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AI规划师造城:它们在《我的国际》中前进惊人

十几座尖顶修建紧贴在露天矿井的边际,在它们的上方,一个巨大的岩石拱门上,坐落着一座无法挨近的房子。在别处,一条高架铁路环绕着一群五颜六色的塔楼,富丽的浮屠点缀着一片宽广的铺砌好的广场。一台风车孤零零地…

十几座尖顶修建紧贴在露天矿井的边际,在它们的上方,一个巨大的岩石拱门上,坐落着一座无法挨近的房子。在别处,一条高架铁路环绕着一群五颜六色的塔楼,富丽的浮屠点缀着一片宽广的铺砌好的广场。一台风车孤零零地在一座小岛上旋转,四周环绕着一群方块小猪。

这便是《我的国际》顶用 AI 风格制作的城市。

《我的国际》一向被玩家用来张狂发明发明。粉丝们凭借这款大热的沙盒游戏制作了许多仿制品,从芝加哥市中心,到《权利的游戏》中的君临城。自发布以来的十年里,一切能够构建的东西都在这个游戏中得到了仿制。

自 2018 年以来,《我的国际》也成为一个应战立异才能的渠道,能够协助进步机器的立异才能。一年一度的 “我的国际生成式规划比赛”要求参赛者构建人工智能,这种人工智能能够在曾经从未见到过的区域生成传神的乡镇或村庄。尽管该比赛现在为止仅仅为了文娱,但各位参赛选手所探求的 AI 技能,是实际国际中的城市规划人员能够运用的技能前驱。

成功的参赛者一般会凭借多种技能来判别何时应把地上推平,或者是何处应该制作桥梁和修建物。这些技能包含将寓居区偏僻部分连接起来的旧式寻路算法,能够运用简略规矩生成凌乱结构的元胞主动机,以及机器学习。

曩昔三年中,这项比赛取得了很大开展。在第一年的比赛中,一眼就能看出是机器制作的,修建物重复地牌子成排,或是随机地堆在一起。本年的取胜者于 9 月 24 日发布,其规划的寓居区布局合理,完美符合每个不同的地址。路途环绕山坡,桥梁横跨河流,房子内乃至摆放着家具。

既敞开又带有主观性的 GDMC,其主旨便是推进 AI 进一步开展。同其它的 AI 比赛不同,GDMC 没有清晰的取胜规范。什么样的条件能造就一个好村庄?本大赛的联合组织者,一起也是英国赫特福德郡大学的核算机科学家 Christoph Salge 表明,“不存在最佳数值。”

这项比赛的敞开性意味着参赛的 AI 需求把握多个方针。为了赢得比赛,它们有必要感动八名具有不同布景的裁判,包含修建师、考古学家和游戏规划师等。

这些裁判从四个方面给 AI 城市规划师打分:规划与特定地址的符合程度;依据不同区域之间是否有桥梁和路途等规范来点评布局是否合理;从美学视点看,其规划是否具有吸引力;以及是否能够从一个规划的细节中看出这个乡镇是怎么构成的,比方一片废墟,或是一个能够挖掘出修建材料的矿井。

Salge 表明,“一个 10 岁的小孩就能在《我的国际》中从平地上修建一个村庄,但对 AI 来说难度真的很大。”

平整土地

例如,一名参赛者在规划时首要确认环境类型,然后生成像是用当地常见的修建材料修建的修建。另一名参赛者则担任平整地势和铺设广场。这种战术在平整开阔的地势上很适用,能够修建起有目共睹的日式寺庙修建群。但在小岛上就没那么成功了,这样做一般会将小岛彻底铺满。

事实上,即便是取胜者也会犯一些愚笨的过错。在一个寓居地,有些房子被埋进了沙子里,只露出个屋檐。Salge 表明,这很显然是因为算法想要将房子制作在坚实的地上上。在碰到坚固的地基之前,这些房子会一向下沉。

在日本筑波大学研讨进化核算的 Claus Aranha 引荐了三名选手参赛。他以为这是一种很好的探求和测验新 AI 技能的办法,“我十分喜爱这项比赛的一点是,选手们的主意都很有立异性。”

让游戏国际更传神仅仅一方面,实际中的 AI 现已被用来剖析怎么制作城市。有朝一日,比赛中所运用的相似技能和主意,能够协助咱们规划出更健康、更安全的城市。

例如,Aranha 发现大多数选手选用的都是自上向下剖析法,这就意味着 AI 城市生成器会先检查一个给定区域,然后生成适宜的寓居地。这样得到的全体作用或许不错,但细节会有误差。与之比较,Aranha 以为多主体办法规划出来的寓居地或许更有条理,更符合实际。

他正方案将这种办法运用到自己的作业中,模仿探求不同城市规划方针对地震或野火等灾祸场景的影响。他用 OpenStreetMap 上的数据练习神经网络学习城市的款式,以便生成虚拟城市。经过主动生成不计其数个大街布局,或是敞开空间方位和数量等特性不同的虚拟城市,Aranha 能够评价要求将 10% 的寓居区预留给公园的方针是否有助于延伸居民的寿数。

与此一起,来自麻省理工学院媒体实验室的 Arnaud Grignard 和他的搭档们,运用依据自主体的模仿办法为热烈的公共空间探求或许的规划方案,其中就包含重建巴黎的香榭丽舍大路。

来自纽约的草创公司 Topos 正在运用 AI 去了解城市布局是怎么影响人们的日子。在一个项目中,该公司凭借图像识别和自然语言处理等 AI 办法来了解纽约的不同区域是怎么被居民所运用的。随后,其依据社区之间的相似性从头划定了纽约五个区的鸿沟。在终究得到的地图上,这些行政区就像同心圆相同环绕着中心的曼哈顿。

来自澳大利亚墨尔本大学的 Jasper Wijnands 也深信 AI 会在未来的城市规划中占有一席之地。他和他的搭档现已开端探求运用生成对立网络对谷歌街景上的图片进行风格转化。

风格转化一般是将一张图片用另一种风格进行仿制,比方将一张自拍变得看起来像是梵高的画作。但 Wijnands 的 AI 所学习的并不是视觉风格,而是一种能够反映不同城市街区公共卫生数据的 “风格”。随后,他要求 AI 将谷歌街景上的图片依照公共卫生状况杰出的社区风格进行仿制。换句话说,他的 AI 能够修正公共卫生状况欠好的社区图景,使其看起来同状况好的社区相同。然后,城市规划师能够将这些改动作为改进城市的攻略。

没有人独爱 AI 规划师怎样能够使一个城市变得更好,而是 AI 自己偶然地获得了相同的主意。Wijnands 表明,“风趣的是,GAN 的输出成果正好与咱们关于绿色空间对健康影响的科学认知相一致。”

Wijnands 团队现在有一笔 120 万美元的拨款来进一步开展这一项目,而他自己也将这一项目介绍给了其城市规划的学生。

规划影响

AI 在城市规划中最直接的使用之一,便是从全球范围内了解城市规划的影响。本年 1 月,Wijnands 和他的搭档在《柳叶刀 - 星球健康》上宣布了一项研讨,他们查询了 1692 个城市,这些城市的人口占全国际人口的三分之一。

他们运用卷积神经网络,依据城市内产生的严峻交通事故数量对不同的城市布局进行分类。研讨显现,在小街区周围布有更多轨道交通网络和更密布大街的城市,要比在死胡同邻近布局凌乱的城市更安全。

这些成果或许没那么令人吃惊,但若没有主动化的协助,研讨人员就很难对这些这些数据进行剖析。

夸姣的日子愿景总是建立在城市空间会让人们更高兴、更健康的前提下。但这些很难去测验,雄心壮志的重建方案也或许会失利。AI 城市规划师能够在许多方面供给协助,比方提醒现有某些布局的潜在影响,或是模仿上千个或许的规划方案。Salge 现在正在与美国的规划人员协作,研讨未来的比赛怎么归入人们城市日子更实在的数据,比方怎么移动,或者是去哪里购物。这或许会让 AI 发明出来的城市更切实际,并且或许会愈加有用。

但期望 AI 彻底接收城市规划的作业是不实际的。制作城市不仅仅仅仅地上上几个物品的牌子:城市是人们寓居的当地。

城市规划师 Dave Amos 表明,这就意味着城市的发明权衡了许多要素。正如 Amos 在一个回忆 2018 年 GDMC 比赛获奖作品的视频中说到的:“城市规划本质上是一个政治进程。需求许多人对未来的开展状况去打开剧烈的评论。”

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