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向大自然學習
作為人類設計師,我們能從自然界學到什么?回答這個問題的一個方法是首先考慮我們作為設計師的自身局限性--設計過程中對我們人類特別困難的方面。然后,我們可以研究設計是如何在自然界中發生的,以及自然進化在得出最終設計方案的過程。最后,我們可以考慮如何在我們的設計過程中制定類似的策略,從而增強我們自己的能力,使我們成為更好的人類設計師。
來源:互聯網

注:本文為機器翻譯。

Danil Nagy

2017年1月24日 – 9分鐘閱讀

作為人類設計師,我們能從自然界學到什么?回答這個問題的一個方法是首先考慮我們作為設計師的自身局限性–設計過程中對我們人類特別困難的方面。然后,我們可以研究設計是如何在自然界中發生的,以及自然進化在得出最終設計方案的過程。最后,我們可以考慮如何在我們的設計過程中制定類似的策略,從而增強我們自己的能力,使我們成為更好的人類設計師。

復雜性和維度的詛咒

設計問題本質上是多維的。盡管設計過程的結果通常是三維空間中的物理對象,但設計過程本身可以被視為一個大規模的高維問題空間,在這個過程中所采取的每一個單獨的決策都構成了它的一個維度。要想以這種方式來思考設計過程,我們應該考慮對維度進行更具體的定義。

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上圖是四只鳥占據了四個不同的維度空間。雖然它們的身體占據了三維空間,但基于它們的環境,它們受到了維度的限制。假設它不飛行,坐在桿子上的鳥兒不能向任何方向移動。因此,它實際上是占據了一個0維空間。纜繩上的鳥只能沿著纜繩的單一軸線移動,因此占據的是1維空間。同樣,地面上的鳥可以在兩個空間維度上運動,因此它的有效維度為2。只有飛行中的鳥才是真正占據三維空間,因為它可以在三個方向上自由獨立地運動。

我們的世界之所以有三個物理維度,是因為我們可以在其物理空間內沿著三個獨立的方向自由移動。按照這個邏輯,我們可以把任何系統的維度看作是它的 “自由度”,它定義了系統內的可能性領域。同樣,我們也可以把任何設計看作是一個復雜的系統,它由設計過程中必須做出的每一個決定或選擇所限定。例如,一棟建筑的設計不僅要考慮它的三維形狀,還要考慮使用的材料、施工的順序、承包商的選擇等等。如果要完整列舉所有這些選擇,將包含大量的設計,定義了一個龐大的高維度問題空間。不幸的是,作為人類,我們天生就無法想象或理解三維以外的空間–這就是所謂的 “維度詛咒 “的基本限制。

新穎性與性能

作為設計師,我們總是在追求新奇–以一種新的方式來解決一個問題,或者創造一個以前從未想過的解決方案。同時,任何設計方案也必須在其預期的功能上表現良好。在建筑領域尤其如此,在這里,哪怕是建筑結構性能上最輕微的失誤,都會造成災難性的影響。這種競爭性的愿望,既要做一些以前從未做過的事情,又要保證最終產品的性能與承諾一致,這就造成了一種挑戰性的權衡,而這種權衡是不容易通過傳統的設計過程來解決的。更多的情況是,設計最終會走到一個極端–要么是以犧牲新穎性為代價來強化標準設計,要么是以犧牲性能為代價來追求表現形式。

建筑設計中的新穎性與性能

建筑設計中的新穎性與性能

那么,人類設計師如何在這個復雜的多維度的可能性空間中穿行,充滿各種權衡和矛盾呢?

由于我們無法全面思考問題,所以我們傾向于將問題分解成一系列可以單獨考慮的小部分。因此,我們經常在沒有充分理解它們將如何影響設計的其他方面的情況下做出決定。有時,我們甚至會武斷地做出決定,特別是將可能性的空間限制在一個我們可以理解的維度上。然后,當一個設計根本拒絕工作時,我們就會在細節上大費周章。

一旦一個設計問題被分解,每個組件通常用兩種方式之一來處理–要么應用一個已知的 “經驗法則”,這個法則在過去已經被證明是有效的,要么試圖通過一個耗時的迭代和測試過程來開發一個新的解決方案。雖然這種探索對于開發新穎的設計至關重要,但一個人類設計師團隊能夠探索的方案數量從根本上來說是有限的。即使一個團隊能夠煞費苦心地為一個項目開發和分析100個獨特的設計,也遠遠達不到理論上可能出現的無限數量的解決方案。

最后,設計過程往往具有高度的路徑依賴性,也就是說早期的決策往往決定并人為限制了后期設計的可能性。隨著設計過程在時間上的推移,決策通常是在面臨決策時做出的。一旦做出了關鍵性的決定,往往就一成不變,很大程度上限制了后期階段的探索空間。所有這些限制不僅使設計過程變得極其困難,而且使任何一個設計過程都極不可能實現真正的 “最優 “設計。

自然中的設計

讓我們把人類設計過程的這些方面與自然界中設計形式的方式進行比較。在自然界中發現的生物體代表了種類繁多的新穎的形式解決方案,甚至超出了最多產的人類設計師的想象力。同時,這些獨特的生物體中的每一個也都獨特地適應了其環境的功能要求。所以,自然界似乎能夠擺脫維度的詛咒,產生出無窮無盡的各種形式,既新穎又高性能。

設計師的靈感總是來自于自然界的形態,以及它們以新穎而美麗的方式解決困難問題的能力。然而,到目前為止,我們從自然界獲得的靈感僅限于 “生物模仿”,或在新的設計中再現自然界的物理形態。我們能否更進一步,真正做到像大自然一樣的設計?

自然界的進化過程

自然界的進化過程

自然界設計的關鍵是進化過程,1859年查爾斯-達爾文在《物種起源》一書中首次全面描述了這一過程。這個過程是在物種的層面上運作的,物種是一種模型,它編碼了其各個成員的所有獨特屬性和能力。雖然一個物種的每個成員都是獨一無二的,但同一物種的所有成員都具有共同的特征,其中最重要的是它們的繁殖和創造新成員的能力。

隨著時間的推移,這種繁殖過程通過與其他物種及其環境的適應和相互作用,不斷提高物種的能力,這一過程稱為自然選擇。這個過程由三個步驟組成。

1、選擇,在這個過程中,物種的成員爭奪有限的資源 只有那些最適應環境的成員才能存活下來。

2、繁殖,在這個過程中,生存者進行繁殖,創造出具有某些特征的新后代。

3、變異,即后代的一些特征被隨機改變。

由于強調性能,這一過程通常被稱為 “適者生存”。

基因型與表型

自然界設計系統中的一個重要組成部分是基因型和表型之間的關系。生物體的基因型就是它的DNA,它編碼了使生物體獨一無二的所有信息,并指導著生物體在其生命過程中的發展。表型是生物體的生理表現,既受其基因型的影響,也受其一生中與環境相互作用的影響。在進化過程中,育種和突變作用于基因型,而競爭和選擇則發生在表型層面。

基因型與表型

基因型與表型

形成表型的生長發育過程稱為形態發生,源于希臘文詞根 “morpho-”意為 “形式”,”-genesis “意為 “出現”。因此,形態發生是自然界中出現形態的過程。

開發與探索

自然設計最成功的要素之一是其獨特的能力,能夠在開發和探索之間進行權衡。開發是指利用現有的關于一個給定系統的知識來獲得最佳性能。探索是指對一個未知系統進行隨機探索,以發展關于它的新知識。當一個系統完全未知時,唯一的選擇就是探索。當發現一個有前途的策略時,人們就會希望利用它來獲得更好的結果。然而,這種利用可能會關閉進一步探索的大門,而進一步探索可能會發現更好的策略。

這種開發與探索的權衡對于人類設計師來說也是眾所周知的。在資源有限的情況下,你應該投入多少資源去探索未知的世界,又應該投入多少資源去開發你已經知道的最好的東西?你怎么知道什么時候該停止尋找?在進化過程中,選擇和育種是決定性的操作者,主要側重于開發。而突變則是探索有助于物種多樣性的新設計,使物種能夠適應不斷變化的環境,從而保證其長期生存。

自然設計中的開發與探索

自然設計中的開發與探索

我們能像自然界一樣進行設計嗎?

自然界的進化過程為設計提供了一個很好的模型,但是我們如何將這些經驗應用到我們自己的設計過程中呢?不幸的是,我們還沒有工具或知識來設計完全自然的系統。由于我們自己只是一個物種的成員,我們也無法在分配給自然進化的長時間尺度上進行操作。

幸運的是,優化的數學概念為我們提供了一種思考此類問題的具體方法。如果我們能將進化過程從根本上重新定義為一個優化過程,也許我們就能應用計算機科學的實用工具在我們自己的設計過程中協調類似的方法。在數學中,一個優化問題由三個部分來描述。

1、一個輸入數據的向量,描述了系統中每一個可能的設計。

2、一組目標函數,根據這些函數值的最小化或最大化來確立系統的目標。

3、一組確定系統極限的約束函數

楊新社. 自然啟發的元啟發算法(2008)

楊新社. 自然啟發的元啟發算法(2008)

優化過程的目標是找到最能滿足目標的輸入數據組合,同時在約束條件的限制下工作。對于簡單的目標函數和約束函數,可以直接通過函數分析來解決優化問題。但是,當函數復雜或其內部工作原理不知道時,我們就必須利用更多的隨機方法,只要通過測試許多配置和學習系統的模式,就可以鎖定最優設計。計算機科學領域已經開發出許多不同的工具和算法來解決這種復雜的優化問題,其中包括本課程中我們將重點介紹的一類工具–遺傳算法(GA)。

我們不難看出,自然界的進化過程也是一種優化過程。給定一個物種模型,自然選擇會試圖產生更適合其環境目標和約束的新個體。在這種情況下,輸入向量是個體的基因組,它描述了該個體的獨特特征。目標函數是盡可能地存活和長壽,以便有最好的繁殖機會。約束力是生物體的物理極限,它限制了生物體可以采取的形式。例如,小鼠的骨骼結構和器官配置的設計就對小鼠可能的大小進行了硬性限制。

如果我們想在自己的設計方法論中加入一些類似于自然進化過程的東西,我們要做的就是把我們的設計問題重新定義為優化問題,然后用優化的工具來解決這些問題。這就引出了生成式設計的一般構造,它由三個步驟或組成部分組成。

1、生成,我們把 “設計空間 “劃定為一個封閉的系統,它可以生成給定設計問題的所有可能的解決方案。

2、評估,在評估中,我們制定措施來判斷每個設計的性能。

3、Evolve,我們使用進化算法在設計空間中搜索,以找到獨特的高性能設計。

這些文章的其余部分將更詳細地描述生成式設計過程的這三個方面。我們將討論遵循這些步驟的最佳實踐,并考慮這個過程與傳統設計過程有何不同,以及它對設計的未來有何啟示。

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