趙瀟羽，萬(wàn) 達(dá)

（天津城建大學(xué) 建筑學(xué)院，天津 300384）

從20 世紀(jì)60 年代數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于建筑學(xué)開始，建筑學(xué)科就進(jìn)入了數(shù)字時(shí)代，在其后的發(fā)展過程中，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步與工程難題攻關(guān)共同推動(dòng)著數(shù)字技術(shù)與建筑學(xué)科的不斷融合.與此同時(shí)，經(jīng)過幾十年的飛速發(fā)展，人工智能已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，它正在為農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、教育、能源、國(guó)防等諸多領(lǐng)域提供大量新的發(fā)展機(jī)遇[1]. 進(jìn)入新世紀(jì)，人工智能的快速發(fā)展及對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)研究的不斷深入更是推動(dòng)了建筑行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)革新，建筑設(shè)計(jì)思維及設(shè)計(jì)方法也在人工智能技術(shù)語(yǔ)境下有了新的研究與探索[2].本文對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等相關(guān)概念進(jìn)行概述，并對(duì)CumInCAD平臺(tái)中與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研究進(jìn)行檢索，利用文獻(xiàn)計(jì)量法分析機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于建筑學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，從而對(duì)建筑學(xué)科與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合有更深入地理解，并對(duì)未來的研究趨勢(shì)做出預(yù)測(cè).

1 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

人工智能是一門交叉學(xué)科，和計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科有著十分密切的關(guān)系.在1956 年召開的達(dá)特蒙斯會(huì)議上，麥卡錫首次提出人工智能的概念：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣.

機(jī)器學(xué)習(xí)處于計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉點(diǎn)，是人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的核心[3]，機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是使用算法分析海量數(shù)據(jù)，挖掘其中存在的潛在聯(lián)系，訓(xùn)練出一個(gè)有效的模型進(jìn)行決定或預(yù)測(cè).通常按照訓(xùn)練樣本提供的信息以及反饋方式的不同，將其算法分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)[4].監(jiān)督學(xué)習(xí)的根本目標(biāo)是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的泛化能力，通過學(xué)習(xí)對(duì)未知的結(jié)果做出預(yù)測(cè).而無監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)根據(jù)相似性原理進(jìn)行區(qū)分，即分類問題.

深度學(xué)習(xí)是一種深層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的分支[5]. 深度學(xué)習(xí)能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到有效的特征表示，采用的模型主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等.

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法及工具

文獻(xiàn)計(jì)量分析是以文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)源，包括搜集、整理和分析三大基本過程.知識(shí)圖譜分析是可視化分析的一個(gè)分類，一般通過“網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)”的關(guān)系構(gòu)建和可視化分析，實(shí)現(xiàn)科學(xué)知識(shí)圖譜的繪制.在網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)代表被研究對(duì)象，連線表示兩個(gè)研究對(duì)象之間的關(guān)系強(qiáng)度，使得分析結(jié)果更加美觀和直接.本文運(yùn)用的知識(shí)圖譜工具是荷蘭萊頓大學(xué)科技研究中心的van Eck 和Waltman 基于Java 平臺(tái)開發(fā)的VOSviewer[6]，VOSviewer可用于構(gòu)建科學(xué)出版物、研究人員、研究組織、國(guó)家、關(guān)鍵詞和術(shù)語(yǔ)的網(wǎng)絡(luò).文章的關(guān)鍵詞高度概括了文章的研究范疇、研究方法、研究?jī)?nèi)容等：一方面，這些關(guān)鍵詞本身就是領(lǐng)域內(nèi)的重要概念；另一方面，關(guān)鍵詞又不是孤立存在的，其間的相互聯(lián)系構(gòu)成了領(lǐng)域的研究本體[7].因此，本文基于VOSviewer，運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)，聚類出機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于建筑學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).

2.2 研究數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于CumInCAD 數(shù)據(jù)庫(kù)，CumInCAD是有關(guān)計(jì)算機(jī)輔助建筑設(shè)計(jì)的出版物的累積索引，是由奧地利維也納科技大學(xué)的Bob Martens 教授和盧布爾雅那大學(xué)（斯洛文尼亞）的Ziga Turk 教授于1998 年設(shè)計(jì)創(chuàng)建的[8]. 它包含來自世界各地的期刊和會(huì)議的書目信息共12300 余條記錄，例如國(guó)際計(jì)算機(jī)輔助建筑設(shè)計(jì)協(xié)會(huì)（ACADIA），亞洲計(jì)算機(jī)輔助建筑設(shè)計(jì)研究協(xié)會(huì)（CAADRIA），歐洲計(jì)算機(jī)輔助建筑設(shè)計(jì)教育及研究協(xié)會(huì)（eCAADe），西班牙伊比利亞數(shù)字圖形學(xué)會(huì)（SiGraDi），計(jì)算機(jī)輔助建筑設(shè)計(jì)未來國(guó)際會(huì)議（CAAD Futures）以及國(guó)際自動(dòng)化與計(jì)算（IJAC）等雜志. 這些會(huì)議及雜志是數(shù)字建筑領(lǐng)域重要的平臺(tái)，學(xué)者們通過其分享全世界的教育、研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，展望這一領(lǐng)域的未來發(fā)展，因此這個(gè)平臺(tái)的研究成果能夠很好地反映數(shù)字建筑的研究全貌和發(fā)展趨勢(shì).

本研究在CumInCAD 中設(shè)置的檢索條件為：在高級(jí)檢索中依次搜索“機(jī)器學(xué)習(xí)”“機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”及“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”；附加條件是標(biāo)題、關(guān)鍵詞或摘要中包含“機(jī)器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“人工智能”“監(jiān)督學(xué)習(xí)”任一詞；檢索時(shí)間為2020 年3 月21 日，搜索到符合條件文獻(xiàn)共231 篇，其中最早的文獻(xiàn)出現(xiàn)在1969 年.

3 機(jī)器學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)領(lǐng)域及研究趨勢(shì)

3.1 研究熱點(diǎn)領(lǐng)域分析

利用VOSviewer 對(duì)231 篇論文的關(guān)鍵詞進(jìn)行識(shí)別和處理，共378 個(gè)關(guān)鍵詞，表1 列舉了除“機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等常規(guī)詞之外出現(xiàn)頻次及連接強(qiáng)度最高的10 個(gè)關(guān)鍵詞.

如表1 所示，“設(shè)計(jì)方法”和“信息處理”總連接強(qiáng)度最大，與其他各類論文相關(guān)性最高.其次“生成設(shè)計(jì)”“優(yōu)化”“數(shù)字建造”“機(jī)器人建造”等詞為機(jī)器學(xué)習(xí)研究的核心詞匯.

表1 相關(guān)研究中出現(xiàn)頻次及連接強(qiáng)度最高的關(guān)鍵詞

VOSviewer 在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)時(shí)將關(guān)鍵詞識(shí)別為“節(jié)點(diǎn)”，用圓圈表示，權(quán)重越大，節(jié)點(diǎn)越大，代表重要性越高；將關(guān)鍵詞之間的連接關(guān)系識(shí)別為一個(gè)“連接”，每個(gè)項(xiàng)目的連接數(shù)表示與其有關(guān)聯(lián)的項(xiàng)目個(gè)數(shù)；由這些節(jié)點(diǎn)和連接組成關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò).為了形成更明確的集群，本文在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)對(duì)378 個(gè)關(guān)鍵詞全部進(jìn)行了共現(xiàn)，共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中共有378 個(gè)節(jié)點(diǎn)、790 個(gè)連接，網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)性高、聯(lián)系緊密的項(xiàng)目組成了“集群”，該網(wǎng)絡(luò)中共127 個(gè)集群（見圖1）.

如圖1 所示，關(guān)鍵詞呈現(xiàn)出組團(tuán)化，對(duì)包含的項(xiàng)目數(shù)量最多的9 個(gè)集群的內(nèi)容進(jìn)行整理，見表2.如表2 所示，對(duì)集群內(nèi)的常規(guī)詞去除后可見以“生成設(shè)計(jì)”“混合現(xiàn)實(shí)”“數(shù)字建造”“建筑”“深度圖像”為主要標(biāo)簽的集群. 與生成設(shè)計(jì)相關(guān)的有“形式查找”“結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)”“基于知識(shí)的設(shè)計(jì)”等關(guān)鍵詞；數(shù)字建造相關(guān)的詞有“材料”“機(jī)器人建造”“數(shù)字機(jī)器人”等.對(duì)于建筑能量表現(xiàn)的預(yù)測(cè)、性能優(yōu)化以及使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)谷歌街景圖像、全向圖像等深度圖像的識(shí)別和抓取等也是近年的研究熱點(diǎn).

圖1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

結(jié)合表2 顯示結(jié)果，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于建筑學(xué)領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容如下.

表2 主要集群內(nèi)容

（1）生成設(shè)計(jì)：使用變分自動(dòng)編碼器、自組織映射等機(jī)器學(xué)習(xí)模型來完成形態(tài)生成、操作等找形過程以及結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)；用K 均值聚類方法對(duì)設(shè)計(jì)方案空間進(jìn)行優(yōu)化；基于案例推理進(jìn)行方案的設(shè)計(jì).

（2）數(shù)字建造、機(jī)器人建造：將機(jī)器人與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的數(shù)字化制造，包括對(duì)材料性能特點(diǎn)的研究、材料的制備以及數(shù)字建造工藝的探討；使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人操作路徑的控制，乃至實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同及人機(jī)交互.

（3）深度圖像方面的應(yīng)用：多為對(duì)谷歌街景圖像、全向圖像的應(yīng)用，對(duì)街景深度圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割實(shí)現(xiàn)對(duì)街道空間及城市環(huán)境的評(píng)估；構(gòu)建深度圖像與RGB圖像的映射實(shí)現(xiàn)街景圖像的生成；類似增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)及減弱現(xiàn)實(shí)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)街景圖像的分割及修復(fù).

（4）性能映射模型的建立：根據(jù)建筑的參數(shù)及能量表現(xiàn)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑能耗的預(yù)測(cè)，或通過對(duì)建筑設(shè)計(jì)參數(shù)的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)對(duì)能耗的控制.

3.2 研究趨勢(shì)分析

對(duì)檢索結(jié)果中2000 年以后的論文進(jìn)行發(fā)文量統(tǒng)計(jì)，見圖2.由圖2 可知，2016 年之前機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)論文發(fā)表量較少，而2016 年至2019 年有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)文量出現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì).對(duì)發(fā)表期刊、研究地域及各地域研究數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，見圖3.對(duì)全球各研究機(jī)構(gòu)的相關(guān)研究數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，見表3.

表3 研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)

圖2 2000—2019 年機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量的變化趨勢(shì)

圖3 發(fā)表期刊及研究地域分析

由圖3b 可知，絕大多數(shù)相關(guān)研究發(fā)表于CAADRIA、ACADIA、eCAADe、CAAD Futures 等會(huì)議.

為了分析不同地域的研究偏好，本文根據(jù)文章第一作者所屬研究機(jī)構(gòu)所在的地域，將231 篇機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)研究分為歐洲、美洲、亞洲、大洋洲四個(gè)部分進(jìn)行對(duì)比分析，見圖4.由圖4 可知，歐洲、美洲、亞洲的研究數(shù)量相當(dāng)，占絕大多數(shù)，大洋洲的研究數(shù)量較少，美洲的絕大多數(shù)研究出自美國(guó)，主要形成了以“設(shè)計(jì)方法”“生成設(shè)計(jì)”“建筑能量表現(xiàn)”為標(biāo)簽的集群.“生成設(shè)計(jì)”“計(jì)算機(jī)視覺”是美洲研究機(jī)構(gòu)主要的關(guān)注點(diǎn)，其次“建筑性能優(yōu)化”也是一個(gè)研究熱點(diǎn).“數(shù)字建造”“生成設(shè)計(jì)”是歐洲學(xué)者主要的關(guān)注點(diǎn). 亞洲的大多數(shù)研究出自中國(guó)及日本，“自動(dòng)化”“深度圖像”“街景圖像”“優(yōu)化”“分類”是出現(xiàn)頻次及連接強(qiáng)度較高的關(guān)鍵詞. 基于谷歌街景圖像、深度圖像等的圖像分割是主要的關(guān)注點(diǎn). 其次“圖像識(shí)別”和“分類問題”也是一大研究熱點(diǎn)，“機(jī)器人建造”與“生成設(shè)計(jì)”次之. 而“參數(shù)化設(shè)計(jì)”和“利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類”等是大洋洲的研究熱點(diǎn). 東倫敦大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等是國(guó)際上在該領(lǐng)域研究較多的機(jī)構(gòu).

圖4 各地域研究的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)

國(guó)內(nèi)研究方面，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在“機(jī)器人建造”“材料”“3D 打印”及“智慧城市”“環(huán)境性能”等方面的應(yīng)用是主要的研究熱點(diǎn). 清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)等是國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域研究較領(lǐng)先的機(jī)構(gòu)（見表4、圖5）.

表4 國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)

圖5 國(guó)內(nèi)的研究熱點(diǎn)及主要研究機(jī)構(gòu)

4 結(jié) 語(yǔ)

本文對(duì)CumInCAD 平臺(tái)中與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研究進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)并用文獻(xiàn)計(jì)量的方法構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于建筑領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)，得出以下結(jié)論.

（1）建筑領(lǐng)域內(nèi)有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究的發(fā)文量從2016 年起顯著增多，機(jī)器學(xué)習(xí)與建筑領(lǐng)域的結(jié)合將作為數(shù)字建筑的研究熱點(diǎn)引發(fā)更多研究者的關(guān)注.

（2）亞洲、歐洲、美洲在該領(lǐng)域的研究總數(shù)相當(dāng)，美國(guó)在此領(lǐng)域的相關(guān)研究最多，生成設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)視覺是美洲的研究熱點(diǎn).亞洲較關(guān)注深度圖像、圖像分割及機(jī)器人建造、生成設(shè)計(jì)等領(lǐng)域.中國(guó)是在此領(lǐng)域最活躍的亞洲國(guó)家，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在機(jī)器人建造、材料、3D 打印及智慧城市、環(huán)境性能等方面的應(yīng)用是國(guó)內(nèi)主要的研究熱點(diǎn). 國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域研究較活躍的機(jī)構(gòu)主要包括清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、東南大學(xué)等.

（3）機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在建筑領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要分為以下幾個(gè)方面：生成設(shè)計(jì)、數(shù)字建造、深度圖像及混合現(xiàn)實(shí)、性能映射建模及設(shè)計(jì)決策支持等.

人工智能是新一輪科技革命的重要驅(qū)動(dòng)力量.將人工智能技術(shù)應(yīng)用于建筑設(shè)計(jì)及建造過程與原有的的數(shù)字化設(shè)計(jì)具有本質(zhì)上的不同，在這樣嶄新的的“數(shù)字化時(shí)代”，建筑數(shù)字技術(shù)將具備更加強(qiáng)大的創(chuàng)造力與生命力.