人工智能时代已经准备好——探索设计师的角色转变

现在十年来，认知科学现在能够谱写小说、编撰剧作、作词并谱写屡获荣誉的视觉艺术几部。随着认知科学在意念从业人员受益广泛分析方法，这种现象引发了人们对于失业问题的惧怕，但与此同时，人们可以借此机会将有用而低效的岗位交由机器来完成。

近年来，很多研究都致力于探索如何让建筑师充分利用认知科学的力量来促成并简便内部设计流程。正如CRTKL伦敦主理Caoimhe Loftus所说：“内部设计的发展曾因我们的手动制图和比对并能而受限制。如今，我们可以充分利用认知科学的力量，以越来越极快的飞行速度聚合并比对越来越多建议书，从而换取变得明智且精确的内部设计解决建议书。”

迄今为止，认知科学正在进占的一个低效领域正是手动绘制示意图。2019年，就读于普林斯顿大学的StanislasChaillou在Archi GAN这两项中所，常用一个包含800多份公寓楼示意图的目录来训练数据处理建模，在给定公寓楼面积的前提下进行室内空间规划与样式，并未确定门窗和家具的位置。随着数据处理建模的成功扩展，服务器可指定每层楼的公寓楼划分方法，并未确定入口和窗口位置。数据处理建模便将给出分开的公寓楼样式建议，然后将这些分开的样式人组在一起就是建筑的整层样式图。

来自英国的Oliver Green就曾将数据处理分析方法与公司已完成的住宅内部设计建议书目录独创，成立了一款公寓楼样式举荐来进行Homegrown。建筑师们可常用这款来进行拍照与其建筑相匹配的各种样式建议书，然后在Revit上总成本短短几秒时间，就可完成公寓楼增建。Architext是Theodoros Galanos和Tyler Lastovich在去年全称的平台，通过认知科学分析方法，服务器在输入说明了要求后，网站即可设法其成立平庸的公寓楼样式。

认知科学还可以设法建筑师一部变得优质、越来越可持续的内部设计建议书。Spacemaker常用数据处理分析方法，可在内部设计初始阶段设法所内部设计测试者各种可行性建议书，在湿热、自然光、噪音等方面必要良好的生活环境质量。认知科学可在几秒内计算出相关信息，这样一来，所内部设计可越来越极快地换取所需信息，从而极快速迭代并一部最优的内部设计建议书。

充分利用这些来进行，所内部设计可极快速测试者多个解决建议书，并最终给予各方满意的内部设计建议书，可避免了针对每个建议书的每一次建模和修改。同样基于数据处理和认知科学的译文转到图像来进行，如Midjourney和DALL-E，为我们展现出了认知科学如何设法所内部设计在几秒内创造独一无二的杰作。在此每一次中所，所内部设计的角色暴发了叠加。我们不需要再进一步亲手制作几部，需选择正确地的提示符，就可以给予符合意味著的内部设计和科技成果。

建筑师都向往创造越来越好的场所和室内空间，而我们内部设计和订购这些这两项的方法也在不断演进。尽管换用新来进行的每一次会有诸多困难，但我们不能忽视从业人员变革的效用。认知科学及其他新兴分析方法将成为我们未来内部设计的一部分，让我们的岗位变得变得高效。

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