郭茂祖 《未来城市智能化计算性设计方法》

目前我是在北京建筑大学电气与信息工程学院工作，因为学校规模不像哈尔滨工业大学那么大，而且主要专业不是电气和信息类而是建筑土木，它把电类的强电和弱电都集中到这个学院，类似于咱们哈尔滨工业大学的老四系自动化，三系计算机，六系电机基本上涵盖了。

目前这个学院有5个专业，一个专业是自动化一个是电气与工程，原来相当于哈工大的六系，再一个是计算机科学技术。还有一个专业很有意思，大土木下面的，叫做建筑电气与智能化，其实哈工大也有在六系下面，也就是说电气工程下面有一个电类专业也在学院。第五个专业今年刚批下来的人工智能，大家知道人工智能现在非常火。本科专业有了人工智专业。

这个学院大概是这样的，目前我在学院做院长，也是计算机系全职讲席教授博士生导师。担任北京市重点实验室叫建筑大数据智能处理方法研究室的主任。在咱们哈工大的期间，曾获得黑龙江省的杰出青年科学基金，也获得过教育部的宝钢优秀教师奖。在工作当中增加留学过瑞典，可能去过北欧的熟悉，北欧在马尔洛夫（音）有一个学校，在隆德大学待过一年，后来去英国作为高访，做过三个月的访问学者。

目前研究领域有三个方面，一个是机器学习和人工智能，现在比较火，其实从早些年，我从读博士就开始，那是1994年当时在哈工大开始读博做机械系，导师是比较著名的教授就是洪家离（音）教授。当年后边我会说，机器学习实际上前是人工智能主要方向，现在是，其实开始并不是，开始更多是专家系统像一些问题求解这一类多一些。方向就是智能建造与智慧城市，也就是说这两年根据需要继续调整的。一会儿展开说主要讲这个。

第三个做一个交叉学科生物信息学，很有意思的。在本世纪初就是测序完了以后，大量的基因蛋白质数据无法解读，借助计算机和人工智能来做，大概是这样，现在也比较火。

说到这里大家知道有一个词，假阴性。这次抗议新冠病毒抗议的时候，前段时间总提假阴性，研究也提假阴性，实际上假阴性大家也能猜出来就是检测失败。之前我在讲课的时候，还有一个词叫假阳性，大家知道假阳性假阴性在不同的阶段优缺点都有。当时我讲课的时候，假阳性也挺可怕，相当于不是这个病，把你断成了这个病，大家想一下，如果我没有这个病，大夫让我有这个病吃药的话也很可怕，那叫错诊。

假阴性无所谓，要是正常理解的话，你只要有这个病但是没诊断出来，是这样的不可怕。但是这次的话不一样了，假阴性不好，因为相当于漏诊就不好了。所以说学术一些词在不同的场合不同的阶段意义也是不一样的，这是第三个研究方向。

上学期间主要是1997年在哈工大博士毕业计算机专业，留校工作以后，2002年破格评为教授，2003年担任计算机科学技术和软件工程与生物信息医学工程的博导，2016年调到北京建筑大学，现在是土木工程下面一个智能建造与智慧城市的博士生导师。

主要担任中国计算机学会生物信息学专委会副主任和人工智能学会的机器学专委会常委，去年加入了中国建筑学会计算性设计学术委员会的常委，也是咱们现在建筑学院院长召集的。另外还担任中国医学信息分会，医学大数据与人工智能学组的委员。在社会建筑方面目前是国家自然基金委研究计划指导专委会的成员，也担任过十二届十三届基金委信息学会的评审组专家，这些职务是大家在学术界都会遇到的。

科研项目方面主要做基金重点项目和重点研发的任务，去年获得了教育部的自然科学奖，这是一些方面。

主要在学校大家知道还是培养学生，到目前为止在研究生培养方面毕业了21位博士生有80位硕士，这是第一部分我介绍的情况。 

第二个方面，目前大家听说的概念就是人工智能，我理解已经是国家战略发展的需求，提高到国家战略层面。

实际上我们做科学项目无非是两个，一个是科学问题一个是战略驱动。也就是你做的工作，可能造福于全世界的是纯理论问题，或者是一个施工量。我们国家它的需求，你一定要把握量这两点，要么是世界范围学术问题，要么是我们国家一些战略需求，现在无论从哪个方面人工智能已经到这个阶段了。

这个问题注意有这么几个文件一个时间节点，一个在1997年现在已经三年了，7月8日，国务院印发了一个新一代人工智能发展规划的通知这个是国家层面比较重要的，这是第一个规划，大家有机会可以看一看，目前能看见的人工智能概念和方法都有概述。

第二个教育部，也在紧接着发布相应的问题，因为我们是大学要关注这些事情，这是2018年，2018年教育部发文，2017点是国务院，2019年北京市教委也下文了，叫北京促进人工智能与教育融合发展的行动计划这是2019年的概念，这个时候提出要分三步走的方面。

今年是2020年，也就是前几天教育部发改委和财政部三个部门关于双一流高校促进学科融合，加快人工智能领域研究生培养的若干意见，这个可能大家也听说了，因为研究生规模研究越来越大，在全国范围内也是，本科生的规模相对稳定，但研究生在扩大，特别将来人工智能领域招生要培养要扩大规模，这个大家也体会到了。

从这一系列的文件，一个侧面也看出来的话，人工智能现在发展非常快，从另外一个角度我们在现实角度也能看出来强的地方。

从社会上来看，研究一系列的概念提出来了，习总书记3月31时到杭州提出来通过大数据云计算人工智能手段，推进城市治理现代化。另外也提到了，从信息化到智能化再到智慧化这些概念。

有了这些我们讲人工智能怎么来做，当然从建筑层面，城市规划方面，其实智慧城市概念提了好多年了，我们身边也能看对见智慧交通、单车、摄像头这些都是一系列的问题。

我想跟大家讨论一下，有利于专门做研究计算机人工智能在座的同志比较了解，有一些可能做其他专业的，有时候感觉到概念，他们有时候开玩笑，你们搞信息的总有一些新的概念出现。比方说云计算、大数据、人工智能、5G、区块链，相对其他的装备影像工大的材料系或者八系机件概念提的比较多，关系在哪呢？其实很简单，大家想一下。

计算机科学技术的话，它强调的是什么？是计算机的软硬件，从软件角度就是说，我们熟悉的变成语言，再往下走是一种不自觉的编程，把我们的想法通过一个概念通过一个算法一个软件实现它就OK了，但如果真正从事计算机科学技术研究的话需要了解数据结构。也就是说，把数据有意识表示成一种内部的格式，这样程序编出来比较稳定。这个时候再往前走，如果做系统软件的话就要学习操作系统。像微软公司，咱们用的windows这就是操作系统的概念。

另外一条道就是硬件，机器的一些，最好像国外的英特尔做芯片的概念是这样的。但是不管怎么说计算机概念，它的算法和实现的话相对来说是比较确定性的。也就是说，我可能要解决一个问题的话，我要解决问题的时候，从问题提出到解决，我编程序也好我硬件实践也好，这个结果相对稳定的。

比如说我从1+2+3加到100，这个程序做完以后等于5050咱们从小学就知道。这个程序编了以后今年运行是5050，过几年还是5050，这是计算机的概念。但是回过头来，人工智能不一样，更多是启发式思想，

为什么人工智能它的例子从下棋开始，实际上人工智能所有的概念和理论，也恰恰是从下棋开始讲起的，咱们在座学生都知道，从五子棋到九子棋到后来比较复杂的，像围棋也是。也就是说它的这些概念，都是从状态空间从搜索从启发式来的。既然是启发式大家想了，启发式就是说一人一个想法一人一套路子。他的过程跟结果不是确定性的，这个大家要记住，这就是计算机科学人工智能。

计算机很好了，为什么咱们要大力发展人工智能呢？

大家想大数据怎么造成的？是网络造成的，网络发达了大家也方便了，带着大数据。这又回到计算机科学理论，科学理论有一个概念是计算复杂性，我讲过这个课。也就是说计算机你做的速度再快，存储量再大不管硬盘还是软盘，但是有一些问题你是不能在有限时间内完成的，这个时候会导致一些问题的话，在人的寿命之内，或者可忍受的时间范围之内不能解决，好了，没办法，倒逼着你要寻求一些非正确理解，不是走正确的。在计算机科学叫近似算法和概率算法，这是计算机理论的概念。

另外一条路子从人工智能角度来说，我们做启发式算法，这个时候引出了网上的数据，有些文本数据、语言数据和多媒体数据。像摄像头、自然语言、网络一些数据，求它的近似点。也就是说，我不一定保证每时每刻是对的，但是我肯定在可需要的时间和空间之内能给出解，是这样的，大概是这个意思。

机器学习是什么意思？大家想，其实整个计算机科学和人工智能时间非常短。也就是说，从1947年冯·诺依曼提出计算机结构体系以后，真正开始制造计算机。人工智能是1956年会议上真正提出来概念来做人工智能。恰恰这个时候，其实机器学习伴随它出现了。

机器学习这个概念早期的话，它只是一个辅助做一些决策概念，早期比较流行的是逻辑学派，主要做专家系统，专家系统大家就是说我要做规则，这个时候机器学习做一些辅助增加一些规则，后来的话机器学习就研究比较多了。最近，统计学派上来以后，机器学习发展非常迅速，现在有一个主流的概念。

当然我也提醒大家，假如说你说我是学计算机科学技术一些基础，我也来做人工智能做机器学习够不够，我个人理解是这样的。因为计算机科学技术的话更多强调离散数学，这个时候你需要加强一下最优化和数理统计随机过程这方面要自己加强一下。

我走的时候在哈工大计算机学院已经开设了这些课程，有条件的学校也可以讲一些这种课程，这是探讨人工智能一些问题，这是第二个我讲到的。

现代程序设计规划设计的科学性，这个问题是这样的，实际上就是说，我也是最近几年才了解建筑领域的一些问题。大家知道搞建筑还是比较神秘的比较高端的。

当然分两大波。一波偏艺术的就是建筑学，还有一波类似于咱们工科像土木工程和还原能市政（音）这是两大类。这个时候首先说建筑设计这块儿，其实现在也是主流的，更多靠经验、灵感，当然有它的建筑利润概念这我说的不一定完全对，我了解不太深。但是更多的是定性的研究，或者凭灵感做一些概念。

最近有一些学者就想，在建筑设计这个地方能不能引入一些定量的概念，既然定量的概念，能不能从科学的角度，也就是说更准确的做一些描述，在这个背景之下有一些学者包括院士教授都在做这个事情。恰恰这个时候，早期的话更多是算，大家能想到和我们有关的就是几何，也就是说几何相似度这方面和建筑有关的还有一些色彩。

最近的话人工智能加入进来以后应用更广了。比方说一些聚类还有分类回归都可以用在建筑设计上，一会儿举一个简单的例子。

也就是去年在苏州，每年有一个建筑学会一个大会，很明确的成立了中国建筑学会计算性设计学术委员会，我也去参加会议了，也当选了常委，发起单位就是咱们哈尔滨工业大学建筑学院几位老师。我知道不管哪个学位要成立一个专委会的话，开始人数不是太多，但是这个专委会成立的时候人数还是很多的，而且报告非常精彩，我开始听了两个，后面有事儿没听下来，今年的话年底还要开一些会议。这也是一个趋势，当然说这个不一定每个这个领域都要涉及一些问题在建筑学这一块儿，这是第一个建筑学类。

第二个，这是城市规划。再一个在土木工程这边，大家就熟悉了。我们原来理解就是力学，号称四大力学，这几次更强了，工科肯定都是搞一些理论抗震的，结构的，还有一些防爆的，甚至交通工程也在土木工程这一块儿。

我举一个例子，刚才提到的，现在成立了一个智能建造，这个词挺有意思，在前几年的时候有一个词叫智能制造。我印象中在主楼的后边。这样的话当时智能制造提出来的时候，把计算机和机件结合起来的。机件以后的话，主要背后科学问题是CAD，也就是计算机辅助设计。另一个方向和机械设计要结合做出一些工作。今天就提出同济大学是前年，提出来智能建造，想把计算机和人工智能土木工程进行结合，随后好多建筑大学成立了，北京建筑大学也成立了这个专业而且今年进行了招生招一个班，这里面设一些课程，也想在这个方面做一些渗透。

最近也和那边几个教授聊，现在有的做钢结构，做大跨度。咱们不太了解但是能看出来，有一些火车站和机场，它的设计都是大跨度而且是钢结构，这个时候怎么来和计算和智能概念结合起来。这个早期的话当然有，但是现在有一个新的概念，就是装配式。

装配式建筑很有意思，在南方可能好一些，或者气候稍微好一些适应的，也不一定，当时去北欧的时候瑞典也做这种装配式。像哈尔滨这种气候能不能行？实际上是什么意思呢，我当时留学的时候，在食堂旁边有一个空地，就要做一个机械系，不长的时间搭起来了，说是板房，它比板房好多了，你说它不是板房，实际上类似那样，但实际上条件也非常好。

前年去欧洲的话，那是真正的装配式的，在工地上用装配式来做。所以大家知道装配式建造的话也是一个趋势。

说到这儿的话大家想，既然装配式建造的话肯定要做一些设计和施工，这个时候也要做一些计算的问题，有的同志会说了，那就是计算机有没有人工智能我也不太清楚，但是我感觉到那里头可能有一些启发式的东西来启发，一会儿展开说，这是第二个学科在建筑大学，第一个建筑学第二个土木。

第三个比较大的是谁？就是市政和环境。市政环境是做什么的呢我感觉他们更复杂，什么热能，环境排水。所有的这些东西给排水或者暖通这一类事儿，就相当于搞土木的真把楼房搭架子弄起来，剩下的这些活儿要上来了。它背后的科学问题更复杂，像热学、力学甚至化学很多，这一些还原能这些测试和排水。

现在有一个概念叫做什么水工程。现在非常时髦，它背后和计算机结合的话主要是优化，它把这些问题提炼出来做一些优化设计就可以了，当然方向比较多，更多围绕改善这可能是结合的，而且切入点比较多。就是海边城市，把地下的水根据下雨下雪的情况进行储存，在需要的时候释放出来这很有意思，这是第三个大类。

还有一个，咱们哈工大原来也有，建工学院有的管理学院，现在这边也有管理学院。建筑管理的话更多是一些工程预算还有城市优化，这个就是现在要说的智慧城市这个要做一些优化。有时候我开玩笑，做管理的科技人员还是很强的，因为他把两端做得非常好。我经常用一个数据挖掘的例子来跟大家讲。

我们搞计算机的搞人工智能有一个非常重要的课叫数据挖掘，实际上集成了三方面学科任务。第一方面是数据库，因为在计算机学上主要是数据库，主要从数据仓库角度来做，数据关联的角度。第二个角度就是数学，学数学的人好多做数据挖掘。因为有统计，学数学的人可以做一些方差统计来做，也叫数据挖掘。第三波人就是做人工智能的。

大家要看你翻一本书，翻一本数据挖掘的书，你会发现很有意思。它里边的东西你都能看懂一部分，但是有时候不能看懂全本书，这三个背景的来源。其中有一个概念是这三个学科都没有涉及到的就是关联规则，也就是说我们上过这个课都知道，我去超市买东西，本来买啤酒会想到买尿布，因为可能家庭要用，实际上就是一种怎么挖掘关联规则，这也是相对心理算法。

其他的无非来源于几个方面大家稍微注意一下。要么数据仓库数据库来做。要么就是统计数学来做，再一个就是机械学习人工智能，会发现大量的分类、归类和聚类算法在这个地方。

我们说和管理有什么区别，不管学数学学数据库学人工智能的，在数据角度的话，数据的来源这个方面实际上学管理更擅长，

知道这个数据怎么取怎么来清洗这是第一个。第二个最后的结果，你中间搞计算机搞人工智能的，把结果得到以后，怎么来和用户进行交互，这个时候也是管理的会擅长这个逻辑，所以说这个也是智慧城市管理方面需要加强的一些东西。

当然话说到这里大家也知道，我们总是听说一些智慧城市概念一些词，到底智慧城市不管东北哈尔滨到中部再到南方都做智慧城市。推广有好有坏的，怎么能把智慧城市做好，研究是一个方面用好是一个方面。我近几年参加几次会议我个人感觉，技术是一方面，社会各个方面配合也是一方面。

比方说你社会的交通，交通数据你获取和应用的话，涉及到交警，地方政府要通过交警大队这边要配合好，它提供数据提供需求提供应用，你中间方法系统才能用好，否则的话可能是一时但是不能持续的，才是一个系统工程。关于现在城市规划设计科学性概念是这样。

第四个问题说一下城市设计导则，这也是我最近了解的概念刚开始做，不一定说得太深。实际上属于建筑学方面的概念，导则抽象来说是一个几何块儿和色彩。

也就是说我要做一个新设计，我举个例子。比方说我们要做一个在某一个十字路口，我要设计一下路口道路和花坛这方面的一个工作，这时候要设计的时候，原来是什么概念，原来也是凭想象凭艺术凭功底来画图来设计凭经验来做。现在就是说，能不能从科学角度来借鉴。

我们比方说要在哈尔滨在大直街某一个位置做一个十字路口的设计，这个时候我们就想，是不是在广州在西安有没有类似的情况，或者在国外，是不是在欧洲或者北美是不是有这样一些设计方法。之前更多是靠灵感靠经验，现在想从导则的设计来做。这个的话大家知道，我们做过信息科学方面，但背后设计的无非就是，一个是色彩，色彩大家知道是属于几个领域都要用到，不管是视觉还是图像处理都要用到。

色彩的选择比较难，涉及到两个问题。一个色彩搭配一个色彩的匹配。色彩的匹配是一个纯粹的科学问题，但是搭配又有艺术又有科学，更难的是评价，色彩的评价是最难的。我这个色彩搭配完了以后，怎么叫好怎么叫不好这个评价比较难。第二个方面是形状，你这个精心设计的到底是方形的圆形的还是弧形的。这个很简单，那就是几何问题。就涉及到几何匹配，几何匹配比较难的，说得稍微远一点。

机器人规划抽象出来很多都是几何匹配问题。这一类也涉及到匹配问题。好了，既然匹配问题的话是一个计算机的科学问题，但是到了人工智能这里又变了叫相似性度量。也就是说，我两个对象我提出一定的评价指标来，我度量他们之间的相似度，这个时候我通过度量来测，我就有个指标来评价，而不是完全按照算来评价的话，这个就是计算机和人工智能有一个变化。在这方面有几个步骤，一个是要形态的识别，根据空间数据看尺度大小，根据尺度大小来做一些准确的识别，这是一个方面。这时候要考时间和空间的概念。

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