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这部分工作是通过3D打印制作的。事实上，用传统制造工艺不可能实现同样的效果。但既然3D打印已是现实，那么生成式设计软件就不再受制于旧的生产方式，它可以自由想象，提出多种多样的形态。与大多数（如果不是全部）人类设计师不同，软件不会有意识地或下意识地偏向现有方法，因此它确实是更自由的探索。
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生成式设计软件真的有“创意”吗？这是一个很难回答的问题。创意本是人工智能先驱马文·明斯基所说的“手提箱里的词汇”的一个很好的例子。正如他所说，“我们用来形容人脑的大多数词语，如意识、学习或记忆等，是犹如手提箱物品混搭一样的不同观念”。从创意一词的不同定义中，我们看到一个这样的混搭例子。例如，《牛津英语词典》说创意是“想象力或原创思想的运用，尤其是在艺术作品的制作中”。
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由生成式设计软件制成的热交换器并不真正符合这一定义，因为它既不是一件艺术作品，也不是任何人的想象力所致。然而，梅里厄姆–韦伯斯特（Merriam-Webster）对创意的定义大不相同：“它是创造新事物或思考新想法的能力。”根据这个定义，我们认为生成式设计软件显然是有创意的。
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人类在图4–1所示部件的设计工作中无所作为，但是就指引生成式设计软件去设计何种部件而言，人类是必不可少的。人定义了部件必须完成的工作，因而确定了对软件的输入。要做到这一点，他们必须了解该部件必须安装的地方，运作所需的环境，必须能够转移的能量，等等。简言之，这些“人类说明师”具有大量的相关领域知识和技能，与提出热交换器设计的人类设计师相比，可能都不遑多让。
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人竞机择的设计
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如果上述相关知识至少有一部分可以自动生成，那会怎么样？如果可以在生成式设计软件和3D打印的组合中加入其他工具，从而将创意方面的数字化技术向前再推进一步，那么又会发生些什么？从2013年开始，欧特克有限公司与洛杉矶的一批汽车设计师和特技司机合作，试图寻找答案。他们的目标是建立一个自动化系统，它可以从头开始设计一款赛车底盘，并由自己确定底盘所需的性能指标，也就是规格。
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为完成这项工作，该团队首先造了一辆简版的传统赛车，基本上，它只有底盘、变速箱、发动机、座椅和车轮。然后，团队在底盘铺上传感器，用传感器测量有关数值，包括应力、应变、温度、位移以及底盘必须能够实现的其他所有方面。正如我们上一章讨论的那样，数字化传感器现在变得更加小巧，同时也更加便宜，而且功能更强，所以该团队可以从这个仪表化的底盘中轻易获得大量的准确数据。
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他们把这辆用传感器集成的汽车带到了莫哈韦沙漠，在那里，一名测试的司机检验其各种性能，在不发生碰撞的前提下，他全力地加速、制动和转向，而汽车的传感器则忙于搜集数据。这场极速测试结束时，团队获得了大约2 000万个关于汽车结构和作用力的数据点，这些数据点被置入Dreamcatcher项目（欧特克有限公司的生成式设计技术）之中，用于开发现有底盘的3D模型。图4–2显示了软件的生成结果。我们只能模糊地认出一个赛车底盘。它看起来更像是猛犸象或鲸鱼的头骨，或者是硅藻[1]在显微镜下显示的二氧化硅骨架。
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这并非巧合。骨骼、外骨骼和其他自然界的结构是自古以来从未间断的进化竞争的赢家，竞争的结果关乎生死存亡。进化已经产生了奇妙的设计，即同时具有弹性、耐力、节能、复杂性、强壮和苗条等诸多特点的人体设计。鉴于此，如果生成式设计软件被赋予重任，设计一组符合性能要求的最佳结构，并且最终生成一些看起来好像来自大自然的东西，那么我们也许不应对此感到太惊讶。
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图4–2 赛车底盘模型
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图片来源：欧特克有限公司。
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你注意到另一个不寻常的特征吗？这种底盘是不对称的，它的左右两侧不是彼此的镜像。这是有道理的。因为赛车更频繁地沿着某个方向转圈，因此它的底盘两侧受力有很大不同。人类设计师已经意识到这个事实很久了，但是他们的作品很少达到生成式设计软件实现的深度不对称效果。
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像赛车底盘这样的例子告诉我们，数字化的创意不仅仅是模仿和渐进。除了对人类已然做成的事情进行延伸和组合，电脑还能提出更多的创意。我们乐观地认为，近乎极端的事情可能会发生，当电脑熟谙我们累积的科学和工程知识，并且得悉具体情况的性能要求，或者有足够数据来确定这些要求时，它们就会提出我们根本想不到的新颖方案。
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“找到了！”
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在建立体验的过程中，数字化设计师不带有人类日积月累的偏见和盲从，这几乎是必然的。现在有数量惊人的计算能力可供使用，意味着数字化设计师可以又快又好地探索可能的解决方案，甚至可以说，它们提出的方案比一栋大楼的人类设计师所能提出的还要多。事实上，数字化的创作者已经这样做了。
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在科学中，提出一个新理论，然后终于得到实验结果的支持，就是“找到了！”（Eureka! ）式创意的典型事例。拜勒医学院的计算生物学家和IBM的分析专家开展的一项精妙研究表明，IBM的人工智能沃森可以用于提出有用的科学假设。该团队正在寻找激活p53蛋白的激酶[2]，因为它能抑制癌细胞的生长。他们让沃森“阅读”[3]了针对该主题公开发表的7万篇科学论文，然后要求它预测可以激活或关闭p53蛋白活性的激酶。沃森提出了7个假设选项。
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怎么判断这些选项是好是坏呢？我们知道，研究者只向沃森提供了2003年之前发表的论文。这意味着他们可以利用2003—2013年这10年的科学进展来检验沃森提出的假设，看看其中有哪些通过了理论审核并得到实验支持（如果有的话）。实际上，沃森提出的所有7种候选激酶都激活了p53蛋白。如果我们注意到在过去30年里，这一领域的科学研究每年大约只发现一种能激活p53蛋白的激酶，那么上述结果就更加令人印象深刻。这可不是一个玩玩而已的问题。
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艺术又如何
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数字化创意也进入了艺术领域。西蒙·科尔顿（Simon Colton）的“傻瓜画”项目在画场景时没用到任何人类投入，帕特里克·特利塞特（Patrick Tresset）已经打造了多个机器人手臂，它们通过不同的“手”绘制现场模特的肖像，而音乐教授戴维·科普（David Cope）则建立了“艾米莉·霍维尔项目”，用许多不同风格谱写乐章。
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我们常听说数字化的画家、作曲家和其他艺术家不如其人类同行那么有才华，与人脑相比，机器的创作依然明显空泛得多。但是科普注意到一个有趣的现象。正如2010年《太平洋标准》（Pacific Standard）登载瑞恩·布理兹坦（Ryan Blitstein）撰写的关于科普作品的文章所述：“在圣克鲁斯的一场音乐会上，节目单没提到艾米莉·霍维尔并不是一个人，一位身为化学教授的音乐爱好者说，霍维尔作品的演出是他音乐生涯中最激动的体验之一。6个月后，这位教授参加了科普主讲的关于艾米莉·霍维尔的讲座，并听了同一场演唱会的录播。科普记得他说：‘你知道，这音乐很不错，但我绝对可以立马听出来它是电脑谱曲的。这件作品没有心，没有灵魂，也没有深度。’”
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数字化的作曲家可以制作使人感到有趣可爱的音乐，我们对此不应太过惊讶。人类美学——我们发现的美丽事物，或者吸引我们味觉和感觉的事物——是复杂的，要理解它们是困难的，尤其是它们因时而异，因不同族群和不同文化而异，但这并不是说它们就不可能被理解。我们至少已经发现了一些规则和原理，例如在安排画作或其他视觉作品的元素时，我们经常使用大约1.618∶1的“黄金比例”，而且我们一直在学习更多的内容，尽管有些一时理解不了。
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这种知识正被嵌入技术，并广泛应用于各行各业。The Grid是一家初创公司，它为个人和企业建设称心如意的高度定制化网站，该公司采用领先的网页设计原则，但不用任何人类网页设计师。IBM在厨房里部署了沃森，它提供了与完整食谱等量齐观的菜谱，体现了人们喜爱的食材和口味的新颖组合。[4]上海中心是一座位于浦东新区核心区的128层现代化摩天大楼。它的能源效率很高，采用每年可以减排3.4万吨的技术，而且节省了5 800万美元的建筑成本。此外，我们发现它弯曲闪光的造型相当漂亮。这幢建筑物的初始形状和结构都是电脑生成的，其后由人类设计师用高度迭代的过程进行提升和精炼。人类设计团队的出发点就是一个电脑设计的建筑，它就像一张白纸一样唾手可得。
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人机之分
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自动生成音乐领域的先驱戴维·科普说：“我听到和读到的大部分内容都是老生常谈。所有这些都事关机器与人类的关系，我觉得‘你是不是要把创意这种人类仅剩的独特能力拿走’这样的问题是徒劳的。”我们知道他的感受。可能有些人对电脑能否真正拥有创意的辩论感兴趣，但使我们感到更加振奋的问题是如何使全世界的创意总量达到最大。我们认为，正确的方法是沿两个方面推进：继续致力于制造可以提出巧思妙想的电脑，同时找出其与人类创新者的最佳结合方式。在这里，最好的解决方案将来自人脑和机器一道工作。