Технологии искусственного интеллекта (ИИ) автоматизируют задачи, которые когда-то были исключительной прерогативой человека. Машины на базе ИИ диагностируют заболевания сердца, прогнозируют погоду и даже пишут сценарии. Но смогут ли компьютеры когда-нибудь спроектировать безопасное, красивое и полностью функциональное здание? «Скорее всего, нет», — говорит Филлип Бернштейн.

В прошлом вице-президент компании Autodesk (крупнейшего поставщика ПО для проектирования и строительства) и практикующий лицензированный архитектор, Бернштейн называет себя «умеренным скептиком» в отношении потенциала ИИ. При этом он признает, что стремительное развитие технологий изменит сами методы работы архитекторов.

В своей книге 2022 года «Машинное обучение: Архитектура в эпоху искусственного интеллекта» (Machine Learning: Architecture in the Age of Artificial Intelligence) он излагает стратегию, которая поможет архитекторам извлечь выгоду из инноваций ИИ, не оказавшись ими вытесненными.

Недавно Бернштейн, работающий сейчас над обновленным изданием книги, побеседовал с Yale News о потенциальном влиянии ИИ на архитектуру и искусственную среду. Представляем отредактированную и сокращенную версию этого разговора.

До того как мы перейдем к ИИ: как предыдущие технологические инновации изменили работу архитекторов?

Филлип Бернштейн: Архитекторы используют технологии прежде всего для репрезентации. Мы проектируем и описываем масштабные сложные объекты с помощью изображений, чертежей и моделей. На протяжении тысяч лет мы использовали систему графических обозначений на бумаге — проще говоря, рисовали. Затем, примерно с середины 1980-х до середины 2000-х, мы использовали компьютеры по сути для того же самого — для вывода данных на бумагу. Создание чертежей на компьютере занимало меньше времени и было точнее, чем ручная работа.

В то же время здания становились сложнее, поэтому чертить приходилось гораздо больше. В недавней статье в Harvard Design Magazine была отличная инфографика, показывающая количество чертежей, необходимых для зданий в кампусе Гарварда. Для здания 1718 года постройки потребовалось два чертежа. Для объекта 1911 года — около двадцати. К 2016 году для описания нового лабораторного корпуса потребовалось уже более 1000 чертежей.

Примерно в 2008 году началось внедрение цифрового моделирования через так называемое BIM (информационное моделирование зданий). Это позволило нам создавать трехмерные модели зданий с заданными параметрами поведения материалов. BIM повышает точность и эффективность, поскольку управляет всеми данными об объекте и использует их для генерации чертежей. Но это не лишает архитектора субъектности: все решения по-прежнему принимает человек.

Как архитекторы взаимодействуют с ИИ сегодня?

Бернштейн: Сейчас индустрия в основном использует генеративные платформы вроде ChatGPT или Claude для выполнения мелких задач. Например, вы можете обучить языковую модель на маркетинговых материалах вашей фирмы, чтобы не писать тендерные предложения с нуля. Множество стартапов пытаются внедрить ИИ в самые разные процессы: что-то работает, но большая часть — нет.

А что именно работает?

Бернштейн: Самые интересные применения, которые я вижу, — это инструменты, повышающие эффективность нашей работы. Например, те, что документируют и анализируют аспекты трансформации проекта в реальное здание. Существует ПО на базе ИИ, которое берет BIM-модель и анализирует её на соответствие строительным нормам и правилам. Оно делает это не идеально, но помогает справиться с рутинной частью работы.

Разрабатываются платформы, помогающие переводить проектные данные в строительные. Они берут информационную модель и конвертируют её в так называемые «методы и средства производства» — стратегию возведения здания: какова потребность в рабочей силе? Сколько бригад нужно? Сколько это будет стоить и сколько времени займет?

Всё это очень любопытно, но я пока не видел ничего, что могло бы в корне подорвать основы профессии. Очень трудно совершить переворот в профессии, корни которой уходят в эпоху Просвещения.

Какие инновации могли бы действительно изменить профессию?

Бернштейн: На мой взгляд, нам нужен «ChatGPT для строительной индустрии» — фундаментальная модель, способная рассуждать о сложных трехмерных объектах, существующих во времени. А это невероятно сложно, потому что инструменты типа ChatGPT не обладают пространственным или временным мышлением.

Здесь, в Архитектурной школе, мы провели эксперимент совместно с Винсентом Герреро (директором по передовым технологиям). Мы составили подробный промпт с описанием здания и дали его четырем разным генераторам изображений. Результаты радикально отличались друг друг от друга и совпадали только в общих чертах — например, в выборе материалов (бетон, стекло и т. д.). Такие инструменты могут быть полезны для поиска идей: вы запрашиваете 10 вариантов трехэтажного здания с бетонным каркасом, и ИИ может показать то, о чем вы не задумывались.

Но, как я уже говорил, эти инструменты не понимают, что такое здание. Если я скажу ИИ: «Сделай высоту этажа 3,2 метра, глубину перемычек 45 сантиметров вместо 35 и уменьши отражающую способность стекла», он, возможно, справится с последним, так как это манипуляция пикселями. Но он не может работать с самим конструктивом здания.

Много говорят о мультимодальности ИИ — инструментах, объединяющих текст, изображения и видео. Но здание — это самый мультимодальный объект, который только можно вообразить. У него сложнейшие пространственные характеристики, материальность. Есть логика проектирования, совершенно иная логика строительства и третья — логика эксплуатации. Создание искусственной среды — это комплексное предприятие, и мы и близко не подошли к созданию ИИ-платформы, способной осмыслить всё это целиком. Сейчас мы лишь «прощупываем почву» в промежуточной зоне.

Как нам выйти из этой «промежуточной зоны»?

Бернштейн: В своей книге я утверждаю, что между эпохой BIM и эпохой полезного ИИ будет переходный период, который я называю «интерстиций (промежуток) данных». Сейчас сотни программ в строительной индустрии выдают данные — чертежи, модели, таблицы, отчеты. Но нет единой теории знаний, которая бы систематизировала их или превратила в качественные данные для обучения ИИ.

Адвокату легко найти судебный прецедент, потому что все дела индексируются в базах данных. В строительстве же наши данные невероятно разрознены и разнородны. Нам нужна стратегия их организации и гомогенизации. Только тогда мы сможем построить модель ИИ, способную мыслить в трех измерениях.

Что ИИ принесет профессии в конечном итоге?

Бернштейн: Я думаю, что ИИ ускорит, дополнит, а в некоторых случаях и заменит отдельные аспекты архитектурной деятельности. Но я не верю, что машины когда-нибудь станут архитекторами.

У архитектора есть обязанности, выходящие за рамки простого проектирования. Прежде всего, мы отвечаем за безопасность и здоровье людей — именно поэтому наша деятельность лицензируется. Мы общаемся с клиентами, чтобы понять их видение. Мы работаем с застройщиками, чтобы воплотить идеи в жизнь. Можем ли мы делегировать эту профессиональную ответственность алгоритму? Захочет ли этого общество? Если проект провалится, клиент может подать на меня в суд, потому что я несу профессиональную ответственность. Если мы передадим её алгоритму, то у этого алгоритма должен быть очень хороший страховой полис.

Тем не менее, если Сэм Альтман (гендиректор OpenAI) прав, а многие другие, включая меня, ошибаются, и мы в итоге достигнем общего искусственного интеллекта (AGI), превосходящего человеческий разум, — тогда мир изменится кардинально. И наша профессия вместе с ним.