那么，再深究下去，景观设计师是否比建筑师更不容易被AI所取代？

我觉得答案是显而易见的，景观设计师几乎很难被取代。有以下三个原因：

1. 对风景园林的审美存在主观性。首先有东西方的差异，其次即使都是中国人，人与人也对园林景观有着不同的看法，差异也很大。这一点建筑行业的标准相对统一，审美比较一致。

2. 如果说图像审美可以通过大数据进行量化，但是风景园林的审美则难于被量化。我们很难说苏州园林指数34567，而日本园林的指数是76543，彼得沃克作品指数是86532，巴拉甘作品指数是97651....等等。依据不足，数据也不够大，如何被量化？

3. 无法用大数据来量化并优化学习的根本原因是，风景园林或景观设计的标准和规律并不明确。哪些人或设计项目可以成为标准？这些标准的判断是一致的吗？还是各有矛盾？所以说，我们不要为难AI了，他都无从下手，学都不知道如何学，他如何战胜人类？这实在是AI厚黑学的经典案例。

当然，风景园林学科中很多已经标准化的内容会更容易被大数据穷举法运算出来，这实在都不需要AI出手。

最后，我们还是希望说透一个问题：审美是否可以被量化？而如何被量化？

要回答这个问题，还是回头问：“美到底是什么？”

应该说，美是一种引起人的愉悦感的物质属性。“认为一个事物美”，可以被看成一个行为或是大脑的一个认知活动。无论你是谁、对象是什么、在什么时候，这个活动都是有一定的共通性的。而从神经科学角度来定义美的这类研究，叫“神经美学（Neuroaesthetics）”。这是一个相对较新的美学分支，最开始是由伦敦大学学院的神经美学教授Semir Zeki（泽米儿·泽基）提出的，他本身也是一个很有名的视觉神经科学家。Zeki在神经美学上最大的一个贡献是发现负责评价“一个视觉作品美不美”的大脑区域——覆盖于眼眶之上的大脑皮层，眼窝前额皮层（或叫眶额皮层，orbitofrontal cortex）。有趣的是，核磁共振实验发现，人对作品的美丑评价，和这个区域的活动强度有关：活动强，便认为一个作品很美；活动弱，便是丑的。从这个维度来说，“美”是可以量化的。那么，我们认为美所带来的“体验”，景观设计或建筑设计等一系列设计最终都是可以通过大数据量化的。而大数据量化的一个标准可能是“体验设计”的多个标准化体验点的打分机制。