ARCHINFORM: «Нейросеть не может создать целостный архитектурный проект»

ИИ-системы способны генерировать проектные решения, которые выходят за рамки традиционных методов архитектурного проектирования, но ответственность за проработку и их использование лежит на человеке. Такое мнение Движение.ру высказал Тимур Абдуллаев, основатель и руководитель архитектурного бюро ARCHINFORM.

Неправильные запросы

Архитекторы хоть и пытаются идти в ногу со временем и использовать нейросети в работе, но не всегда итоговый результат соответствует техническому заданию. Когда дело доходит до генерации изображений с помощью ИИ, многие сталкиваются с проблемой однообразных результатов. Главная причина этого кроется в том, что они не уделяют внимания составлению четких и детальных запросов. Если запрос сформулирован расплывчато или некорректно, ИИ приходится самостоятельно заполнять пробелы, что приводит к шаблонным и предсказуемым результатам.

Однако, существуют способы добиться более впечатляющих результатов — используя стратегию параллельной генерации изображений, работая одновременно с несколькими ветками дизайна. Если какой-то вариант особенно привлекает внимание, то можно использовать удачные элементы этого дизайна для создания новых, более конкретных текстовых запросов. Таким образом, постепенно совершенствуя и развивая идеи. Ключ к успеху в этом процессе — гибкость и готовность к импровизации. Таким образом, чтобы добиться результатов при создании изображений с помощью ИИ, стоит уделять внимание составлению точных и детальных запросов, а также не бояться экспериментировать и импровизировать в процессе работы. Только так раскрывается потенциал этой технологии и создавать запоминающиеся дизайны.

Нейросети по сути «сумма обобщенного опыта человечества», инструмент, ускоряющим уже существовавшие у архитекторов практики образного поиска, в процессе которого разработчик обращается к собственному опыту насмотренности, к подборкам из pinterest или поисковикам. Применение нейросетей в архитектуре пока что носит фрагментарный характер в решении частных задач или этапов работы — как правило, начальных (прототипический поиск) или финальных («дошлифовка» визуальных эффектов).

Новые архитектурные решения

Но все же как бы не относились к ИИ нельзя отрицать то, что он способен выполнять работу архитекторов более быстро и точно.. Это может привести к революции в архитектурной отрасли, вытесняя традиционных работников. В будущем преобразовать саму профессию архитектора, какой мы ее знаем сегодня.

Уже сейчас специалисты внедряют ИИ на разных этапах архитектурного проекта. Например, в архитектурной компании Захи Хадид использовали ИИ при создании концептуальных мудбордов для будущих зданий. Это демонстрирует, как технологии искусственного интеллекта способны взять на себя больше функций, которые традиционно выполнялись человеком-архитектором.

ИИ обладает способностью анализировать массивы архитектурной информации и генерировать на этой основе новые идеи и концептуальные решения. Программы генеративного дизайна, построенные на технологиях искусственного интеллекта создают десятки или даже сотни вариаций дизайнерских решений, учитывая заданные параметры и требования. Это открывает перед архитекторами возможности для исследования и поиска подходов, которые могли бы ускользнуть от человеческого восприятия и творческого воображения. ИИ-системы способны генерировать проектные решения, которые выходят за рамки традиционных методов архитектурного проектирования. Например, он может показать как бы выглядел дом из лавы.

Авторское право

Еще одна проблема, с которой сталкиваются архитекторы при использовании нейросетей — как защищать авторские права на произведения, созданные с их помощью. Существует много неопределенностей в правовом поле относительно того, кому принадлежат права на произведения, созданные с использованием ИИ. В разных странах правовые нормы отличаются, и часто не успевают за развитием технологий.

Некоторые архитектурные бюро используют лицензирование нейросетевых моделей и результаты их работы, чтобы защитить интеллектуальную собственность. Регистрация проектов в авторских обществах и патентных бюро также является практикой защиты прав.

Прогноз на будущее

Будущее нейросетей в архитектуре выглядит многообещающе, хоть и не в ближайшие 2-3 года. Уже сейчас искусственный интеллект уже встроен в программное обеспечение, которыми пользуются архитектурные команды и технологии информационного моделирования.

Также ожидается, что развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта будет способствовать еще большей автоматизации и оптимизации процессов проектирования. Интеграция нейросетей с другими передовыми технологиями, такими как интернет вещей (IoT) и большие данные, позволит создавать умные и адаптивные архитектурные решения.

Умные Города. Нейросети будут играть ключевую роль в проектировании и управлении умными городами, анализируя данные в реальном времени для оптимизации транспортных потоков, энергопотребления и инфраструктуры.

Персонализированный дизайн. Возможности нейросетей позволят создавать персонализированные проекты, учитывающие индивидуальные потребности и предпочтения клиентов, что приведет к удовлетворенности заказчиков.

Но пользователю нейросети важно отдавать себе отчет в том, что она предлагает лишь возможные варианты, образные ходы, ответственность за проработку и использование которых лежит на стороне генератора идей — человеке. Нейросеть не может создать целостный архитектурный проект в силу сложности и многофакторности последнего — архитектура как цельный продукт является результатом интеллектуальной и визионерской деятельности профессионала-разработчика.

По материалам выступления на выставке АРХ МОСКВА.

Фото: freepik.com

Точка зрения спикеров в материалах, которые публикуются в разделе «Колонка», может не совпадать с мнением редакции.