The Manifold Mismatch: Topological Constraints and Non-Human Agency in Complex Adaptive Urban Systems
本文通过引入“流形错配”(Manifold Mismatch)这一概念,对传统城市规划中以人类为中心的根基提出了批判,旨在论证一种后人类主义框架,即城市被重新定义为由算法、感知基础设施和生态力量等非人类主体所驱动的、共同生成的、多物种的集合体。
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城市不仅仅是建筑和道路的集合;它们是复杂的系统,人类的规划与物理世界不断发生碰撞。几个世纪以来,建筑师和规划师一直试图将整齐的直线和完美的正方形强加于景观之上,假定人类是设计过程中唯一重要的存在。他们将土地、水、风和动物视为仅需被管理的被动背景。然而,地面往往拒绝保持平坦,水并不总是沿着管道流向预定位置,动物也根据自身的需求而移动。这种人为构建的僵化秩序与地球生机勃勃且混乱的现实之间的摩擦,是一种根本性的张力,它在计算机发明之前就已塑造了历史上所有的城市。今天,随着我们日益依赖人工智能和数字模型来设计未来,一个关键问题出现了:这些新工具是在帮助我们理解这种复杂关系,还是仅仅在让旧的错误发生得更快?
MEF大学的阿尔达·阿林(Arda Arın)通过研究“流形失配”(Manifold Mismatch)提出了这一问题。这是作者用来描述人类在纸上绘制的直线、逻辑网格,与实际塑造城市的曲线、变化且不可预测的自然与技术力量之间结构性差距的术语。研究认为,长期以来,城市设计一直是“以人为中心”的,这意味着它几乎只关注人类的舒适度和人类的逻辑。该研究指出,这种方法之所以失败,是因为它忽略了非人类事物的“能动性”(agency)。在这种语境下,能动性是指行动并影响结果的能力。论文提出,岩石、河流、真菌甚至计算机算法不仅是可供使用的物体,更是与人类共同创造城市的活跃参与者。
为了理解这一过程如何运作,作者追溯了我们使用计算机设计城市的历史。研究确定了这一演进过程的四个主要阶段。首先是基于规则的系统,设计师使用简单的几何规则生成形状,就像遵循食谱一样。接下来的拓扑分析侧重于事物如何连接和移动,绘制出人们行走或驾驶的路径。然后,领域转向了基于复杂性的模拟,试图将城市建模为一个活生生的、变化的系统,而非静态的图像。最后,我们来到了人工智能时代,机器通过学习海量数据来预测并生成新的设计。作者发现,尽管经历了这些技术飞跃,这四个阶段都有一个共同的缺陷:它们仍然将城市视为人类需要解决的问题,忽略了非人类力量的积极作用。
这项研究的核心是对全球范围内跨越数千年的二十九个真实案例进行的深度回顾。这些案例证明,非人类力量一直在塑造城市,且往往以迫使人类适应的方式进行。例如,在土耳其的卡帕多奇亚,古人并非在岩石之上建造城市,而是直接在火山凝灰岩中开凿房屋,让风和水的侵蚀决定景观的形状。在阿兹特克首都特诺奇提特兰,城市建立在由柳树根系固定的浮岛之上,这些根系充当了抵御水流的生命锚点。在威尼斯,城市的生存依赖于数百万根打入泥土中的木桩,经过几个世纪,这些木桩通过一种人类无法控制但必须依赖的化学过程变成了类似石柱的结构。这些不仅是历史趣闻,更是“生态行动体”(ecological actants)的例子——即那些主动塑造建成环境的生物与非生物。
研究还强调了现代技术如何创造出新的非人类能动性形式。在迈阿密,海平面上升正通过多孔的石灰岩地层从下方涌入,完全绕过了海堤。这座城市现在被迫安装传感器驱动的泵,实时对水流做出反应,实际上是让海洋主导城市的日常运作。在鹿特丹,一个巨大的港口码头完全不需要人类工人,利用自动起重机和车辆进行相互通信以移动货物。这个空间的设计不是为了人类的视觉,而是为了机器的效率,创造了一个独立于人类感知而存在的城市层。研究表明,当我们忽视这些力量时,城市就会崩溃。建立在干涸湖床上的墨西哥城每年下沉高达五十厘米,导致地铁线路和建筑物出现裂缝,因为地面正在针对人类的计划重新主张其自身的物理现实。
为了解决这个问题,作者提出了一种新的计算机使用方法,称为“流形失配模拟框架”。这种方法不再仅仅要求计算机优化建筑以供人类使用,而是将城市模拟为一个相互竞争的力量的战场。它会模拟风的压力、地下水的流动、树根的生长以及动物的移动,将它们视为推挤和拉扯人类结构的活跃代理。计算机随后会显示这些力量在哪里发生冲突,预测哪里桥梁可能开裂,哪里社区可能被淹,或者哪里道路可能变得无法通行。这使得设计师能够在灾难发生前看到这种张力。目标不是消除这些冲突(这是不可能的),而是与之协商。它将建筑师的角色从一个强加完美秩序的指挥官,转变为一个帮助人类与非人类共存的调解者。
研究结果表明,未来的城市建设取决于接受我们并非唯一的决策者。该研究验证了对这些非人类力量的三部分分类:生态行动体(如植物和动物)、感知基础设施(如传感器和泵)以及算法主体(如运行智能城市的软件)。通过将这些实体视为活跃的伙伴而非被动的障碍,我们可以建造出更具韧性、更适应地球复杂现实的城市。论文总结道,未来最先进的城市将不仅仅是拥有最聪明算法的城市,而是那些学会倾听正在塑造它们的——地质、生物和数字——多重力量的城市。城市不是一个可以被完善的机器,而是一场持续的、多物种的协商,而我们才刚刚开始理解它。
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