Алгоритми и естетика: бъдещето на генеративния дизайн
Машинното обучение и генеративният дизайн оформят в изключителна степен съвременния живот. Основна критика към ползата и напредъка на изкуствения интелект, особено в контекста на архитектурата, е способността на машините да проектират, както и произтичащият от това страх, че нуждата от професионални услуги може да намалее. Тъй като градовете продължават да се развиват, се появяват нови инструменти, които помагат да се представи и създаде изградената среда.
Как архитектите могат да възприемат генеративния дизайн, за да преосмислят моделите на устойчивост, приобщаващите практики и новата естетика? Като инструменти сами по себе си, изкуственият интелект и машинното обучение предоставят различни възможности за преосмисляне на традиционните работни процеси. Днес данните за сградите и кодовете стават все по-достъпни. В резултат на това собствениците на жилища и създателите на проекти могат да въведат своите предпочитания и да получат оптимизиран дизайн. Една стартъп компания стигна дотам, за да каже, че може „да ви дадем дома, който искате, без да наемате архитект.“ Зад тези идеи стоят технологии за генеративен дизайн и алгоритми, които оформят начина, по който живеем и работим.
Изкуственият интелект е широко дефиниран като теория и развитие на компютърни системи за изпълнение на задачи, които обикновено изискват човешкия интелект. Терминът често се прилага за способността на машината или системата да разсъждава, да открива смисъл, да обобщава или да се учи от минал опит. Днес изкуственият интелект вече използва алгоритми, за да предлага какво да гледаме, четем и слушаме, и тези системи обхващат ежедневни задачи като: предлагане на маршрути за пътуване, автономно летене, оптимизирано земеделие, складиране и логистични вериги за доставки. Накратко, вече усещаме ефектите от приемането на изкуствения интелект, включително чрез архитектурата.
Дизайнерът и стипендиант на фондация “Фулбрайт” Станислас Шайо създава проект в Харвард, използвайки машинно обучение, за да изследва бъдещето на генеративния дизайн, влиянията и архитектурния стил. Докато изучава изкуствения интелект и потенциалното му интегриране в архитектурната практика, Шайо изгражда цяла методология за генериране, използвайки генеративни невронни мрежи (Generative Adversarial Neural Networks – GAN). Проектът на Шайо изследва бъдещето на изкуствения интелект чрез изучаване на архитектурните стилове, а работата му илюстрира влиянието на стила върху композицията на етажните планове. Работата на Шайо показва как един алгоритъм е пряко свързан с дизайна и как той има свои собствени характеристики.
Тъй като изкуственият интелект обогатява дизайна, архитектите се опитват да проучат бъдещето на естетиката и как можем да подобрим процеса на проектиране. “Алгоритмите могат да оптимизират критериите за изпълнение, като същевременно представят главозамайващ набор от визуални форми и модели”, пише директорът на Johnson Fain Скот Джонсън. Все повече машини се проектират сами, независимо дали чрез хардуер, софтуер или периферни устройства. В миналогодишна си статия в TheVerge.com Джеймс Винсент твърди, че Google използва машинно обучение, за да разработи следващото си поколение чипове за машинно обучение. Според инженерите на Google проектите на алгоритъма са “сравними или по-добри” от тези, създадени от хората, но могат да се генерират много по-бързо. До 2050 г. последиците от внедряването на изкуствения интелект ще бъдат широко разпространени във всички аспекти на ежедневието ни.
Тъй като светът е изправен пред редица неотложни и сложни предизвикателства – от климатичната криза до жилищното строителство – генеративният дизайн предлага рамки за преосмисляне на стила, естетиката и красотата. Сега можем да си представим нови творчески и социални процеси и, надяваме се, да работим с машинното обучение, за да положим основите на нова естетика.
Снимки: Tim Griffith
