

③有效表征：一種是包含由各種執行程序的指導語所表征出來的陳述性知識，比如：“梁高度是跨度的十分之一”，而不是“梁的高跨比應該滿足抗彎抗剪性能”；另一種是借助相似語義的類比，用一個具體的源問題來表征靶問題，比如：“體育場的外表皮要用一種新材料模仿高迪建筑的表皮形式”，而不是“體育場要體現西班牙地域性”。

④ 啟發式方法：一種非正規的、直覺的、猜測性的策略來解決定義不明確的問題。

⑤ 算法：是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，包括：數學表達式、流程圖、圖表、圖解等[19]。