Искусственный интеллект (ИИ) быстро эволюционировал из академической дисциплины в потребительский продукт. Постоянное появление новых моделей и огромный объем информации затрудняют критическое потребление, требуя от архитектуры принятия подхода, основанного на методологии и критическом анализе.
В настоящее время ИИ развивает пространственный интеллект, то есть способность понимать поведение физического пространства. Это позволяет специалистам в области архитектуры оценивать проекты относительно их окружения уже на этапе концепции. При разумном использовании ИИ может связать архитекторов со сложностью природы, повышая качество строительной практики, поскольку мы моделируем мир, чтобы научиться жить в нем.
Инструмент как дизайнер человека
Исторически человечество претерпевало большие изменения в образе жизни каждые несколько столетий. Промышленная революция сократила эту частоту до нескольких поколений. ИИ резко ускорил этот цикл изменений, темпами, которые еще неизвестны.
Цитируя Жан-Франсуа Лиотара, верно, что технология была создана не людьми, а наоборот. В сценарии, где инструменты формируют людей быстрее, чем когда-либо, возникает вопрос о том, как направлять собственную эволюцию для достижения симбиоза между природным и искусственным интеллектом, и какие компетенции необходимы, чтобы ИИ формировал нас положительно.
ИИ предлагает новый шанс расширить индивидуальные возможности, начиная с первых книг, которые сделали массовое образование возможным, через неограниченный доступ к информации через Интернет, до возможностей навигации и творчества, предоставляемых ИИ.
От языка к моделям мира
Большие языковые модели (LLM) учатся о мире через текстовые описания. Они работают, предсказывая последовательности текста на основе статистических закономерностей, имитируя человеческую речь и рассуждение с использованием больших объемов данных и простых вероятностей.
В отличие от этого, мировые модели — это системы, разработанные для понимания функционирования среды, включая ее физические правила, пространственную динамику, причинно-следственные состояния и функциональные структуры, что позволяет прогнозировать новое поведение. Фэй-Фэй Ли описывает современные LLM как «ремесленников слов в темноте», которые красноречиво говорят о трехмерном мире, никогда физически с ним не взаимодействуя, утверждая, что пространственный интеллект является следующим большим прорывом в этой области.
Для архитектуры это различие имеет решающее значение. Текстовая модель не может предсказать, как физическая и социальная реальность отреагирует на проект, в то время как пространственная модель позволяет моделировать сценарии, проверяя предложение на такие факторы, как гравитация, ветер, солнечное излучение, износ и использование человеком. Динамика, такая как тепловое рассеивание, поглощение влаги, рассеивание загрязняющих веществ и поток людей, предоставляет обратную связь, которая направляет разработку проекта, вместо того чтобы просто навязывать форму поверх них.
Хотя симуляция может служить основой для принятия решений, она не должна нести конечную ответственность. Крайне важно наличие специалистов с ясностью критериев и проницательностью, использующих ИИ как ответственный аналитический инструмент, а не просто как двигатель производительности. Архитектор становится меньше создателем форм и больше проектировщиком систем знаний, оцениваемым по способности предвидеть последствия в сложной и часто неопределенной реальности; человеческий элемент остается в процессе.
Mindhub для интеллектуальных миров искусственного интеллекта
Пространственный интеллект требует гибридных профессиональных профилей, способных интегрировать дизайн с вычислительной инженерией и материаловедением. Mindhub for Intelligent Artificial Worlds (MIAWS), расположенный в ETSAM, Политехническом университете Мадрида, функционирует как цифровой центр, ориентированный на весь сектор AEC, структурированный вокруг этой технологической трансформации. Этот центр объединяет оригинальные исследования с глобальной сетью учреждений и экспертов.
Его программа Foundations предлагается онлайн в десяти модулях, направляя участника от моделирования и симуляции с помощью ИИ до визуализации и интеграции данных. Цель состоит в том, чтобы позволить следить за технологическим прогрессом, сохраняя при этом критическое суждение, приглашая заинтересованных лиц ознакомиться с программой и принять участие в этих изменениях.