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自动化、人工智能和建筑的未来

发布时间:2019/12/18 丨 文章来源: 丨

 

       自布鲁诺 拉图尔在1979年出书《试验室日子》一书开端,试验性研讨的技能性与社会性之间的联络便开端被不断地反思。21世纪初,跟着数字化规划与修建机器人技能的快速研制与运用,世界各地涌现出许多数字制造试验室,形成了一种如同当年包豪斯年代的试验规划与制造的社会一起体。在这个一起体中,数字东西的通用性为常识同享与协作供给了或许性,并在今世呈现出作业营、国际会议、展览、学术协会、客座教育等多重协作机制。这些动态的协作机制不只从社会层面潜在地驱动着数字技能开展的导向,而且从根本上应战着对常识出产的传统界说。依据数字修建学的办法论,不同的高校、研讨机构、修建师的协作研讨加速推进着技能替换和常识迭代。那么,这些试验性研讨与实践一起体,是怎么从头考虑修建教育以及规划办法、制造技能革新所带来的修建工业晋级呢?本期杂志期望经过基本问题的理论反思、个案分析和前史研讨的方法做出探究性的考虑。

 

       主题文章中,袁烽等企图勾勒试验制造一起体的概貌及特征,并展望了智能制造一起体对修建工业进行常识更迭的未来图景。安东尼 皮孔的文章叙说了人工与更广义的修建主动化问题之间的联络,并聚集于人类与智能机器之间交互的未来远景。马里奥 卡尔波分析了伦敦大学巴特莱特修建学院的 数字粗野主义 ,并探讨了它与当今超标准的、体块化的构件方法语言以及离散化构件的堆叠规划方法之间的联络。闫超分析了今世数字化试验制造中 数字工匠 概念所映射的感知机制以及 身体 在出产工艺中的重要方位,并推表演自我身体认知关于试验制造探究进程以及试验修建一起体社会联络的影响。阿雷蒂 马可波罗、梅特 汤姆森等人以及罗兰 斯努克斯别离介绍了加泰罗尼亚高档修建研讨所,丹麦皇家美术学院修建、规划和维护学院信息技能与修建中心以及墨尔本皇家理工大学修建学院斯努克斯试验室三个试验制造一起体的研讨方法。尼尔 里奇的文章则面向修建的未来,指出主动化和人工智能对修建学科构成了潜在的社会经济要挟。

 

渐入忘记

主动化、人工智能和修建的未来

Sleep Walking into Oblivion

Automation, AI and the Future of Architecture

 

[英]尼尔 里奇  著    Neil LEACH

赵冰  译    Translated by ZHAO Bing

沈洁    闫超  校    Proofread by SHEN Jie, YAN Chao

 

Abstract

 

     人工智能和主动化在修建学科中越来越受欢迎。但这种对最新和最先进技能的痴迷背面是否存在危险?主动化和人工智能或许对修制造成什么样的长时刻社会经济影响?主动化有或许替代修建工地上的工人,那么人工智能会替代修建师吗?修建师倾向于将自己定位成高度原创、赋有发明力、永久不会被人工智能替代的人,但现实真是如此吗?文章旨在对看似未认识到主动化和人工智能对自身构成潜在社会经济要挟的学科提出警醒。

 

 

       在线阅览

 

       1 导言

 

       修建师一般着迷于未来主义规划,他们对最新的规划和制造技能坚持敞开情绪。现实上,现在许多修建学院都着迷于机械臂,有些正测验着在规划进程中运用人工智能。很显着,经典规划遭到了萧瑟。

 

雷菲克 安纳托鲁,StyleGAN运用扎哈修建事务所的规划数据库生成修建研讨

Refik Andadol,2019

 

       可是,修建师虽然对未来主义如此有爱好,他们对自己作业的未来却令人惊奇地漠然置之。电影制造人一向在从广泛的社会经济和文明视点考虑未来,制造了从《大都会》到《少数派陈述》和《银翼杀手2049》这样的电影,而修建师,除了重视一下规划趋势,如同很少考虑到久远的未来。《由100栋修建看修建未来》这本书能够很好地归纳修建师未来开展远景,书中马克 库什纳指出了或许影响修建规划未来的100座修建[1]。但看上去规划就像是仅有重要的要素,任何有关作业自身未来的社会经济问题都没有被提及。缺少对未来的重视这一趋势如同已延伸到了修建教育上。虽然一切修建学院都供给几门关于修建前史的课程,但据我所知,没有一所校园供给关于修建未来的任何课程。

 

       这有些自相矛盾,由于修建是以未来为根底猜测的,究竟,每一个修建规划都有在未来建成的或许。令人惊奇的还有一点,修建师对最新的数字技能的沉迷并不会深化到这些技能的社会经济影响层面。现实上,现已有许多比如正告咱们或许会由于引进主动化和人工智能而导致未来人们赋闲的出书物出书,但修建师却很少重视它们。现在引进了这些新技能,不是应该到了修建师醒来,关怀一下自己的未来,特别是社会经济性的未来的时分了吗?

 

       2 未来的赋闲要挟

 

       在《金融时报》的畅销书《作业的未来:技能将怎么改动人类专家的作业》中,理查德 苏斯金德和丹尼尔 苏斯金德对包含修建在内的一切作业的未来发出了严重正告,其有关数字技能对作业的潜在影响, 咱们处于一个触及根基且不可逆转的革新时期的边际 技能将是这一改变的首要驱动力。而且,从久远来看,咱们既不需求也不期望专业人士以20世纪及曾经的方法作业。 [2]

 

       两位苏斯金德首要指出,关于作业的未来将怎么开展有两种或许的了解。一种是现有的首要源于19世纪的作业模型延续下去,但经过引进新技能逐步得到简化并愈加高效。在这种状况下,机器作为人类的 同伴 承当日常作业或苦差事。因而,咱们面对的应战不是人类与机器竞赛,而是与机器一同运转[3]。第二种则是彻底不同的方法,触及更多强壮技能的引进。这些技能将开端替代人类,并腐蚀现有的作业方法。关于苏斯金德们来说,这两种方法都适用于当下,而且并行运作。可是,跟着时刻的推移,他们猜测第二种方法将成为主导。

 

       两位苏斯金德概述了先进数字技能对个人作业的影响,他们的查询和定论有时令人不安。以新闻业为例,毫无疑问,线上新闻现在现已逾越了印刷新闻。一起,正如咱们所知的,个别算法依据个人偏好过滤新闻来源,能够发作阅览者 泡沫 ,使他们正好看到所期望看到的新闻类型。在推举中,经过各种机器人主动发作影响选民的定见这样的外部干涉变得越来越遍及,这些也早已不是隐秘。可是许多人或许会讶异于许多新闻报道是由人工智能生成的,由于这些新闻令人十分服气。现实上,由伊隆 马斯克等人支撑的非营利性研讨公司OpenAI最近开发了一种东西GPT2,它生成的 假新闻 过于传神,公司为了避免它被用在过错的当地,终究决议不向大众发布①。这以后一周,马斯克便退出了研讨小组②。

 

       两位苏斯金德仅扼要介绍了修建作业。他们提到了CAD和BIM的引进,以及一些更高档的运用程序,例如用于模仿集群行为的多署理体系;他们引用了奈瑞 奥克斯曼对集群印刷和试验性制造的探究;谈论了格拉马齐奥 科勒运用无人机制造的探究;而且提到了欧特克公司的Dreamcatcher项目。可是重要的是,在这本书出书之后,修建学科中的人工智能范畴呈现了一些十分重要而其时他们还不了解的开展。咱们接下来会看到,这些开展如同标明人工智能很快就能够脱离人类协助来规划修建物。

《纽约时报》畅销书马丁 福特的《机器人的兴起:技能和无业的未来要挟》提出了类似的观念[4]。虽然两位苏斯金德是学者,而福特是硅谷软件开发公司的创始人;苏斯金德比较的是不同的学术观念,而福特比较的是ABB集团和Kuka AG机器人公司之间的差异,但两者得出的定论却十分类似。

 

       福特的观念或许能够经过一个思想试验得到最好的总结。福特幻想了一个地球忽然被一大群外星人侵略的场景,侵入者是经过履行有功效的作业来满意他们的首要动机的, 外星人对休闲、文娱或一般的智力寻求毫无爱好。他们没有家庭或个人空间、私家产业、金钱或财富的概念 外星人逐步融入咱们的社会和经济。他们巴望作业,而且无需薪酬 他们从较惯例、低水平的作业开端,但敏捷展现了承当更杂乱作业的才能。外星人逐步替代了人类工人,即便那些开端回绝用线路替代人的企业主终究也别无选择,只能在竞赛对手这样做之后进行转型。 [4]194-195

 

       显着,这些外星人便是机器人。而且,跟着故事的打开,后续情节清楚明了, 赋闲率开端无情地上升 作业竞赛添加 大众对未来越来越惧怕,消费商场变得极为分解,少数人 跟着事务盈余才能的进步体现得十分超卓,奢侈品的销售额快速上升,服务业蓬勃开展。其他的是美元商铺经济[1]。跟着越来越多的人赋闲,或许他们惧怕很快就会失掉作业,节省成了生存之道。 [4]195重要的是,这些 外星人 不会买任何东西,因而没有资金回馈经济。人们典当借款违约,债款飙升,税收收入溃散。终究,这将导致经济彻底溃散。

 

       福特以为,主动化和人工智能不只会从蓝领工人那里夺走作业,也会从白领工人手中夺走作业,问题将蔓延到对整个经济的影响,他所猜测的是撼动根基的经济溃散③。

 

       3 人工智能、主动化和发明力

 

       跟着人工智能和主动化的引进,修建将怎么开展?修建作为一门被以为是依赖于发明力,很少与核算机相关联的学科,是否能在很大程度上免受这些问题的影响?

 

       在最近的一项查询中,贝内迪克特 弗雷和迈克尔 奥斯伯恩经过核算机化的广泛类别就人口颠沛流离方面的潜在敏感性评价了美国700多个作业[6]14 。据他们的查询所示,修建看起来并不太糟糕。在702个作业中修建位列82,排名靠前,这标明它不易遭到核算机化的影响。他们称,修建作为一门构思学科看起来相对安全, 在未来几十年内,需求高度发明性才智的作业如同不太或许完结主动化。 [6]26但状况的确如此吗?

 

       许多人会质疑机器是否能像人类相同赋有发明力。举例来说,日本核算修建师渡边诚真琴编撰的关于人工智能在规划范畴的潜在运用的文章指出, 机器在处理许多错综杂乱条件下的杂乱问题方面优于人。在这一范畴,人们无法与机器相匹敌。但能够发明尚不存在的形象的只有人,机器没有愿望。 [7]

 

       可是,越来越多的痕迹标明人工智能十分具有发明力。如同两位苏斯金德所查询到的, 与遍及的认知相反,机器现在彻底能够超出它们的原创规划师人类的考虑,生成别致的成果。 [2]xi

以 第37手 为例,这指的是AlphaGo在2016年与李世石的第二场竞赛中下的第37手棋,其时是围棋世界冠军第一次被电脑打败。一开端李世石对AlphaGo的这一手棋感到十分惊奇,但终究他认识到了内含在其间的机敏和发明力。围棋专家范辉谈论道, 当AlphaGo下这一手棋时,我以为它犯了一个过错。我马上想看看李世石的反响。起先,他如同笑了起来 如同他也以为它犯了一个过错 但跟着时刻的推移,很显着他开端认识到对方的聪明之处。现实上,赛后他说,当看到这一手棋时,他终究认识到AlphaGo很有构思。 [8]

 

       4 修建与发明力

 

       究竟什么是发明力?玛格丽特 博登曾说, 发明力能够被界说为发作新颖和有价值的主意的才能。 [9]关于博登来说, 有价值 有许多意义: 风趣,有用,美丽,简略,十分杂乱等等 。一起, 主意 能够以多种方法呈现,包含 概念、理论、解说、故事 等笼统的观念,也包含比如 图形图画、雕塑、房子和喷气发动机 等人造物[9]。

 

       博登指出,发明力并非魔法。虽然咱们以为发明力是一个奥秘的进程,是一个往往与直觉相关的 黑匣子 ,但这只是是由于咱们并不彻底了解它的运作方法。发明力也不需求在很高的水平上运作,她举了一些由人工智能生成的相对老套的笑话的比如,如, 你把一个古怪的商场叫做什么?一个奇特的集市。 [9]虽然这种发明力显着水平很低,但它仍然是发明力。此外,咱们是否也无需质疑咱们对人类发明力的了解呢?如同上述,人类的发明力或许并不是一种 神话 ?[10]

 

       博登将发明力分为三种不同的类别 组合、探究和转化。关于博登来说,修建同音乐和艺术出产相同,是探究性发明力的一个比如。探究性发明力是依据一种文明认同的思想方法或 概念空间 ,是由一系列的生成规矩所界说的。这儿重要的一点是,假如修建是依据一组生成规矩的,那么,一旦建立了这些规矩,修建方法就很简略生成。博登举了一个稍显过期的研讨弗兰克 劳埃德 赖特著作的方法语法事例,该研讨提出了许多其他或许发作的规划[9]。可是这篇文章写于20多年前,远在最近的依据深度学习的人工智能大迸发之前。人工智能的迸发能够说是各种要素一起效果的成果,例如大大改善的算法,依据云的核算,数据的巨大增加以及朴实的商场竞赛。假如20年前的方法语法可用于规划相对令人服气的修建物,那么现在能够深度学习的人工智能能够完结什么?

 

       5 发明力和人工智能

 

       咱们能够从最近开展的生成对立网络在2014年提出)中一窥深度学习人工智能的发明潜力[11]。 GANs是依据两个神经网络之间的竞赛,一直存在一个自下而上的生成器 或许说 艺术家 来生成图画,以及一个自上而下的鉴别器 或许说 批评者 来评价这些图画。在竞赛中,生成器企图经过发作传神的图画来诈骗鉴别器,图画十分传神,以至于鉴别器不能将它们与实在数据集区别开来④[12]。有用的GANs是一种经过生成进程来练习核算机履行杂乱使命的方法,两者协同作业, 艺术家 练习 谈论家 , 谈论家 练习 艺术家 。一旦 艺术家 完结练习, 谈论家 就能够被移除。GANs虽然也被用于生成服装、鞋子、工业规划品,乃至修建物的室内和室外,但它们最适合生成的仍是十分传神的面部。

 

       GANs的晋级版别,发明性仇视网络 也被用来生成艺术著作, 该体系经过查询艺术和学习风格来创造艺术;经过违背学习风格来唤醒更多的艺术潜力,然后变得具有发明性。 [13]它生成的艺术著作十分令人服气,人类难以将它与实在的艺术家著作区别开来,因而CANs如同能经过图灵测验。现实上,CANs制造的一幅画最近已在一家拍卖行售出。

 

Edmond de Belamy一幅由巴黎艺术家 显着 团体生成的构思对立网络肖像画

显着,2018年

 

       最新版别的GANs,即StyleGAN,是迄今为止才能最强的。StyleGAN是一种依据开源风格的生成器架构,不只更易于运用,而且改善了分辨率和质量。Style生成的一些人脸图画看起来已传神到无法与实在的面孔区别开来,但它供给的最重要的改善或许是能够将图画简略地输入,而不需求像曾经版别的GAN那样有必要符号或分类,这节省了许多时刻⑤ [14] 。

 

StyleGAN 人脸,运用www.thispersondoesnotexist.com生成

Neil Leach,运用StyleGAN网站生成的图画,www.thispersondoesnotexist.com

 

       在修建范畴内,最近有许多运用StyleGAN来生成修建物图画的测验。如,媒体艺术家雷菲克 安纳托鲁探究了怎么运用StyleGAN来 错觉化 动画电影,从中能够提取潜在修建物的静态图画。这是以扎哈修建事务所的许多规划的相片为数据库来完结的。

 

雷菲克 安纳托鲁,StyleGAN运用扎哈修建事务所的规划数据库生成修建研讨

Refik Andadol,2019

 

       可是从修建的视点来看,人工智能最杂乱的运用体现在小库的作业上。小库是一家坐落我国深圳的草创公司⑥,它开发了一个依据云的核算运用程序,将人工智能运用到生成从修建到城市规划等不同标准的规划。该程序运用了深度学习,不只能够查找巨量的或许性,而且也能依据练习模型主动生成规划,并进行评价,再从各种评价模型中得到回馈。其目的使规划进程线性化,使之功率更高,更具有发明性。小库还测验运用StyleGAN的变体来主动 错觉化 修建物。虽然它的数据库由现代主义修建图画组成,导致生成的图画也显着具有现代主义风格,但在技能上,这与安纳托鲁所用的没有什么不同。

 

小库,StyleGAN运用现代主义修建的数据库生成修建图画

Wanyu He,2019

 

       可是,这些技能仍存在一些局限性。现在,它们只能生成2D图画,而非3D方法;它们不只需求许多的图画数据,还需求巨大的核算才能。虽然如此,它们对修建规划的潜在奉献是清楚明了的。一旦更强壮的核算机呈现,而且这些技能得到改进和进步,咱们便能够等待更好的成果。那么,考虑到摩尔定律的逻辑,咱们能够这样假定:技能的开展进程将加速,在未来短短几年内依据人工智能的强壮技能便可用来生成3D修建图纸⑦ [15]。

 

小库,人工智能辅佐绘图

Wanyu He,2019

 

       6 结语

 

       人工智能的这些开展将怎么影响修建作业?大多数谈论家都会认同,人工智能开端会被用作加速规划进程和进步出产的东西。这种景象下,人类将运用核算机,而不是冲突它们。因而,人工智能将成为人类的一种 假肢 ,是人类才智的延伸。现实上, 延展智能 和 智能增强 这两个术语现已被用来描绘这种方法的人机共生⑧[16-17]。这将不可避免地导致修建事务所发作改变,由于人工智能供给的协助将导致所需修建师的数量大大削减。

 

       可是,像两位苏斯金德相同的一些谈论家,以为人工智能终究将彻底替代人类。这是否真的会发作仍然是一个悬而未决的问题。可是,无论是哪种状况,如同都很清楚的是,一些修建作业将会消失,修建事务所的社会经济状况将因人工智能和主动化的引进而发作严重改变。

 

       在整个社会中,主动化和人工智能的要挟现已被广而告之。它乃至成为今世美国国内政治的一个问题,在这一点上来说,安德鲁 杨是在一个有技能带来的作业危险的平台上担任总统提名人⑨。可是到现在为止,修建作业内虽然已有人在运用人工智能生成规划,但这个问题实际上还没有被开端着手处理。

 

       修建师规划了许多东西,但他们显着未能规划自己的未来。他们如同鸵鸟相同,把头埋在沙子里。除非修建师很快开端处理这些问题,不然修建作业将梦游向被忘记的当地。

 

注释:

① 例如,在被输入乔治 奥威尔的反乌托邦小说《1984》的开场白之后 四月真是冰冷的日子,钟声敲打了十三下 ,它生成了以下文字: 我在开车去西雅图参与新作业的路上。我给车加油,将钥匙刺进,然后让它跑着。我只是在幻想那一天会是什么样的。从现在起一百年之后,2045年,我在我国农村贫困地区的一所校园任教,我会以我国前史和科学史为开端。 OpenAI能够依据原始的反乌托邦和超现实的文字来推表演这些文字行。拜见:https://www.theguardian.com/technology/2019/feb/14/elon-musk-backed-ai-writes-convincing-news-fiction

② 拜见:https://futurism.com/the-byte/elon-musk-quits-research-group

③ 风趣的是,关于最近有关美国与墨西哥南部鸿沟的争辩,福特宣布了具有高度论题性的谈论: 我觉得具有挖苦意味的是,美国许多保守派坚决保卫鸿沟,以阻挠那些想得到很少有美国人想干的作业的移民,而与此一起,却对虚拟鸿沟彻底没有忧虑,而虚拟鸿沟则对能够承当大多数美国人想干的高档技工彻底敞开。这在过后看来是十分有先见之明的。值得注意的是,福特的书是2015年出书的。

④ 正如拉尼 霍列夫所说, 生成器的输入是随机矢量,因而其初始输出也是噪声。跟着时刻的消逝,当它从鉴别器接纳反应时,它学会组成更多的 实在 图画。经过将生成的样本与实在样本进行比较,鉴别器还能够跟着时刻的推移而不断改善,然后使生成器更难以诈骗它。 拜见:https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431

⑤ 正如作者指出的那样: 新架构会导致主动学习,无监督地别离高档特点以及所生成图画的随机改变,它能够完结直观、特定标准的组成操控。

⑥ 何宛余曾经在OMA作业,因而得名 Xkool 。依据《城市词典》,Xkool也意为 超级酷 。 城市词典 拜见:https: //www.urbandictionary.com/define.php?term = xkool

⑦ 摩尔定律 来自1965年时任飞兆半导体公司的首席履行官戈登 摩尔所宣布的谈论 他后来成为英特尔的联合创始人。集成电路板上的晶体管数量每年将添加一倍,而成本会相应下降。这会导致指数增加。尔后,雷 库兹韦尔 等人将其运用于一切方法的技能。

⑧ 例如,正如阿南特 井格然所指出的那样, 人工智能使机器具有自主性并与人类别离。另一方面,人工智能则将人置于操控之中,并使用核算才能来增强咱们的才能。 拜见:https://www.wired.com/2016/01/forget-ai-the-human-friendly-future-of-computing-is-already-here。相同,正如伊藤穰一指出的那样: 与其从比较人和机器的视点考虑机器智能,不如更多地考虑将人与机器集成在一同的体系,不是人工智能,而是扩展智能。

⑨ 拜见:https://www.yang2020.com/

 

参考文献:

[1] Mark Kushner.The Future of Architecture in 100 Buildings[M]. NYC: Simon and Schuster/TED, 2015.

[2] Richard Susskind, Daniel Susskind. The Future of the Professions: How Technology will Transform the Work of Human Experts[M]. Oxford: OUP, 2015: 1.

[3] Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee. The Second Machine Age[M]. New York: W. W. Norton Company, 2014: 12.

[4] Martin Ford. The Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future[M]. NYC: Basic Books, 2015.

[6] Carl Benedikt Frey, Michael A. Osborne. The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?[EB/OL]. [2019-09-10]. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019.

[7] Watanabe, Makoto Sei. Can AI Make Designs[M]// Neil Leach, Philip Yuan, ed. Computational Design. Shanghai: Tongji UP, 2017.

[8] Demis Hassabis,Fan Hui. AlphaGo: Moving Beyond the Rules[M]// AI: More Than Human. Chloe Wood, Suzanne Livingston, Maholo Uchida,ed.  London: Barbican International Enterprises, 2019: 89.

[9] Margaret Boden.Computer Models of Creativity[J]. Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2009, 103 : 347-356.

[10] Rochelle King, Elizabeth Churchill, Caitlin Tan. Designing with Data[M]. Sebastopol, CA: O Reilly, 2017: xi.

[11] Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair,Aaron Courville, Yoshua Bengio. Generative Adversarial Networks[C]//Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems : 2672-2680.

[12] Rani Horev.Explained: A Style Based Generator Architecture for GANs-Generating and Tuning Realistic Artificial Faces[EB/OL]. [2019-09-10]. https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431?gi=30769c35415a.

[13] Ahmed Elgammal, Bingchen Liu, Mohamed Elhoseiny, Marian Mazzone. CAN: Creative Adversarial Networks, Generating Art by Learning About Styles and Deviating from Style Norms[EB/OL].[2019-09-10]. https://arxiv.org/abs/1706.07068.

[14] Tero Karras,Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation[EB/OL].[2019-09-10]. http:// arxiv.org/abs/1710.10196.

[15] Ray Kurzweil. How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed[M]. NY: Penguin, 2012.

[16] Anant Jhingran. Obsessing about AI is the Wrong Way to Think about the Future[EB/OL].[2018-05-01]. https://pubpub.ito.com/pub/resisting-reduction.

[17] Joi Ito.Resisting Reduction: A Manifesto[EB/OL]. [2018-05-01]. https://pubpub.ito.com/pub/resisting-reduction.

完好深度阅览请拜见《年代修建》2019年第6期 试验制造一起体,[澳]罗兰 斯努克斯 著;宋雅楠 译;闫超 校《行为物质化:皇家墨尔本理工大学修建学院斯努克斯试验室的规划实践》,未经答应,不得转载。

 

作者单位:同济大学修建与城市规划学院、高密度人居环境生态与节能教育部要点试验室

作者简介:尼尔 里奇,男,同济大学修建与城市规划学院 教授

译者单位:同济大学修建与城市规划学院

译者简介:赵冰,女,同济大学修建与城市规划学院 博士生

校者单位:同济大学修建与城市规划学院

校者简介:沈洁,女,英国杜伦大学 博士提名人

闫超,男,同济大学修建与城市规划学院 博士后研讨员

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