Herbert Alexander Simon ( June 15, 1916 – February 9, 2001)
這篇想講的思潮介紹算是我個人的一篇讀書心得。看的書是<CAAD TALKS 2設計運算向度>(2003)這本，裡面介紹到這個人物，然後再加上額外延伸的資料，做的一個整理。
刻意標題不寫到「數位」，詳細原因後面會提。主要是我覺得刻意區分數位跟非數位已經沒有太大的意義，也不用刻意全面抵抗，今天也沒有任何一間事務所不用電腦做事、所有流程都手繪(有的話那應該也是一種奇蹟)。數位已經普及了，只是在學校的領域裡面好像有股刻意抵制的慣性存在。
這篇寫的時間是2022年10月，我剛剛升上NYCU GIA碩二沒多久，今年感覺比較別的是交大建研所把數位組(M.S.)跟設計組(M.A II)合併成設計研究組(Design Research)，變成共同招生，然後二年級在分流成M.S.或M.A II各自發展然後畢業。
我當時進來時交大建築所分成設計組、數位組、跟學士後。其中，設計組(M.A II)的方向與數位組(M.S.)本就不同，兩組都會做設計整合，但，數位組重點討論電腦輔助設計(CAD or CAAD)跟人機互動領域，或是虛擬實境；設計組比較重視做建築設計的能力。往上的教授群跟資源不同。兩組的論文方向也不同，前者偏理工一點，後者比較社會人文。
我想大概是數位工具已經非常普及了，數位的內涵對比20幾年前創所時，已經擴充太多太多了，有趣的是這個發展過程，與這本書與現在的年代差大致相同，也就是20年、1/5世紀，可以說書中很多內容在當時的浪潮尖頭，都是很有突破性的想法，很多今日也都實現。
Herbert A. Simon是美國人，1916 生，芝加哥大學經濟學博士背景，當年的博士論文探討「個人思考的理性範圍內對做決定之影響(1947)」，從這裡已經可以看到往後學術生涯的起點。
博畢後於都市規劃學院執教一學期 (與Mies同校，時任系主任)，參與教學、評圖，開啟他對建築規劃的興趣。曾經教授「都市土地經濟(urban land economics)」與「城市計劃管理(city planning administration)」，在卡內基美隆時期，曾經領導重組過心理系，也帶過電腦系博士研究。
他涉略的領域從經濟學到建築學、心理學、電腦科學都有，既然我主要還是比較關心建築的事情，所以本篇也就著重介紹他跟建築有關的部分。他在人工智慧領域重要發展「認知科學」領域，60年代起，他與Allen Newell一起合作尋找有效的資料收集方式，去清晰辨明人腦黑箱之中的作業程序，發展出「原案口語分析」的方式。
他說 :「要知道設計時如何產生的，要先了解設計過程，因為設計過程主宰了設計科學了領域。」
專家在解決問題時，總會把整個問題分解成幾個小問題單元，然後有層次、有條理的，在記憶裡尋找原先就儲存的舊解答去解迷題(類似於案例分析)，或尋找一些已定的規則去循例逐一擊破。如果全部的小單元都解決了，那麼問題就結案了。整個過程可以花做電腦程式去自動解決問題，這就是人工智慧的領域。
- 如何把專業知識轉化成電腦程式? (人機)
- 如何尋找正確的知識去解決面臨的子問題? (資料)
- 如何知道何時問題已解決? (驗證)
他也說 : 「設計科學是一門知性、分析性、半可形式化、也辦可實驗化、並可傳授的，有關於設計過程的學問。」
按照順序來看，為了知道如何解決問題，我們要先問 : 「問題的本質是甚麼?」。我們所面對的問題可能是單一的，或是一個因為情境產生關係的「問題群」，端看各種情境。好比訓練人工智慧下西洋棋，「如何下棋取勝」內容也包含進攻、移動、防守、規則等若干子問題，而利用人工智慧來進行建築設計則又是更加複雜的問題群。
問題的屬性，可以用一個光譜來理解，一側是明確界定與結構清晰的、另一側是非明確性與結構不明的，前者必較常見於自然科學領域，後者者常見於人文社會領域。
在當時的研究領域中，人工智慧有兩個架設 :
- 電腦可以有效被程式化而產生有智慧的運作。
- 人腦結構是一個象徵符號系統。
這兩個假設，前者發展如何寫電腦程式，把智慧、知識植入電腦。後者發展出認知科學，以人類為對象，理解人的邏輯性與創造力。
而理解何謂問題、擁有電腦的基礎設備後，我們要面對的是如何讓電腦可以如人類一般思考，去面對可預想的慣例性操作，或甚至是像人類一樣具有直覺(intuition，或關聯式思考、跳躍性思考)，開展創造力自主性。當年所發展出的方式就是「先理解人類如何思考設計問題，然後在教電腦人類的思考方式」，也導出了「認知科學」(Cognitive Science)的領域。
理解人類如何思考問題，並教導電腦如何像我們一樣思考，藉此發展人工智慧(或面對複雜情形)，用建築設計舉例，建築設計中要面對的問題從牽涉到自然科學的結構、物理環境、材料等設計，到考慮到人文社會的社會議題、溝通、環境心理學等設計，其過程是一個複雜的序列(sequence)，人腦再面對這類問題時需兼具理性邏輯與直覺(聯想or跳躍式思考)，而電腦如果希望可以做到跟我們一樣的事，那其中一個途徑便是對人腦進行模仿。
這裡指的並非是生理結構的模仿，而是對方法。
這個領域中面對的問題可以大致歸納成四項:
- 人腦如何處理資訊 - 感官如何被操作去認知型態 ( 如格式塔心理學 )
- 記憶單元在人腦的作用
- 資訊如何組織和呈現在記憶中，如視覺影像、分類、資訊知識組織、
- 追尋複雜資訊處理 : 語言表達、 決策制定、問題解決
最後便是人工智慧。理解何謂問題，才能告訴電腦如何解決問題。再次好比訓練人工智慧下西洋棋，當我們可以定義出何謂問題時，接下來才能告訴電腦應該要怎麼進行辨別、分類、學習，人工智慧的學習機制也是我們人類為其訂定的。
人工智慧早期基於線性操作，之後發展到平行操作。80年代後，人工慧又結合大數據(大量資料)進行歸納現象並得出新發現。人工智慧展現出些微的創造力與自身的判斷力。
人工智慧在建築領域中最早及發展出了自動設計。建築設計包含人文社會與自然科學問題，因此解決問題的過程兼俱理性推演與聯想式的創造力需求。具體上，當時的方式是分析每個子課題裡所涵蓋的可能設計限制(constraints)，再針對每個限制、於記憶中搜尋已經儲存、相關的設計知識(影像、案例....)，然後以此時產生的記憶團塊去滿足設計限制。
此時若滿足問題則解決，若與任何一子問題產生衝突，就要回歸前面再次找解決法(alternative solution)，不斷loop直到問題解決。
Herbert A. Simon曾經說過 :「任何人生過程都是解決問題的過程，創造力也不只是存在於如何獨創地解決問題，並且也是如何獨創地發掘問題。」
司馬賀的思想啟發性在於他執著於尋找問題、發掘問題、深入探討問題的解決過程，且扣住解決過程之間的步步微妙關係。
留言
張貼留言
please leave a message