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向大自然学习
作为人类设计师,我们能从自然界学到什么?回答这个问题的一个方法是首先考虑我们作为设计师的自身局限性--设计过程中对我们人类特别困难的方面。然后,我们可以研究设计是如何在自然界中发生的,以及自然进化在得出最终设计方案的过程。最后,我们可以考虑如何在我们的设计过程中制定类似的策略,从而增强我们自己的能力,使我们成为更好的人类设计师。
来源:互联网

注:本文为机器翻译。

Danil Nagy

2017年1月24日 – 9分钟阅读

作为人类设计师,我们能从自然界学到什么?回答这个问题的一个方法是首先考虑我们作为设计师的自身局限性–设计过程中对我们人类特别困难的方面。然后,我们可以研究设计是如何在自然界中发生的,以及自然进化在得出最终设计方案的过程。最后,我们可以考虑如何在我们的设计过程中制定类似的策略,从而增强我们自己的能力,使我们成为更好的人类设计师。

复杂性和维度的诅咒

设计问题本质上是多维的。尽管设计过程的结果通常是三维空间中的物理对象,但设计过程本身可以被视为一个大规模的高维问题空间,在这个过程中所采取的每一个单独的决策都构成了它的一个维度。要想以这种方式来思考设计过程,我们应该考虑对维度进行更具体的定义。

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上图是四只鸟占据了四个不同的维度空间。虽然它们的身体占据了三维空间,但基于它们的环境,它们受到了维度的限制。假设它不飞行,坐在杆子上的鸟儿不能向任何方向移动。因此,它实际上是占据了一个0维空间。缆绳上的鸟只能沿着缆绳的单一轴线移动,因此占据的是1维空间。同样,地面上的鸟可以在两个空间维度上运动,因此它的有效维度为2。只有飞行中的鸟才是真正占据三维空间,因为它可以在三个方向上自由独立地运动。

我们的世界之所以有三个物理维度,是因为我们可以在其物理空间内沿着三个独立的方向自由移动。按照这个逻辑,我们可以把任何系统的维度看作是它的 “自由度”,它定义了系统内的可能性领域。同样,我们也可以把任何设计看作是一个复杂的系统,它由设计过程中必须做出的每一个决定或选择所限定。例如,一栋建筑的设计不仅要考虑它的三维形状,还要考虑使用的材料、施工的顺序、承包商的选择等等。如果要完整列举所有这些选择,将包含大量的设计,定义了一个庞大的高维度问题空间。不幸的是,作为人类,我们天生就无法想象或理解三维以外的空间–这就是所谓的 “维度诅咒 “的基本限制。

新颖性与性能

作为设计师,我们总是在追求新奇–以一种新的方式来解决一个问题,或者创造一个以前从未想过的解决方案。同时,任何设计方案也必须在其预期的功能上表现良好。在建筑领域尤其如此,在这里,哪怕是建筑结构性能上最轻微的失误,都会造成灾难性的影响。这种竞争性的愿望,既要做一些以前从未做过的事情,又要保证最终产品的性能与承诺一致,这就造成了一种挑战性的权衡,而这种权衡是不容易通过传统的设计过程来解决的。更多的情况是,设计最终会走到一个极端–要么是以牺牲新颖性为代价来强化标准设计,要么是以牺牲性能为代价来追求表现形式。

建筑设计中的新颖性与性能

建筑设计中的新颖性与性能

那么,人类设计师如何在这个复杂的多维度的可能性空间中穿行,充满各种权衡和矛盾呢?

由于我们无法全面思考问题,所以我们倾向于将问题分解成一系列可以单独考虑的小部分。因此,我们经常在没有充分理解它们将如何影响设计的其他方面的情况下做出决定。有时,我们甚至会武断地做出决定,特别是将可能性的空间限制在一个我们可以理解的维度上。然后,当一个设计根本拒绝工作时,我们就会在细节上大费周章。

一旦一个设计问题被分解,每个组件通常用两种方式之一来处理–要么应用一个已知的 “经验法则”,这个法则在过去已经被证明是有效的,要么试图通过一个耗时的迭代和测试过程来开发一个新的解决方案。虽然这种探索对于开发新颖的设计至关重要,但一个人类设计师团队能够探索的方案数量从根本上来说是有限的。即使一个团队能够煞费苦心地为一个项目开发和分析100个独特的设计,也远远达不到理论上可能出现的无限数量的解决方案。

最后,设计过程往往具有高度的路径依赖性,也就是说早期的决策往往决定并人为限制了后期设计的可能性。随着设计过程在时间上的推移,决策通常是在面临决策时做出的。一旦做出了关键性的决定,往往就一成不变,很大程度上限制了后期阶段的探索空间。所有这些限制不仅使设计过程变得极其困难,而且使任何一个设计过程都极不可能实现真正的 “最优 “设计。

自然中的设计

让我们把人类设计过程的这些方面与自然界中设计形式的方式进行比较。在自然界中发现的生物体代表了种类繁多的新颖的形式解决方案,甚至超出了最多产的人类设计师的想象力。同时,这些独特的生物体中的每一个也都独特地适应了其环境的功能要求。所以,自然界似乎能够摆脱维度的诅咒,产生出无穷无尽的各种形式,既新颖又高性能。

设计师的灵感总是来自于自然界的形态,以及它们以新颖而美丽的方式解决困难问题的能力。然而,到目前为止,我们从自然界获得的灵感仅限于 “生物模仿”,或在新的设计中再现自然界的物理形态。我们能否更进一步,真正做到像大自然一样的设计?

自然界的进化过程

自然界的进化过程

自然界设计的关键是进化过程,1859年查尔斯-达尔文在《物种起源》一书中首次全面描述了这一过程。这个过程是在物种的层面上运作的,物种是一种模型,它编码了其各个成员的所有独特属性和能力。虽然一个物种的每个成员都是独一无二的,但同一物种的所有成员都具有共同的特征,其中最重要的是它们的繁殖和创造新成员的能力。

随着时间的推移,这种繁殖过程通过与其他物种及其环境的适应和相互作用,不断提高物种的能力,这一过程称为自然选择。这个过程由三个步骤组成。

1、选择,在这个过程中,物种的成员争夺有限的资源 只有那些最适应环境的成员才能存活下来。

2、繁殖,在这个过程中,生存者进行繁殖,创造出具有某些特征的新后代。

3、变异,即后代的一些特征被随机改变。

由于强调性能,这一过程通常被称为 “适者生存”。

基因型与表型

自然界设计系统中的一个重要组成部分是基因型和表型之间的关系。生物体的基因型就是它的DNA,它编码了使生物体独一无二的所有信息,并指导着生物体在其生命过程中的发展。表型是生物体的生理表现,既受其基因型的影响,也受其一生中与环境相互作用的影响。在进化过程中,育种和突变作用于基因型,而竞争和选择则发生在表型层面。

基因型与表型

基因型与表型

形成表型的生长发育过程称为形态发生,源于希腊文词根 “morpho-”意为 “形式”,”-genesis “意为 “出现”。因此,形态发生是自然界中出现形态的过程。

开发与探索

自然设计最成功的要素之一是其独特的能力,能够在开发和探索之间进行权衡。开发是指利用现有的关于一个给定系统的知识来获得最佳性能。探索是指对一个未知系统进行随机探索,以发展关于它的新知识。当一个系统完全未知时,唯一的选择就是探索。当发现一个有前途的策略时,人们就会希望利用它来获得更好的结果。然而,这种利用可能会关闭进一步探索的大门,而进一步探索可能会发现更好的策略。

这种开发与探索的权衡对于人类设计师来说也是众所周知的。在资源有限的情况下,你应该投入多少资源去探索未知的世界,又应该投入多少资源去开发你已经知道的最好的东西?你怎么知道什么时候该停止寻找?在进化过程中,选择和育种是决定性的操作者,主要侧重于开发。而突变则是探索有助于物种多样性的新设计,使物种能够适应不断变化的环境,从而保证其长期生存。

自然设计中的开发与探索

自然设计中的开发与探索

我们能像自然界一样进行设计吗?

自然界的进化过程为设计提供了一个很好的模型,但是我们如何将这些经验应用到我们自己的设计过程中呢?不幸的是,我们还没有工具或知识来设计完全自然的系统。由于我们自己只是一个物种的成员,我们也无法在分配给自然进化的长时间尺度上进行操作。

幸运的是,优化的数学概念为我们提供了一种思考此类问题的具体方法。如果我们能将进化过程从根本上重新定义为一个优化过程,也许我们就能应用计算机科学的实用工具在我们自己的设计过程中协调类似的方法。在数学中,一个优化问题由三个部分来描述。

1、一个输入数据的向量,描述了系统中每一个可能的设计。

2、一组目标函数,根据这些函数值的最小化或最大化来确立系统的目标。

3、一组确定系统极限的约束函数

杨新社. 自然启发的元启发算法(2008)

杨新社. 自然启发的元启发算法(2008)

优化过程的目标是找到最能满足目标的输入数据组合,同时在约束条件的限制下工作。对于简单的目标函数和约束函数,可以直接通过函数分析来解决优化问题。但是,当函数复杂或其内部工作原理不知道时,我们就必须利用更多的随机方法,只要通过测试许多配置和学习系统的模式,就可以锁定最优设计。计算机科学领域已经开发出许多不同的工具和算法来解决这种复杂的优化问题,其中包括本课程中我们将重点介绍的一类工具–遗传算法(GA)。

我们不难看出,自然界的进化过程也是一种优化过程。给定一个物种模型,自然选择会试图产生更适合其环境目标和约束的新个体。在这种情况下,输入向量是个体的基因组,它描述了该个体的独特特征。目标函数是尽可能地存活和长寿,以便有最好的繁殖机会。约束力是生物体的物理极限,它限制了生物体可以采取的形式。例如,小鼠的骨骼结构和器官配置的设计就对小鼠可能的大小进行了硬性限制。

如果我们想在自己的设计方法论中加入一些类似于自然进化过程的东西,我们要做的就是把我们的设计问题重新定义为优化问题,然后用优化的工具来解决这些问题。这就引出了生成式设计的一般构造,它由三个步骤或组成部分组成。

1、生成,我们把 “设计空间 “划定为一个封闭的系统,它可以生成给定设计问题的所有可能的解决方案。

2、评估,在评估中,我们制定措施来判断每个设计的性能。

3、Evolve,我们使用进化算法在设计空间中搜索,以找到独特的高性能设计。

这些文章的其余部分将更详细地描述生成式设计过程的这三个方面。我们将讨论遵循这些步骤的最佳实践,并考虑这个过程与传统设计过程有何不同,以及它对设计的未来有何启示。

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