受訪者：邱浩修，東海建築系系主任

時間：2019年11月25日 12：00-13：30

地點：AI中心

整理：張運宗

 

【編按】DDS和東海合作的AI專案中的院系提案，歷經兩個月努力，共計10個院系9個企劃通過，^註一 DDS透過專訪，讓大家了解AI專案的努力，希望帶動年輕教師投身創新領域，發想、實踐，致力「教育轉化」和「產業提升」。

 

 

AI中心：透明的全開放空間

 

　　設計AI中心的建築如何聚集人？大家為何喜歡來使用？當我隨後加入彭康健總務長、陳立庸建築師討論AI中心的空間時，這是一個希望達成的目標；陳立庸是東海建築系畢業，非常優秀的年輕建築師。^註二

 

　　在概念上，無論從教育或是產業等層面來看，AI中心是「未來」，是一種「跳躍」，所以這個空間有一個很重要的元素：全開放式。以前的房子重視隱私和功能，在這個時代，我覺得空間最重要的屬性應該是「透明」。現在所有的數據、資訊都是透明的，如何從透明中看見可能性，AI和大數據都是類似層面的思考。

 

　　AI中心過去是IBA餐廳，幾十年來為了各種使用原因不斷地加建。事實上，東海(或是台灣)的房子都是這樣，不同時期因應不同需求而不停增建，需求是被滿足了，但關於空間與人與環境的整體價值是否有被彰顯？我們覺得應該要有一種宣示，人願意進入一個有連結性的空間。因此把所有原來的牆面、鐵皮加建都拿掉，幾乎只剩下結構。為什麼不重蓋？因為，拆完後我們才發現，這個房子的結構仍有其魅力存在。再來就是用玻璃包覆，營造一種透明，人從內往外看，會發現東海經過簡單的整理其實就已經是很美的；雖然餐廳這個角落不是東海最美的一角。東海的美往往是在外面，不是在裡面，當把空間打開的時候，外面和裡面合成一個空間，就會形塑一個舒服的工作、學習環境。

 

　　開放、透明必須面對隱私的需求，東海有很多樹，所以問題是能被解決的。真正重要的是，這個空間就像是一個隱喻，一個能被看見的盒子，當人從外面看過來，會發現東海開始不一樣了。目前這個角落經過的人並不多，頂多學生騎摩托車經過，好奇這是什麼，但這就是互動與連結的開始。未來更希望打開圍牆連接從前隔離的台灣大道。我們期待這是一個可以被看見的亮點，能用不同的方式一層一層打開，看得出去，也看得進來，從視覺上有許多層次但也通透，讓人的好奇心被打開。原本最早陳其寬規劃的校園其實也有這樣的空間企圖。

 

　　我們本來還發想一些科技元素，但我想空間的影響力和環境的互動還是最重要的，陽光可以灑進，人願意走進來，就會產生互動，很多的想法會在人的會面中產生。東海有很多空間，但很可惜缺乏一個讓人坐下來聊天、想像的地方，雖然這個地方有點兒偏遠，但效果會慢慢出現，那麼，我們也開始踏出第一步了，這個空間的基調對人是開放的，未來許多新想法可以持續在空間裡面被開放性討論、連結與實驗。

 

 

看見光影的牆：傳統與科技的對話

 

　　我們往往有個誤解，數位的東西一定要看起來很數位。我雖然是跨領域接觸數位媒體與建築的，但常自認為一個「數位的質疑者」。20多年前我在哈佛、麻省理工就在做今日流行的AR、VR等數位媒體，只是受限於技術，那時候只停在研究，但現在很多都已經商品化。回到台灣，相較於歐美，各方面的技術發展比較慢，必須有一些轉向，和傳統、人文做某種程度的結合。

 

　　當時學校希望陳其寬老師設計的女宿會客室外面的圍牆能外移，讓出更多的通風、採光的空間。原本校方請我的學生以玻璃磚做了一個新穎設計，但我覺得女宿是陳其寬老師很重要的作品，光滑質感的玻璃磚和周圍的牆面會產生美學的衝突，最終還是決定用東海建築的元素清水磚，但又希望有一些創新，所以就用「數位構築」的實驗方式進行磚的堆砌。國外已經有很多機械手臂砌磚的案例，但取代人力的自動化不是我的興趣，我更有興趣的是，在美學、概念的呈現上能否做出以前難以想像的事，但又要能看出傳統痕跡的延續？第一，材料的選擇，我希望保有東海原有的材料；第二，形制上能有新的表現。我用數學的方程式讓每塊磚轉個5度角，對應陽光的角度。

 

　　過去人腦的美學和做法只能做重複性的排列組合，現在電腦能處理數據、連續性、方程式的描述，這是完全不一樣的美學形式；這必須跨域合作。過去陳其寬老師和數學家鳳後三合作的路思義教堂是跨域合作的經典，但當代重視專業分工後，一個建築師、設計者很難控制數學或自然的原理。現在藉由電腦，這些事情是辦得到的。我們用簡單的三角函數做出漣漪的方程式，再轉成每一塊磚的角度。接下來的問題是，工人該如何砌？我們發明一種模版，在電腦中算出每一塊磚的漸變角度，用珍珠板做切割，一層層疊上去，工人僅需按切割模板砌磚；只是心裡會犯嘀咕，為什麼每塊磚都不一樣？！完成後，才驚訝於這是一道呈現光影變化的牆。形式從傳統中創新，是路思義教堂跟校園建築一開始就有的精神，技術隱藏在背後，不必刻意被張牙舞爪的彰顯。

 

　　東海有一定的氣質和傳統，做設計時，新的科技如何和傳統對話、結合？從這個案例我們會看到東海和別的學校不一樣的地方。現在談AI，可以用電腦進行machine learning，產生不同的創造，但我們永遠要知道過去的脈絡是什麼。即使是一個全新的語言，都必須知道如何對話，是跳躍？抑或延續？我對變易的延續性很感興趣，創意學院提出的AI專案計畫正讓這層思考產生可能性。

 

 

Augmented Intelligence：過渡的轉化

 

　　創藝學院在AI專案提出「環境智能設計產學共創計畫」，我們在思考課程架構時，有三個level，從基礎知能、中階應用、到高階實務專題，預計連續三年陸續開設。

 

　　我剛從美國回來的時候，滿腔熱血引進程式語言控制視覺等非常先進的課程，學生能學最基本的，會用，但用不好，教了兩年，我有點放棄了。我覺得需要一個教育的轉化。但這個轉化並不容易，timing還不對，沒有經過幾年的醞釀，學生無法直接用程式做出創新的設計。關鍵在於，需要一小群的老師了解在過渡的過程中應扮演何種角色。

 

　　創藝學院設計的課程有三分之二是在做「過渡的轉化」。人工智慧是「Artificial Intelligence」，在過渡期，我覺得應該叫做「Augmented Intelligence」，延伸智能。因為人在做的事情還有一些傳統的限制與想像，必須先知道AI做為一個工具如何輔助正在做的事。如果要做一個普遍性的教育，從輔助到跳躍的過渡是很重要的課題，破壞式創新（Disruptive Innovation）只會出現在少數，而且是異業，想在傳統教育系統裡橫空出現一個新的課程是很困難的，如果有個轉接課程，大家就會理解，也才可能會有人跳出來做破壞式創新，也不必然在自己的專業內創新。

 

　　在「基礎知能」中，包含幾個「Augmented Intelligence」的元素，未來都會介接「Artificial Intelligence」。例如，「環境大數據分析與資訊視覺化」中的「環境大數據分析」聚焦在城市和建築的環境大數據。數據常常是動態的，以前只能單點的觀察、訪談，數據量遠遠不夠，無法做出好的判斷。拜技術發展之賜，現在能用感測器蒐集動態的、大數據的資訊，而且台灣在這方面做得還不錯，如果懂得如何撈數據，重新找到關連性和模式，就會產生不同的啟發。

 

　　學生必須先知道如何從數據找可能性。傳統的設計是設定一個目標，進行研究，取得單一、特定的數據來支持我們的想法；未來的思維往往是A數據加B數據，兩者分別看不出可能性，加在一起就會出現新的可能。單憑這個概念的翻轉，就是一種創新。

 

　　「資訊視覺化」這在國外已經是專門的領域。如何把數據視覺化，做出有意義的、美的，甚至有詩意的呈現？這是東海的強項。

 

　　環境數據還有一個重點，邱國維老師在做的仿生學（Bionics）。^註三 除了呈現數據的可能性之外，我覺得，還是需要向自然學習適應性思維（Adaptive Thinking）。人在思考問題和環境在解決問題的方式，兩者之間有很大的gap，人都會簡化成面對問題，解決問題；自然是隨著環境的變動來對應問題。自然本身就是一個AI，一個數據系統，那是上帝的智慧，任何問題是放在一個大的時間、空間尺度，甚至是一個系統中運作，如果沒有拉到相當的尺度就沒有辦法看到真正的問題。所以，在未來的「Artificial Intelligence」中，仿生學探索如何向自然學習，將是很重要的概念基礎。

 

　　技術、概念、呈現，加總起來就會產生新的東西，接下來就看能不能帶出學生的天分和興趣，畢竟這是十年二十年的事情。我常鼓勵建築系優秀的學生到國外學習新的東西，有了紮實的基礎就勇敢跳出去，再回來介接、改變，一代接一代。

 

 

策略性思維：新的技術、新的想像

 

　　大學的重要責任在人才培育，時代的急速推進，培育人才的速度似乎不及產業的需求。但這種現象並非全面的，技術確實在那裡，不同的專業領域如何找出各自在時代的立足點，不盡相同。製造業、科技業從產品到市場的變化很快，但創藝學院，特別是建築、設計則未必然。我常開玩笑，建築業落後科技業一百年！我在教「參數式設計」，用電腦和空間型態、結構結合，也跟數據結合，業界目前還有很少數的人在用，因為建築依附在獨立開發房地產，對於科技敏感度不高，其核心還是很傳統的。

 

　　從另外一個角度來看，或許也會產生一種破壞式創新，導致傳統建築、設計被邊緣化，被其他產業取代。Google、Microsoft、Apple、阿里巴巴等世界科技大廠在做建築時，傳統建築師頂多只是做外部造型而已，不會主導核心的想像。這是一個問題，凸顯在策略思維下，建築、設計教育必須改變。過去的做法是等待一個基地，在業主訂好各種條件下，做出最終的產品；但在大者恆大的時代裡，不能這麼做，設計者如果只是等待，市場會愈做愈小。未來在人才和產業連結的過程中，AI是個方法學，真正的核心是，如何透過AI的想像，從策略性角度，提出不一樣的做法。

 

　　所以，在教學和產業的關係上，創藝學院的重點不是技術，而是從社會性角度、生活模式來看，透過新的技術產生的新的想像，成為某種策略的可能性，從而讓業主接受新的設計。

 

　　我曾和世界級大公司的高層談過，他們對東海的合作很有興趣，但也明白地說，我們能幫他們解決什麼問題？他們資本雄厚，直接雇一家AI公司解決問題就好了。我也正和握有龐大數據的技術顧問公司洽談合作，數據就是他們的domain knowledge，如果看不見我們拿出明確的應用模式，也不會輕易釋放數據。簡單說，大家都有合作的意願和默契，但彼此該拿出什麼東西出來？業界要釋放什麼數據？學校要呈現什麼模式？合作的邊界如何劃分清楚？這是目前談「產業+」的普遍問題。

 

　　回到「教育轉化」的層面，總體來說，學校培育人才的角色益形重要，不是訓練使用AI來做事情的人，而是學生在既有的傳統核心專業上，如何透過AI，預備好相當的眼界、策略，未來成為產業的領導人才，整合AI相關領域。這是創藝學院非常明確的教育目標。

 

　　課程設計的「中階應用」就是在設計project和業界介接。開始第一、二年若有成果公布、透明化，就會有很多有興趣的人，甚至不同領域的人來談合作。其實，學校做出來的東西如果具有時代意義，自然就有許多產業來合作；或許，這種策略對東海很重要。

 

　　我們慢慢發現，中小企業很關心AI的可能性。自從AI專案出現後，很多小型建築公司來找我們談合作，面對時代的變動，他們可能被大公司遠遠拋在後面，怎麼辦？這就是東海的機會；這股能量如果凝聚起來會很可觀，但需要我們先做出成果，透明化、被看見。

 

 

組建團隊：從發現到實踐

 

　　AI專案提出後，創藝學院同時間找了建築、景觀、工設系主任與相關老師每兩個禮拜碰面一次，下次會以AI中心當發想基地，討論「教育轉化」、「產業+」的諸種問題。藉由大數據，從發想開始，幾個系會逐漸一起動起來，開始出現轉變的可能。例如，和台中市政府合作，如何透過大數據為台中市創造一些不同的治理、規劃、設計想法。

 

　　過去院系的重點是培養學生，一直欠缺老師的培養。我們幾個系主任已經有共識，所有開的課或workshop一定要有幾位年輕的老師進來，學習新的方法，進而和教學結合，即使不懂，都要有熱情、興趣，成為團隊的一部分。

 

　　創藝學院本來就有研究所「創新科技與藝術跨域」學分學程，現在特別切出「人工智慧與設計學」這一塊課程模組，開放給產業界來聽課，也能取得修課證明。以過去的經驗，大學部高年級會有一半來修研究所的學分學程，但創藝學院的學生太忙了，大部分學生來自其他學院。所以我們幾個主任正在談把既有的系上課程和AI課程共掛，降低大學部學生的負擔，願意投入這一個領域。

 

 

T型人才：垂直思維與水平思維

 

　　真正的人才是流動的，所以，我們可以端出什麼來「搶」人才？如果人才來了，留得住嗎？這是東海普遍的問題，必須從整體制度上來思考。在問題獲得真正解決之前，我們在課程整體設計中，堅持三分之一的課程要開放給外面的老師授課。未來的大學一定是流動式、全民化教育，不是高中畢業就有多少比例來念大學的傳統模式。只要大學教育的內容是對的，想念的人自然就會來。我覺得，這個觀念應該要被建立起來。

 

　　現在流行談「T型」人才，除了一門深入的能力之外，兩隻雙臂要能和社會介接，擁抱有能力的人。

 

　　T型的接點很重要，去年我開始在建築系大學部進行內部改革，過去的設計課是studio概念，現在從四下到五上的高年級則形成一個個不同的unit，比較像是design research lab。過去偏向純粹建築的訓練，缺乏深化的research，欠缺更紮實的想法，現在每位老師可以拉出更深入的主題做不同的創造，這讓學生在介接研究所的時候，可以在純粹建築之外，擁有不同的核心能力。同時我把一些國外回來的年輕老師放進來，開始談一些時代的脈動，當代建築正在進行的改變，不必然是技術單一層面的，更多是生活模式的轉變帶來的新建築觀，還是聚焦在思想典範的轉移。

 

　　建築系引以為傲的教育強項正是基礎教育，可以把白紙一張的大一新生，五年畢業後優秀的學生進入國外最好的學校，例如，兩年前，東海畢業生中仍有四個同學從哈佛設計學院同時畢業，有更多畢業生在不同國家念完碩士後留在國外工作！可見老師不計成本地時間投入，讓學生成為世界級水準，這份努力是值得被肯定。

 

　　從「T型」人才的角度來看，除了大學到進修的「垂直思維」之外，到了研究所應該有個開放的「水平思維」，也就是說，進入研究所是從專業知識介接到業界。所以，創藝學院提出的AI專案主要是針對研究所，對象是所有對知識是有渴望、有熱情的人，不限於大學畢業生，包含社會各個層面的人。例如邱國維老師負責全英文教學的「建築設計組國際學程」開始打開課程模式，不是個別寫論文，而是組成不同的team，和政府、產業合作，時間不長，只有一年，這吸引不少外籍生、也有一些有業界經驗的人士進來就讀。這種愈來愈開放的模式會日益重要。

 

　　進一步，幾個系主任每兩週碰面的重點之一是討論如何跨域合作，讓課程更有彈性。例如設計了「人工智慧與設計學」的研究所學程，希望吸引有熱情、願意改變的業界人士進來。這些有經驗的建築師、設計師都受過良好的大學教育，也有業界經驗，他們缺的是面對社會的變化，需要必備的條件是什麼？該如何轉化？

 

　　依我在數位創新所的授課經驗，每次課堂上教課，常常有業界同學跟我說，覺得教授的內容可以直接和業界介接，他們很想學。這就是機會！我們提出來的設計想像和業界的創新期待如果一拍即合，就會出現一個機會；從一個一個機會中，抓到一個對的方向，就會產生可能的合作。所以未來大學教育的課程結構應該充滿彈性與流動性，類似「變形蟲式」的課程，才能「全齡化」地吸引更頂尖的人進來。

 

 

三年後

 

　　面對少子化斷崖式崩落，雖然這幾年建築系入學成績在所有老師的教學努力、國際化下並沒有掉下來，但不代表我們沒有意識到這個危機，只是我們思考的焦點不是招生問題，而是培養畢業學生的整體能力與指標。當然我們招生很主動積極，多年來一直和目標學校保持密切合作，包括演講、授課。我們認為招生要能維持得住，關鍵一定是教學的成效，學生畢業時有沒有充足能力與自信，學生是否希望而且有成為社會領導者的企圖，而不只是受僱的工作者。

 

　　藉由AI專案，連續做三年，我們必需培養出勇於跳出來的學生，能在業界做不同的事情。因此老師要能產出共同的想法，開設不同的課程，讓學生看到不同的創新、創造的模式，有興趣投入後，來自業界的學生能直接回到業界開花結果，高中上來的學生能開始醞釀思考，傳統的建築設計產業應該要走出不一樣的路。

 

　　與此同時，政府、中小企業或擁有數據的大公司開始在小規模的案子裡，和我們共創一兩個指標性產出。由此出發，吸引更多的人才、公司在未來和我們共同努力。

 

 

註一：參見「AI Ctr NEWS」，http://www.tunghaiwatch.org/?cat=44。

 

註二：陳立庸，2019年3月獲得「新銳建築師獎」，6月再獲「Muse Design Awards」銀獎。

 

註三：邱國維老師跨域仿生學團隊全球獲獎無數，參見https://www.youtube.com/watch?v=iJC-ZqSUlVQ。其帶領 READ Lab 學生團隊受到英國BBC重視，特別專訪，製作節目介紹「21世紀台灣製造的仿生設計與顛覆性科技 Disruptive Technology and Biomimicry Design」，參見https://www.bbc.co.uk/iplayer/episode/m0009xp0/click-made-in-taiwan?fbclid=IwAR0U2DIAPtgxBpTPfCqnQgZurK2V6DdouecY-VoBXDbmjpsyZPQ_n63L6ME

 

 

 

 

 

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