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对 今天崔老师应该

我个人的感觉是深入浅出

对吧 如果

诸位同学如果没有任何的

空间分析的基础

没有GIS的基础 没有接触过

可能通过这个也算是一个

空间分析的一个入门吧

对吧 当然崔老师说的这个

不止于我们非常基本的空间分析

也有一些大数据方面的应用

然后模型里面

很多还是人工智能的模型

深度学习的一些方法

这个是下一次课

10月11号还是10号 对吧

我们到时上课的时候

到时王静远老师

还专门来说这个方法

就人工智能方面的这个方法

然后这里面三个比较主要的点

就是隐性思维显性化

显性思维结构化

结构思维智能化

然后这个结构化

这个我额外再补充一个

因为上周我遇到了

天津大学的一个老师

他做的什么工作呢

是把唐朝的传奇的小说

然后通过这个他找到一百多本

要用唐传奇小说里面描述的

长安城里面的生活和空间

把它空间化

再看他的网络等等

然后做出很有意思的研究工作

他也是致力于

把小说这种文学作品结构化

对吧

就是这种属于历史大数据等等

当然他现在在做边塞诗 对吧

边塞诗主要在

河西走廊 西域等等

然后边塞诗里面描述的

中国的河西走廊 西部 对吧

当时的时空间的一种行为

结构网络等等

所以这个结构化

也是搞大数据研究工作

一个比较重要的思维

就很多东西都可以结构化

类似于我们录了一段视频

怎么结构化 对吧

比如说我们团队

到时候我在那堂课会说

怎么用视频来研究

公共空间里面人的这种活动

因为视频就是个视频

比如我在手机上看

或者在微信里面来传播

怎么把这种东西结构化

变成一种新的数据

可以用于我们研究的这种数据

所以我认为这个很重要

然后还有一个是

这个崔老师说的

可能是空间的思维

这很重要

因为 当然我们建筑学院

这个Ok了

但是对于我们选课的别的专业

比如说电机系 自动化系 化学系

那美术学院 社科学院

可能原来在本科的教育里面

这个空间思维

可能并没有突出那么多 对吧

所以从这个里面我们能够看到

我们空间的思维是什么呢

最核心的是看待城市的单元

这个非常重要

其实不同学科看待城市的单元

空间单元是不一样的

比如说刚才我说CS的 搞物理的

研究城市可能是网格的

我们规划可能是这个Block

然后搞城市设计

可能就是公共空间 对吧

街道 公园这是基本的单元

所以我认为这个单元很重要

然后当然这里面

崔老师额外说了

生成的自然街坊这样的方式

所以我认为这个也蛮重要的

其实我有一个问题

就是在原来商业咨询

商业智能方面的项目

它们研究的单元

把这个城市来划分

它们一般是什么单元呢

它们有人用过这种自然街区

这样的单元吗

之前 之前没有

这个不同场景也不一样

有的 原来大家普遍提的

会商圈多一些

就是商圈

商圈就是

比如说这个地方应该是哪

是五道口商圈 对吧

但是至于商圈的范围

大家也没一个标准

所以大家比较倾向于自己定一套

我自己认为合理的

所以这是一种

还有一种像我们接触到的

像一些房地产开发企业

它们会做客研 客户研究

它们也会把城市去分成一些板块

那些板块跟我们提的自然街区

又不一样

可能会更大 更大一些

因为它一个小区

它需要考虑的会更加宏观

偏宏观一些

所以这个没有一个固定的标准

我明白 对

当然说到商圈

我们团队正在和美团来合作

划定这个商圈

比如说到店的这个数据

到家的数据

比如说外卖等等

然后来描绘这个商圈怎么样

当然这是后话了

到时候有时候

可以和诸位来分享一下

大家有什么问题吗

我相信诸位可能会有一些疑问

或者一些自己的认识

我们还是非常欢迎

我们做一些这样的讨论

老师你好

就是您在说最后选址的

那个案例的时候

提到了一个以人的经验

就是人的主观作为选址的

一个重要因素来考虑

所以我想问在

可能在一个不远的未来

或者是更远的未来

那么人的主观的这种因素对于

就是这种数据化分析的

它所处的重要性会怎么变化

我觉得这是一个好问题

因为在这之前

在这个

就是人工智能虽然一直都存在

但实际上这几年它才火起来

在这之前大家去做这类事情

更多的是相信专家系统

所谓专家系统就更多的

人的经验在里面

各个专家去打分嘛

大家做一个综合

但这种专家系统

尤其是到选址这样的场景来说

因为

有这方面的专家吗 也有

但是不像说

我们做一些传统的课题

我们专家那么多

有那么多可参考的依据

而且像选址这类东西来说的话

因为一旦决策失败的话

成本会非常大

所以更朴素的更倾向于

我能不能更多从数据里边

去得出一些概念

所以我们之前做的那些项目

做分析其实都是从这种

需求的角度来出发的

但是大家一旦提到人工智能

会更倾向地脑补认为说

那是不是就像AlphaGo一样

就是反正天下无敌了

是不是就给你一个输入

就给我一个准确无误的输出

其实这个目前从这种

刚才说的这种商业场景来说

还没有出现

而且目前人工智能

我们看大规模落地的

更多的是什么

是人脸的识别

对于影像的处理

对于这种说我们选址这种

这种场景确实没有看到一个

像AlphaGo

那么理想化的一个东西

所以说在这里面

专家的经验行业知识

我觉得还是少不了的

但是我觉得像人工智能在这里面

我觉得最终能两个方面

能起到作用

一个方面就是说

我能不能去做一些分析

提取一些专家系统之外

之前没有考虑到的因素

就像刚才我说那个

那这些

我的特征工程里面

有哪些要放进去

你靠人的专家经验这个

肯定是有限的

这块是一块补充

那另外一个 在这过程里面

其实不一定是这个模型

最终发挥作用

有可能是中间的

这个数据发挥作用

但是这个数据的生产过程

可能用到了一些智能化的处理

比如说我们做自然街区

实际上也会用到一些模型在里面

所以我个人认为

像说靠一个这种神仙算法

去做这样一个抉择

我觉得短时间内

我觉得不太可能

不太可能

您好 刚才您提到AlphaGo

我就想到了

就是在围棋界

他们自从人工智能

发展比较好之后

会通过就是算棋

会发现一些传统的开局的手法

就其实它的胜率并不高

然后我在想在

就比如说规划

或者在您就是接触到大数据

各种应用里面

有没有一些大数据方法介入之后

会发现一些

传统的经验被否定掉了

就有没有这种情况

能分享一下吗

这我就谈一些不成熟的一些

就想到哪说到哪

因为这个我觉得

尤其是像围棋这种东西

我觉得超出了我的认知范围

然后我觉得现在就是

人工智能发挥作用比较好的一方

就是还是有规则可循的

你不管是一个图片也好

还是说我们去识别人脸

我从那么多图片里面

输入来说这是猫 那也是猫

然后包括围棋

我觉得还是有规则在里面的

你是能总结出来的

但是你像我们城市规划

我觉得它本来也是一个

蛮艺术性的工作

外行的理解

我觉得是蛮艺术性的工作

这种

我看到有一些文章说

完全靠人工智能去做城市规划

也确实有这方面的文章出来

但是我不知道业界对这个是

那比如谷歌的Sidewalks

也不是光用人工智能做出来的

对吧

更多的还是人性化的尺度的创造

对吧 空间干预

再结合一部分就属于创造

对 但是你刚才说的那个

有没有一些说

我分析完了出来之后

然后颠覆了原来大家的一些

经验上的认知

我觉得这是有的

比如我们之前

就像我刚才介绍的那个

就是快餐的那个例子

其实那里面也尝试了很多指标

分析完了那些

相关的那些因素

确实大家觉得这怎么可能呢

这有什么关系呢

比如说刚才那个自然街区里面

我选了一个

当时是选了一个什么指标来着

大家觉得不可能

当然就去掉了

去掉之后这种

但是去掉之后

大家会有一些疑虑说

你一定就不可能吗

因为大家有大数据分析之后

比如说啤酒 尿布的这个例子

是吧 啤酒 尿布有什么关系

但是它确实有关系

所以这个大家还是谨慎地去求证

比如说我把它

放到模型里面去计算

然后再去做验证

所以这种不太可能

到目前这阶段

我们的经验不太可能完全

就是一下子就认定说

它算出来的就一定那个

然后人的经验就一定是错的

一定是对的

所以这里面

还会相对比较谨慎一点

我们的经验是这样的