在对建筑产业正在经历的震荡和变化有了一定的整体认知之后，本书采用建筑师的视角作为切入点，立足于设计建造阶段，思考建筑师要在翻涌的时代浪潮中生存、竞争、定义职业的内涵、承担专家的责任以及最终推动产业的发展，究竟需要获得和掌握哪些新知识、新技术和新工具。

    本书在第二章使用了建筑师较为熟悉的建筑历史的研究视角，从当下的建筑产业界直接掉头进入东西方依赖比例和模数的古老建筑传统中，试图从源头开始一路探查在建筑设计这个历史悠久的领域中，一直存在着的看重数学、量化和计算等理性特征的设计发展脉络。特别是在西方进入工业时代之后，建筑设计中要处理的信息出现了爆发式的增长，前工业化时代巴黎美术学院建立起来的布扎体系与工作坊式的建筑师组织方式，明显无法满足工业社会中的建造需求。

    建筑师们开始向新兴的汽车、轮船等制造业学习思想和技术，勒·柯布西耶(Le Corbusier)的模数化设计与工业化生产就是这个时期提出的。随着20世纪中叶计算机技术在战后的迅速发展，一种前所未有的、具有强大计算能力的工具开始为各个行业的发展提供技术基础。建筑领域的先锋派人士(当时大多数在欧美的高校研究所中),开始使用大型计算机探索计算和设计之间的可能性。回溯来看，建筑设计从来不是一个保守的领域，它在人类社会发展的各个阶段都试图使用当时先进的科学技术去解决建筑设计中的复杂性。人工智能技术被应用到建筑设计领域，更是早在计算机技术发展的初期就已经开始了。

    进入第三章，本书从20世纪60年代一场关于计算机是否能够协助建筑设计的争论开始，强调的一个事实是：当下依赖基于图灵机范式的电子计算机的人工智能技术，其核心在于使用机器计算解决数学问题。如果要将这样的人工智能技术应用到建筑设计领域，建筑师需要有意识地将建筑设计定义为为一个或者多个不同层次的数学问题寻求最优解的过程。而一旦完成这个转化，建筑师就有了大量可以使用的求解工具。在这些工具中，人工智能领域的机器学习即是脱颖而出的佼佼者。

     在第四章中，本书采用了佩德罗·多明戈斯教授的分类方式，进一步解释机器学习五大流派的基本理念及常用算法模型，以及在过去和现在它们在建筑领域的应用情况。由于机器学习是计算机科学和人工智能领域最前沿的技术之一，对于建筑师而言，如果不能从概念上了解其原理和模型，就难以想象它们被应用到建筑设计中的可能性，也就更难以将其作为提高设计效率和质量的先进工具应用到建筑设计的过程中来。所以本章笔者希望可以引导建筑师们踏入机器学习的浅水区，初步了解机器学习的基本内容及其在建筑领域的应用探索。

    但由于机器学习仍然是个较广的领域，本书第五章将研究重点进一步收缩到了深度学习上。当下各产业界广泛探索应用的人工智能，从和围棋名家对弈的AlphaGo到搭载在智能电动汽车上的自动驾驶模式，都使用了深度学习技术。和第四章的策略类似，笔者通过介绍深度学习的基本内容及其建筑领域的应用，提供给建筑师思考如何使用深度学习作为设计工具的背景知识的基础。

    从第六章开始，本书一方面将目光从对人工智能技术的专注中抽离出来，扩展到整个计算机领域，关注计算机算力增加和建筑业界数据累积两个要点可能给建筑智能领域带来的巨大推动作用。另一方面，笔者也将观察的对象从建筑尺度扩大到城市尺度，通过介绍城市中从管理者到设计者各类参与方在当下正在进行的智能化探索，思考建筑师的身份内涵和外延在近未来可能发生的变化。

    进入第七章，本书的讨论对象进一步从人工智能技术本身，扩展到技术伦理的领域。笔者希望通过初步但有意识的探索，引导读者对机器的智能、人工智能可能存在的理解力以及创造性等问题进行思考，以建立起建筑师在使用人工智能工具过程中可能遭遇到社会伦理问题时的边界意识。

    在最后的第八章，通过呈现建筑理论学家尼尔·里奇和建筑设计实践的先锋人物帕特里克·舒马赫的采访实录，本书试图将建筑学术界和业界代表性人物对人工智能的理解和态度传递给读者，以作为建筑师在未来对建筑设计中使用人工智能技术进行批判性思考时的参考意见。

    建筑产业当下正在经历结构性的改变，这些变化由于资本的强力驱动故而首先出现在了市场环境中，通过涌现的新科技企业或者企业采用的新技术等方式率先表现了出来。而这些现象的背后，其实是在建筑领域不断想要工业化、数字化、信息化甚至智能化而进行不懈努力的连续进程中，由最新近的人工智能技术掀起的一个小浪潮。我们试图将这整个进程，以及人工智能技术能在建筑设计中使用的可能性展现在建筑师面前，以协助建筑师思考和探索在产业发展和变化的震荡中，我们手上到底有什么可以使用的工具，以及究竟能够如何使用它们。