«Это новое электричество»: как нейросети помогают архитекторам и дизайнерам делать свою работу лучше

Применение искусственного интеллекта затронуло практически все сферы жизнедеятельности современного человечества. Нейросети не обошли стороной архитектуру, градостроительство и дизайн: для одной части специалистов они стали инструментом для получения креативных решений и автоматизации рутинных задач, для другой — угрозой лишиться работы. Как технологические тренды влияют на современную архитектуру, порталу Vokrugsveta.ru рассказал Сергей Марков, генеральный директор и сооснователь архитектурного «Бюро А4».

От алгоритмов к нейросетям

В архитектуре нейросети стали задействоваться относительно недавно: примерно тогда, когда интерес к алгоритмам возрос у массовой аудитории и выросла популярность Midjourney и ChatGPT. При этом алгоритмы, связанные с машинным обучением, в дизайне и архитектуре применяли и раньше, чтобы создать адаптивные мастер-планы территорий или урбан-блоки. Встроенные нейросети уже появляются и в привычных программах, таких, как Photoshop.

«Такие новые алгоритмы в уже существующих программах — не совсем нейросети в привычном понимании обывателя. По сути, это плагины с определенными алгоритмами, которые помогают в проектировании того или иного объекта или создании его основы. Они могут сильно упрощать работу архитекторов, дизайнеров и разработчиков. Как правило, все большие компании, которые стремятся к стандартизации и определенному уровню качества, приходят к необходимости создания унифицированной платформы, чтобы получать результат быстрее обычного, да еще и с контролируемым качеством», — отмечает Сергей Марков.

Алгоритмы машинного обучения начали показывать себя еще до начала XXI века: в 1997 году программа Deep Blue обыграла в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова (признан в РФ иностранным агентом). Программа AlphaGo пошла дальше: в 2016 году она выиграла партию у магистра игры в го в Китае. В отличие от шахмат, го — интуитивная игра с бесконечным количеством вариаций, и в ней тяжело прогнозировать ходы.

Друг или враг?

В этом отношении архитекторы ничем не отличаются от переводчиков, художников или других специалистов. Главный аргумент «против» — нейросети отнимут у архитекторов их хлеб. А главный аргумент «за» — получение более широких возможностей для творчества и вдохновения. А также то, что нейросети смогут взять на себя рутинные задачи. Например, в вопросах аналитики у нейросетей есть огромное преимущество благодаря быстрой обработке больших данных.

«В проектах благоустройства существует большой блок аналитики, где при проектировании мы отсматриваем пешеходные потоки, данные по транспорту, различные локации. Эти большие данные вполне могла бы выдать нам обучаемая нейросеть, а еще и сделать какой-то вывод на основании этой информации. Несколько таких приложений есть у компаний-гигантов, потому что они имеют высокие технологии, программные мощности и большой массив данных. Тот же Google делает дочерние проекты или инвестирует в стартапы, связанные с урбанистикой. По сути, это приложения для архитектора, которые позволяют создать идеальную застройку за счет простого изменения ползунков», — отметил сооснователь Бюро А4 Сергей Марков.

По мнению специалиста, развитие нейросетей может повлиять на архитекторов, выполняющих типизированные задачи. Однако очевидно, что с нейросетями в обозримом будущем мы будем соприкасаться все теснее. Это доказывает популярность тех же ChatGPT и Midjourney.

«То, что использует большое количество людей, неминуемо становится новой нормальностью. Многие сравнивают появление нейросетей с изобретением электричества. Когда оно появилось, многие пугались, не хотели устанавливать лампочки, не понимали, как оно работает. Но сейчас мы не представляем мир без электричества и даже уже не задумываемся о его принципах работы. Потенциально нейросети и искусственный интеллект могут стать новым электричеством. Речь не идет о том, что нейросеть полностью может заменить архитектора, концептуалиста или дизайнера. Но она может стать отправной точкой для создания чего-то нового», — говорит Сергей Марков.

Восстановить утраченное

Нейросети могут решать не только глобальные, но и простые, «человеческие» задачи, оказывая неоценимую помощь. Показательным будет кейс «Бюро А4», в котором команда исследовала потенциал взаимодействия человека и ИИ через призму истории одной семьи.

Архитектор Рита Селькова записала воспоминания своей бабушки о старом деревенском доме. На основе этой информации и фото нейросеть Midjourney воссоздала образ этого дома из отдельных его элементов, восстановив память о нем. Работа проходила в несколько этапов, корректировки в проект вносила сама бабушка Риты. Модель дома распечатали на 3D-принтере и разместили на постаменте из обгорелого сруба — символе прошлого. Используя такой подход, можно сохранить любой объект для воссоздания его в будущем для потомков.

Несмотря на стремительное развитие нейросетей, подобной технологии возвращения воспоминаний через архитектуру еще не было. Теперь основе методологии можно разработать дальнейшую технологию восстановления исчезнувших объектов архитектуры.

«Для бабушки было особенно важно увидеть восстановленный̆ образ ее прошлого. Это позволило пережить часть дорогих воспоминаний, восстановить связь с местом, где она провела много счастливых моментов жизни», — отметили создатели проекта.

Как использовать нейросети в разных сферах архитектуры

В стремительно меняющемся и развивающемся мире девелоперы заинтересованы снижать сроки выполнения работ. И нейросети в этом отношении — отличная возможность для компаний быть более продуктивными. В первую очередь, инициатива о внедрении или разработке собственных нейросетей идет от государства или бизнеса, уверен Сергей Марков. Это применимо ко всем проектам и в туризме, и в культуре, и в других отраслях.

«Кровь нейросети — это большие данные. Работая с big data, можно получать, в том числе, и объемные решения. Но пока большинство архитекторов пользуются сторонними нейросетями. А чтобы создать свою, компании нужно много средств, получение больших данных, большие программные мощности, серверы, где данные могли бы храниться, дата-центров для их обработки и обучения нейросети… Поэтому в основном инновации исходят от таких IT-гигантов, как Google, Amazon, Microsoft. Возможно, скоро сторонние разработчики и пользователи смогут, используя мощности больших компаний, создавать свои нейросети. И тогда любой архитектор сможет воспользоваться большими мощностями. Вопрос лишь в том, насколько мир открыт в целом, и для России в частности. Но, если это произойдет, будет большой виток развития индустрии», — считает Сергей Марков.

Как подружиться с нейросетями

Сделать это можно там же, где нейросети и существуют, — в интернете! Смотреть подборки сервисов и программ для архитекторов на известных сайтах вроде The Architect, DesignBoom, Divine и других. Пока такие чек-листы в основном размещены на иностранных ресурсах. А вот отдельных курсов по работе с нейросетями еще не создали. Зато можно посещать лекции, мастер-классы, смотреть видеоролики, чтобы правильно формулировать задачи и запросы, загружать картинки, генерировать изображения и так учиться работать с нейросетями эффективнее.

В симбиозе с этим техническим инструментом можно решать множество задач даже без полноценной команды, что ранее одному человеку было не по силам.

«Нейросеть может заменить знания всего мира. В одну из таких сетей загрузили данные из всех библиотек. И эта нейронная сеть может заменить буквально всё в плане информации, если ей заданы определенные алгоритмы. Результат зависит от того, чему нейросеть обучается. Многие, например, удивляются тому, что Midjourney не умеет делать столько пальцев, сколько нужно, но она просто не создана, чтобы работать с цифрами, не обучена этому. Но потенциально любая нейросеть это может, главное — правильно обозначить задачу», — подчеркивает Сергей Марков.

В эпоху цифровой реальности нейронные сети стали инструментом, к которому архитекторы будут обращаться в повседневной работе все чаще и чаще. При этом, уходя от CAD-систем и чертежей к технологиям искусственного интеллекта, пользователи и разработчики должны помнить: нейросети настраивают люди, и без помощи человека они пока не могут работать самостоятельно, заключил эксперт.

Как нейросеть видит города России в образе людей, смотрите здесь.