十幾座尖頂建筑緊貼在露天礦井的邊緣，在它們的上方，一個巨大的巖石拱門上，坐落著一座無法接近的房子。在別處，一條高架鐵路環(huán)繞著一群五顏六色的塔樓，華麗的寶塔點綴著一片寬闊的鋪砌好的廣場。一臺風(fēng)車孤零零地在一座小島上旋轉(zhuǎn)，四周圍繞著一群方塊小豬。

這就是《我的世界》中用AI風(fēng)格建造的城市。

《我的世界》一直被玩家用來瘋狂發(fā)明創(chuàng)造。粉絲們借助這款大熱的沙盒游戲制作了很多復(fù)制品，從芝加哥市中心，到《權(quán)力的游戲》中的君臨城。白發(fā)布以來的十年里，所有可以構(gòu)建的東西都在這個游戲中得到了復(fù)制。

白201 8年以來，《我的世界》也成為一個挑戰(zhàn)創(chuàng)新能力的平臺，可以幫助提高機(jī)器的創(chuàng)新能力。一年一度的“我的世界生成式設(shè)計比賽”（簡稱GDMc）要求參賽者構(gòu)建人工智能，這種人工智能可以在以前從未見到過的區(qū)域生成逼真的城鎮(zhèn)或村莊。雖然該比賽目前為止只是為了娛樂，但各位參賽選手所探索的AI技術(shù)，是現(xiàn)實世界中的城市規(guī)劃人員可以使用的技術(shù)先驅(qū)。

成功的參賽者通常會借助多種技術(shù)來判斷何時應(yīng)把地面推平，或者是何處應(yīng)該建造橋梁和建筑物。這些技術(shù)包括將居住區(qū)偏遠(yuǎn)部分連接起來的老式尋路算法，可以利用簡單規(guī)則生成復(fù)雜結(jié)構(gòu)的元胞自動機(jī)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)。

過去3年中，這項比賽取得了很大進(jìn)展。在第一年的比賽中，一眼就能看出是機(jī)器建造的，建筑物重復(fù)地排列成排，或是隨機(jī)地堆在一起。今年的獲勝者于9月24日公布，其設(shè)計的居住區(qū)布局合理，完美契合每個不同的地點。道路圍繞山坡，橋梁橫跨河流，房屋內(nèi)甚至擺放著家具。

既開放又帶有主觀性的GDMC，其宗旨就是推動AI進(jìn)一步發(fā)展。同其它的AI比賽（例如美國國防先進(jìn)研究計劃署發(fā)起的無人駕駛或機(jī)器人挑戰(zhàn)賽）不同，GDMC沒有明確的獲勝標(biāo)準(zhǔn)。什么樣的條件能造就一個好村莊？本大賽的聯(lián)合組織者，同時也是英國赫特福德郡大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家ChristophSalge表示，“不存在最佳數(shù)值?！?/p>

這項比賽的開放性意味著參賽的AI需要掌握多個目標(biāo)。為了贏得比賽，它們必須打動八名擁有不同背景的裁判，包括建筑師、考古學(xué)家和游戲設(shè)計師等。

這些裁判從4個方面給AI城市規(guī)劃師打分：設(shè)計與特定地點的契合程度;根據(jù)不同區(qū)域之間是否有橋梁和道路等標(biāo)準(zhǔn)來評價布局是否合理;從美學(xué)角度看，其設(shè)計是否具有吸引力;以及是否可以從一個設(shè)計的細(xì)節(jié)中看出這個城鎮(zhèn)是如何形成的，比如一片廢墟，或是一個可以挖掘出建筑材料的礦井。

salge表示，“一個10歲的小孩就能在《我的世界》中從平地上修建一個村莊，但對AI來說難度真的很大。”

平整土地

例如，一名參賽者在設(shè)計時首先確定環(huán)境類型（沙漠或是森林），然后生成像是用當(dāng)?shù)爻Ｒ姷慕ㄖ牧闲藿ǖ慕ㄖ?。另一名參賽者則負(fù)責(zé)平整地形和鋪設(shè)廣場。這種戰(zhàn)術(shù)在平坦開闊的地形上很適用，可以修建起引人注目的日式寺廟建筑群。但在小島上就沒那么成功了，這樣做通常會將小島完全鋪滿。

事實上，即便是獲勝者也會犯一些愚蠢的錯誤。在一個居住地，有些房子被埋進(jìn)了沙子里，只露出個屋檐。Salge表示，這很顯然是因為算法想要將房屋建造在堅實的地面上。在碰到堅硬的地基之前，這些房屋會一直下沉。

在日本筑波大學(xué)研究進(jìn)化計算的clausAranha推薦了3名選手參賽。他認(rèn)為這是一種很好的探索和測試新AI技術(shù)的方式，“我非常喜歡這項比賽的一點是，選手們的想法都很有創(chuàng)新性?！?/p>

讓游戲世界更逼真只是一方面，現(xiàn)實中的AI已經(jīng)被用來分析如何建造城市。有朝一日，比賽中所使用的類似技術(shù)和想法，可以幫助我們設(shè)計出更健康、更安全的城市。

例如，Aranha發(fā)現(xiàn)大多數(shù)選手采用的都是白上向下分析法，這就意味著AI城市生成器會先查看一個給定區(qū)域，然后生成合適的居住地。這樣得到的整體效果可能不錯，但細(xì)節(jié)會有偏差。與之相比，Aranha認(rèn)為多主體方法（幾個AI獨立工作，根據(jù)各自周圍環(huán)境構(gòu)建建筑物）設(shè)計出來的居住地可能更有條理，更符合實際。

他正打算將這種方法運用到自己的工作中，模擬探究不同城市規(guī)劃政策對地震或野火等災(zāi)害場景的影響。他用OpenStreetMapJ2的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)城市的樣式，以便生成虛擬城市。通過自動生成成千上萬個街道布局，或是開放空間位置和數(shù)量等特性不同的虛擬城市，Aranha可以評估要求將10%的居住區(qū)預(yù)留給公園的政策是否有助于延長居民的壽命。

MIT媒體實驗室的CityScope香榭麗舍大道項目，利用基于自主體的模擬方法來探索設(shè)計方案與此同時，來自麻省理工學(xué)院媒體實驗室的Arnaud Grignard和他的同事們，利用基于自主體的模擬方法為熱鬧的公共空間探究可能的設(shè)計方案，其中就包括重建巴黎的香榭麗舍大道。

來自紐約的初創(chuàng)公司ToposiE在利用AI去理解城市布局是如何影響人們的生活。在一個項目中，該公司借助圖像識別和自然語言處理等AI方法來了解紐約的不同地區(qū)是如何被居民所利用的。隨后，其根據(jù)社區(qū)之間的相似性（如：住宅區(qū)還是商業(yè)區(qū)，高檔郊區(qū)社區(qū)還是都市社區(qū)）重新劃定了紐約5個區(qū)的邊界。在最終得到的地圖上，這些行政區(qū)就像同心圓一樣圍繞著中心的曼哈頓。

來自澳大利亞墨爾本大學(xué)的lasperWiinands也堅信AI會在未來的城市設(shè)計中占有一席之地。他和他的同事已經(jīng)開始探索使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）對谷歌街景上的圖片進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。

風(fēng)格轉(zhuǎn)換通常是將一張圖片用另一種風(fēng)格進(jìn)行復(fù)制，比如將一張自拍變得看起來像是梵高的畫作。但Wiihands的AI所學(xué)習(xí)的并不是視覺風(fēng)格，而是一種可以反映不同城市街區(qū)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)的“風(fēng)格”。隨后，他要求AI將谷歌街景上的圖片按照公共衛(wèi)生情況良好的社區(qū)風(fēng)格進(jìn)行復(fù)制。換句話說，他的AI可以修改公共衛(wèi)生情況不好的社區(qū)圖景，使其看起來同情況好的社區(qū)一樣。然后，城市規(guī)劃師可以將這些改變（比如在這加一個綠地，在那擴(kuò)寬一下街道）作為改善城市的指南。

沒有人告訴AI規(guī)劃師怎樣可以使一個城市變得更好，而是AI自己偶然地獲得了同樣的想法。Wiinands表示，“有趣的是，GAN的輸出結(jié)果正好與我們對于綠色空間對健康影響的科學(xué)認(rèn)知相一致。”

Wiinands團(tuán)隊目前有一筆120萬美元的撥款來進(jìn)一步發(fā)展這一項目，而他本人也將這一項目介紹給了其城市規(guī)劃的學(xué)生。

設(shè)計影響

AI在城市規(guī)劃中最直接的應(yīng)用之一，就是從全球范圍內(nèi)了解城市設(shè)計的影響。今年1月，Wiinands和他的同事在《柳葉刀星球健康》上發(fā)表了一項研究，他們調(diào)查了1692個城市，這些城市的人口占全世界人口的1/3。

他們利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（常用于圖像識別），根據(jù)城市內(nèi)發(fā)生的嚴(yán)重交通事故數(shù)量對不同的城市布局進(jìn)行分類。研究顯示，在小街區(qū)周圍布有更多軌道交通網(wǎng)絡(luò)和更密集街道的城市，要比在死胡同附近布局雜亂的城市更安全。

這些結(jié)果可能沒那么令人吃驚，但若沒有自動化的幫忙，研究人員就很難對這些這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

美好的生活愿景總是建立在城市空間會讓人們更快樂、更健康的前提下。但這些很難去測試，雄心勃勃的重建計劃也可能會失敗。AI城市規(guī)劃師可以在很多方面提供幫助，比如揭示現(xiàn)有某些布局的潛在影響，或是模擬上千個可能的設(shè)計方案。Salge目前正在與美國的規(guī)劃人員合作，研究未來的比賽如何納入人們城市生活更真實的數(shù)據(jù)，比如如何移動，或者是去哪里購物。這可能會讓AI創(chuàng)造出來的城市更切實際，而且可能會更加有用。

但希望AI完全接管城市規(guī)劃的工作是不現(xiàn)實的。建造城市不僅僅只是地面上幾個物品的排列：城市是人們居住的地方。

城市規(guī)劃師Dave Amos表示，這就意味著城市的創(chuàng)造權(quán)衡了很多因素。正如Amos在一個回顧2018年GDMC競賽獲獎作品的視頻中提到的：“城市規(guī)劃本質(zhì)上是一個政治過程。需要很多人對未來的發(fā)展情況去展開激烈的討論?！?/p>