
█ 一、今日分享的第一篇文章,来自国匠城昨日头条,文章的分析思路值学习,作者提出的一些观点,值得思考。
文章发布后,有小伙伴精彩留言。昨日本文标题小编写的不刺激,大家不看哪,小编已拖出去打。
原文+留言,再做一个摘录:
原文标题:逻辑与非逻辑合作——再谈城市规划的在线模式
原文摘录:首先,怎么来看待人工智能的突破?我不是人工智能专家,在场的应该有人工智能专家,我看的是外行,外行的感受和体验也可能很重要。
现在机器在某一方面超过人,这个是很正常的,举重机比人的力量大,汽车比人跑的快,计算机比人算的快。
一次次的人机对抗,好像大家觉得计算机战胜了人,但是我们冷静看看,现在所有的对抗,包括前面人工智能Alphago,这些突破,其共同特点都是以高速计算来进行大规模的机器学习。
所以人工智能的两个基本条件:大规模数据,高性能的计算。
从这里讲,个人认为,严格意义上:
Alphago的胜利,是体力的胜利而不是智力的胜利。
很多专家都讲过这个话,比如说AlphaGo,棋局学习了3000万局,人类是没有能力做到的。这是体力的进步。
目前的人工智能,有一个先决条件,就是大数据,有足够的案例提供机器学习。另外一个,它的运行过程有很多种方法,把现有人工智能的方法、模型等,归纳起来就可以做两件事情:
第一个叫“求是”,第二个叫“求同”。
求是 + 求同
求是就是很多专家讲的,根据大量的数据进行知识发现,进行规律解释,进行模型构建。从大量的判断里面找出它的规律性,这是求是的过程。
然后所谓的智能决策、预测,就是依据模型作出判断。这个为什么叫求同,因为整个决策是在决策空间内部,针对原来的样本和提出来的问题,根据这个模型选最近或者是最相似的决策点作为选择依据,本质上讲是求同的过程。
城市规划是不是可以机器学习?
第一个问题:机器学习要大数据,城市规划的数据够不够大?
这里说的大数据学习,是指计算机用数据模拟人,取代人甚至是战胜人。
一个城市的案例只能说是一个数据,而不能说是大数据。全世界有多少城市,有多少可资利用的城市规划案例呢?有限的规划案例能否支撑起机器学习?
第二个问题:城市规划学科本身有什么特点,他是不是可以机器学习的?
由于对这个我不太懂,所以参考了同济大学孙施文老师的《城市规划哲学》,这个书比较老,我相信它本质的观点是没有变化:
从哲学层面的认知看。规划并不是由原因到结果的循序过程,我们无法在经验上或理性上运用逻辑方法来检验规划的结果,因此规划就不可能有正确与错误之分,同样,规划也不可能是唯一的。

相信做过规划的人基本上认同这个观点。
从规划的逻辑看。规划逻辑与我们现在所知的和所用的科学逻辑(或称理性逻辑)有着本质上的不同,我们把科学(理性)逻辑简称为逻辑,这种逻辑主要是针对事实和经验的,其认识的对象主要是现在和过去。

规划逻辑的最大特征是其现时的不可直接检测。
从规划的方法论看。城市规划方法论包含两个方面,一个是逻辑方法,一个是非逻辑的方法。

从逻辑方面讲,强调的是合理性,即涵盖人类思想、活动以及人类与社会、自然关系的合理性。这部分是大数据应用的立足点。
从非逻辑上讲是大量的价值观、判断力、文化背景这些是无法完全用逻辑来处理。
这个是城市规划学科的特点,根据这些学科的特点,个人有这样一个认识:
对于城市规划它是求是+求异过程:
求是 + 求异
所谓求是需要符合逻辑的科学分析和计算。
所谓求异是不可能用现在的分析结果得出未来的城市规划答案。
城市规划的过程是逻辑与非逻辑的合作过程。
规划不是依据逻辑“算”出来的,是逻辑与非逻辑的合作。比如现在说的“转型”,转型的本质就是不能依据过去的模型来推未来的发展,这一点正好就否定了机器学习的本质特点。所以这样讲,城市规划不是求同,它是求异的。
从城市规划的学科特征出发,规划信息化的基本方向应该是“人机合作”,而不是以“人机对抗”为特征的机器取代人的智能化。
个人理解至少在现在计算机发展水平上,计算机模拟人的思维过程、通过大数据训练培养规划思路,是不可能的。这不是机器速度问题,是学科特征。
国匠城好友留言:
1、光:
我是纯粹来跑题的啊,我没看文章,先感叹一下,这才爽!
机器人都做城市规划了……说的是还是现在的视角来看未来,如果未来的科技已经进化到接近机器人可以做规划,但并还将未能做的时候,可以想象一下,也许已经没有城市规划了。
已经不需要集聚这种规模经济的概念,那时更多的只是纯粹的个性化需求,也许世界不会再存在民族和边界,我们会更接近于部落,物以类聚的自由自在地生活在乡野。
机器人已经可以做出各种独立自由的中低水准的判断的时刻,基本的物质生产可能已经接近实现智能化,地下化,一站式的完全交给机器人代理。
人类应该也实现了能源的自由,交通通讯简直无处不在,非常忙碌,但表面应该是一个非常接近于纯粹自然的原始世界,也许根本看不到什么典型的高科技的影子,总之人类的这种视角的分析和解释实在是图那衣服,图僧破。
2、城市人:
作者绕了一圈,还是回到了城市规划的科学性这个问题。这是不可回避的问题,恰恰是目前的城市规划最缺少的。
如果以这个视角来看,当下的规划设计工作其实不是真正的规划,规划师的cad工作也是最容易被人工智能替代的。
对于城市规划,还是要警惕大数据的滥用。
第一:大数据的分析方法会形成一种路径依赖,即只要大数据分析出来的结果都是对的,是最有说服力的,这样就忽视了其他方法应用。
第二,从以上的文章来看,大数据分析还停留在gis、统计分析、评价体系这样简单的归纳方法,得出的结论可能掩盖了更深层次的规律。
第三,任何时间、任何地点采集的大数据都是动态的,得出的结论都不会相同,所以不具有一般意义。
第四,目前的大数据比较难以获得,也比较难以分析,貌似沦为少数“大数据精英群体”炫技的手段,而无论数据还是方法都难以推广。
第五,所谓的智能城市和智能社区建设,更像是锦上添花,其解决城市问题的效果,目前难以观测。
数据只是一种方法和视角,关键还是使用数据的人。
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█ 二、今日分享的第二篇文章,来自首届收缩城市学术研讨会,以下是作者姜鹏的演讲ppt,来自微信公众号:SYSU城市化研究院。
作者从对城镇化的反思谈起,阐述了收缩城市的三种类型。着重分析了供给侧改革的特点,提出了新常态下城市治理的相关思路。
作者在中国城市和小城镇改革发展中心规划院工作,如果对供给侧改革、新常态、城市治理感兴趣,推荐阅读。


















































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█ 三、今日分享的第三篇文章,来自中规院的“城市创新战略中的规划作为——以广州新黄埔战略为例”
项目编制单位:中国城市规划设计研究院深圳分院;广州天作建筑规划设计有限公司;广州开发区城市规划信息编研中心。
中规院做项目一向是高屋建瓴,本篇文章以国家创新发展战略为背景,通过分析纽约“硅巷”现象背后的创新趋势和空间需求,反思政府在创新战略中应有的定位和作为,并以《广州新黄埔战略》为例,分享了对于创新空间规划的一些初步探索。









分享者,吕晓蓓,中国城市规划设计研究院深圳分院研究中心主任,教授级高级城市规划师。
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█ 推广:今日继续更新三篇PPT,对规划信息化感兴趣可以阅读
微信公众号:规划信息化实务论坛
今日继续更新三篇规划信息化实务论坛的ppt,我们会继续放送相关内容,敬请期待。
1、王雪原:大数据平台规划、部署与运维分享
2、何子张:城市空间治理创新的厦门实践与思考
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