信息技术在各门学科、各类业务中得到广泛应用,还深入到社会生活方方面面,发展速度极快,涉及学科领域很多,要估计长远的未来非常困难,本文就当前状态,做一些经验判断,鼓励规划实践者也来关心此事,对大致成熟的技术可加速推广;对有可能实用,但是不太成熟的方法,可以尝试、探索;需要等待外部条件的改善才能实现的,可做好思想准备。如下是本人观察到的几种技术、方法,分别展开讨论。
一、关于大数据
什么是大数据,会有多种定义,本文限定为社会信息化运作过程中产生的某类数据,并非为规划而去调查、记录,要使用它,计算机的处理量会很大。比较典型的有:互联网网页、公众留言、微博签到、车辆导航、公交刷卡记录、监控视频、面向公众的互联网地图、公众手机应用程序的触发记录、上网记录、手机信令、等等。和规划有密切关系的专项调查(如人口、经济普查)、规划日常业务记录、有针对性的遥感影像,一般不纳入大数据。
大数据适合对现实的观察,获得传统调查难以解决,或者要付出很高成本的信息。例如,手机信令可以观察到城镇之间人的流动,从而推测城镇之间的相互联系、相互作用;可以观察到重要商业、娱乐设施的顾客来自何处,相对流量有多大;利用公交刷卡记录可以观察乘客的流量、流向;等等,和传统问卷调查相比,这种观察手段有样本量大、被调查者不能干预、调查成本低的优势,近期就可以在规划实践中推广。
大数据也有自身的劣势,因不是为专门目的而调查,样本所涵盖的是特殊群体,往往属性不全、信息不完整。例如,手机信令不能知道每个人的社会属性;公交刷卡可能只记录上车,不记录下车;对同一个事物,不同网页中的描述会不一致;公众留言只能知道对某事件感兴趣的个人态度;微博签到倾向于特殊出行的目的;车辆导航不能观察到未开启导航功能的车辆;基于互联网的热力图只能感知触发专用程序的用户。上述局限性均可能导致样本存在系统偏差,验证、校正的难度很大,处
理方法还达不到规范化,由此会影响到分析结果的准确性、可靠性。另外,为了保护隐私,数据供应方往往不提供原始记录,只提供汇总、累计值,这也会给应用带来制约。
二、关于人工智能
以计算机为核心的信息技术最早以数值计算见长,然后在数据存储与检索、远程通讯与交互、物理探知与传感等方向不断扩展、综合,延伸人的脑力、体力,公众会感受到机器、设备、系统有了“智能”,但是称为“人工智能”的技术,一般是指逻辑判断处于主导地位,数值计算、存储检索、人机交互等方法也参与其中,近几年因机器学习技术的兴起,“人工智能”这个概念得到了广泛传播。
对人工智能,我们可以从目的和手段两个角度来认识。所谓目的,是指模仿人的思维和行为,所谓手段是按人工智能的需要而发展出了一些特殊的计算方法。例如:
1、机器下棋,战胜人类棋手,主要借助机器学习技术,手段和目的均属人工智能。
2、 图像识别,目的也是模仿人的思维,但某些方法来自统计学,并非人工智能专属。
3、规划中的设施布局,借助遗传算法来优化,该算法在人工智能领域经常用到,但是目的并非是模仿一般规划师的思维,而是要获得比人工布局更好的结果。
4、还有一些人工智能比较擅长的方法、技术在很多领域已经发挥作用,我们可以拿过来为规划所用,例如:图像识别,文稿起草,语言翻译。
本人认为,城乡规划领域受益于人工智能,将侧重在上述的第3、第4项。