Роботы, алгоритмы и метавселенные

Сможет ли индустрия архитектуры и дизайна пережить столкновение с искусственным интеллектом?

ЖАННА ДИКАЯ Архитектор-градостроитель бюро «Меганом», руководитель образовательного направления в Fardo.today, куратор направления нейросетей в архитектурной школе «Марш», автор телеграм-канала «Записки архитектора».

ГЛЕБ СОЛНЦЕВ Современный мультидисциплинарный художник. В своих работах использует VR, NFT, Metaverse и искусственный интеллект

УЛЬЯНА ОСИПОВА Ведущий архитектор, партнер по вопросам молодежной политики и программ просвещения архитектурного бюро Osetskaya.Salov, член Союза московских архитекторов. Эксперт в области проектирования с использованием технологии ИИ, практикующий художник-график.

В прошлом году команда канадских архитекторов Nollistudio устроила необычное соревнование: трое профессиональных архитекторов сошлись в неравной схватке с нейросетями Midjourney, DALL-E и Ghat GPT в надежде доказать широкой общественности, что искусственный интеллект (ИИ) не сможет превзойти живого человека. Участники должны были сделать план здания, рендеринг и описание проекта. Архитекторы выложились на 200%, но нейросети с лёгкостью обошли их на всех этапах.

О том, соперничают ли технологии с людьми и как нейросети меняют индустрию сегодня, мы поговорили с экспертом в области проектирования с использованием технологии искусственного интеллекта Ульяной Осиповой, урбанистом Жанной Дикой и мультидисциплинарным художником Глебом Солнцевым.

ПРИВЕТ ИЗ ДАЛЁКОГО ПРОШЛОГО

Жанна Дикая: Мечты о создании мыслящих машин берут начало в далекой древности. Греческая мифология хранит образ Талоса — гигантского бронзового автоматона, охранявшего остров Крит. Уже тогда люди представляли себе механизмы, способные думать и действовать, а первые попытки создания таких устройств возникли задолго до нашей эры.

В XVIII веке философ Жюльен Оффре де Ла Метри вызвал фурор своим трактатом «Человек-машина», где провозгласил революционную мысль: мышление — это не мистика, а механизм. Он предположил, что разум — это не результат влияния эфемерной души, а работа биологической машины, мозга. Этот взгляд стал ключевым моментом в развитии идей, которые позже привели к созданию искусственного интеллекта.

Переломный момент наступил в 2018 году, когда OpenAI выпустила первую версию GPT — языковой модели на базе архитектуры трансформеров. Это стало началом новой эпохи — эпохи генеративного ИИ, в которой машины не только выполняют команды, но и учатся создавать что-то новое.

Сегодня дизайнерам доступно множество нейросетей: Midjorney помогает визуализировать концепции, StyleGAN способна синтезировать изображения, комбинируя стили разных эпох и направлений. ARCHITEChTURES анализирует топографию участка, динамику климата и оптимизирует бюджет. С исследовательской точки зрения интересна нейросеть ArchiGAN Станисласа Шеллу, отмечает Жанна Дикая: «Он одним из первых перевел технологию pix2pix из задачи генерации котиков и сумочек в архитектурное проектирование. Нейросеть стала инструментом для оптимизации архитектурных проектов. В огромной палитре результатов можно найти инновационные решения, которые могли быть упущены в традиционных подходах». Кажется, что возможности ИИ безграничны и возникает вопрос: «нейросеть – инструмент или соавтор»?

Жанна Дикая: Когда я изучала нейросети и Data Science в ВШЭ, на мое желание использовать эти технологии в работе сначала смотрели с осторожным интересом. В 2019 году использование ИИ было неразрывно связано с навыком программирования, и мне удалось «залезть под капот» как языковых моделей, так и моделей, связанных с компьютерным зрением. Хотя, на мой взгляд, они были очень утилитарными и не решали творческих задач. Более подходящими были нейросети семейства GAN, которые или учились воспроизводить увиденные иллюстрации (pix2pix), или пытались скрещивать одно изображение с другим (BigGAN).

ДЛЯ ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТА ЖАННА ОБУЧАЛА НЕЙРОСЕТИ ОТРИСОВКЕ НОВЫХ ГОРОДОВ ПО СВОИМ ЭСКИЗАМ. ЕЙ УДАЛОСЬ СОБРАТЬ 14 000 ФРАГМЕНТОВ РАЗНЫХ ГОРОДОВ И ЧАСТЕЙ НАШЕЙ ПЛАНЕТЫ, РАССОРТИРОВАТЬ ПО ТИПАМ И КАТЕГОРИЯМ И …СЫГРАТЬ С НЕЙРОСЕТЬЮ В ИГРУ: ВИЖУ ДОРОГИ, РИСУЮ ДОМА. ЛУЧШЕ ВСЕХ С ЗАДАЧЕЙ СПРАВИЛАСЬ НЕЙРОСЕТЬ CYCLE GAN. ПРОЦЕСС БЫЛ ОЧЕНЬ УВЛЕКАТЕЛЬНЫЙ, А РЕЗУЛЬТАТ ЭКСПЕРИМЕНТА НЕПРЕДСКАЗУЕМЫЙ: ИЗ ВСЕХ 14000 ОБРАЗЦОВ НЕЙРОСЕТЬ ЛУЧШЕ ВСЕГО ВЫУЧИЛА ИМЕННО БАШЕННЫЙ ТИП ЗАСТРОЙКИ, ВНЕ ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТИПОВ ГОРОДСКОЙ СЕТКИ.

Позже, когда программистам удалось связать языковые и графические нейросети, случился БУМ. Архитектор получил новую задачу — курировать работу нейросети и контролировать результат. Поэтому ИИ, созданный
по образу и подобию человеческого сознания, — больше инструмент, чем соавтор. Есть, конечно, задачи, где машина справляется лучше и быстрее, например, аналитика больших данных, в том числе городских.
Машины неспособны мыслить и создавать инновационные дизайны, но отлично могут прогнозировать, оптимизировать расчеты и автоматизировать рутинные задачи, что позволяет архитекторам сосредоточиться на креативных аспектах работы.

«Вместо многих часов «ручного» проектирования у нас остаётся больше времени на настоящее творчество», — считает Ульяна Осипова. В прошлом году бюро Osetskaya.Salov организовало воркшоп «Квинтэссенция сакрального», где участники разрабатывали пространства для ментального здоровья человека в 5 различных средах обитания. Образы архитектурных пространств, видеоряд, озвучка и музыкальное сопровождение проектов — всё было разработано при помощи набора нейросетей. Главным итогом проделанной работы стал вывод — нейросеть категорически не способна к самостоятельному творчеству. Креативные идеи берутся исключительно из фантазии человека, а нейросеть лишь помогает реализовать наши замыслы.

Ульяна Осипова: Сегодня нейросети уже не являются новшеством — почти каждый слышал про их возможности. Многие передовые архитектурные бюро интегрируют в свою работу нейронные сети и используют
их для архитектурного проектирования, городского планирования и даже для управления этапами строительства. Например, всемирно известное бюро ZHA разработало собственное ПО на основе нейросети для работы с параметрическими данными и предпроектным анализом. Самым популярным инструментом становится уже не та нейросеть, которая позволяет генерировать красивые картинки, а та, которая способна автоматизировать рабочие процессы, анализировать огромные массивы данных и разрабатывать генеративный дизайн при помощи методов параметрики. Говоря простым языком, современная нейросеть уходит от понятия «игрушка для дизайнеров» и все больше становится серьезным инструментом в проектной отрасли.

БЕСКОНЕЧНЫЙ ИСТОЧНИК КРЕАТИВА

Некоторые художники оп-арта экспериментировали с ранними языками программирования для создания случайно сгенерированных произведений искусства ещё в 70-е гг. XX века. Пионером в этой области стала Вера Молнар, создававшая алгоритмические картины, основанные на простых геометрических фигурах. Сегодня ИИ-искусство можно найти в нью-йоркском MoMA, на аукционе Sotheby’s и Венецианской биеннале. В России невероятные работы создаёт междисциплинарный художник Глеб Солнцев.

Глеб Солнцев: «Мои первые работы, созданные совместно с нейросетями, появились в 2020 году в рамках работы творческого объединения @Sun.Gaz. Тогда же, вместе с инженером нейронных сетей Алексеем Газиевым, мы приступили к созданию нейросети закрытого типа, без доступа к интернету, которая бы обучалась только на моих работах. Через три года, на выставке в галерее FineArt, я представил живописный проект «Метод Персон», в котором наша ИИ выступила в роли подмастерья: ей была доверена отрисовка задников картин для создания нейроимпрессионистских пейзажей. Также на этой выставке состоялась коллаборация нашей нейросети с искусственным интеллектом роборуки «РобАрт»: механическая рука писала на холсте работу, сгенерированную нашей нейросетью».

Новые технологии размывают грань между физическим и виртуальным. Возникают новые пространства — метавселенные, где можно потренироваться в создании проектов с отличной от земной гравитацией или проектировать города, основываясь на принципах геймдизайна. Некоторые архитектурные бюро используют в работе игровые движки: так, с помощью Unity можно создавать VR и AR-площадки для совместной работы команды, напрямую экспортируя в программу проекты из Archicad и Revit.

В России на стыке архитектуры и IT работает компания SA lab. В сентябре партнёры компании, вычислительный дизайнер Степан Кухарский и архитектор бюро Cloud Cooperation Алик Сумин, провели мастер-класс по визуализиции города на базе геометрии с помощью нейросети ComfyUI. Итогом стали невероятные пространства, использующие абстрактную архитектуру.

СОТРУДНИЧЕСТВО ВЫГОДНЕЕ СОПЕРНИЧЕСТВА

Ульяна Осипова: Мы используем Midjourney, Stable Diffusion и TopazGigapixel для концептуального проектирования и постобработки визуализаций – они помогают улучшить качество получаемых изображений, и работа идёт в 5 раз быстрее. Больше не нужно рендерить множество черновых визуализаций, достаточно за пару минут сгенерировать 20 вариантов и выбрать лучший. На сам рендеринг времени также стало уходить значительно меньше, поскольку теперь нет нужды подгружать в сцену тяжелые модели с качественной проработкой — хватит примитивных моделей и правильно выставленного освещения, а детализации и реалистичности можно достигнуть в Stable Diffusion.

Жанна Дикая: А мы с нейросетью развлекаемся. Правда в том, что это отличный способ гораздо шире посмотреть на проектную задачу на этапе разработки концепции. Сначала я составляю список гипотез и начинаю с языковыми моделями поиск смыслов. Раньше мне в этом помогала Яндекс Балабоба, очень её любила, но она, увы, на заслуженном отдыхе.

Когда я нащупала достаточно интересный контекст, могу перейти в генерацию картинок на Midjourney или Stable Diffusion. Написание текстовых промптов считаю отдельным видом медитации, т.к. это очень творческий процесс, иногда затянувшихся экспериментов. Гораздо более успешны применения ИИ на финальном этапе, когда нужно навести немного лоска и красоты, усилить акценты. А вообще, очень жаль, что никто ещё не научил нейросеть чертить за меня туалеты. Если серьезно, то всё, что имеет отношение к точности, требует больших вычислительных мощностей и пока доступно не всем, но процесс развития идёт очень быстро, и скоро всё будет.

А СУДЬИ КТО?

Бытует мнение, что нейросети – зло и юридически необоснованный машинный плагиат. Некоторые даже сравнивают процесс обучения ИИ на основе работ художников прошлого и настоящего с мошенничеством. Выходит, что использование новых технологий в работе связано не только с моральной стороной вопроса, но и с юридической.

Ульяна Осипова: Нормативно-правовая база в отношении работы с нейросетями всё ещё находится на стадии разработки, поэтому авторы произведений, на которых обучались нейросети, действительно остаются ни с чем. Однако вероятность чистого плагиата всё же крайне мала, поскольку нейросеть работает по принципу генерации среднеарифметического значения из миллиона возможных вариаций, и утверждать, что это плагиат, конечно, не слишком корректно. Более того, нейросеть не может создавать без помощи человека. Именно человек
задает параметры для проектирования (промпт), отправляет референс и просит нейросеть создать конкретный результат. Поэтому тут претензии могут быть не столько к нейросети, сколько к её оператору. Кроме того, не на чужих ли работах учится архитектор-человек?

Жанна Дикая: Нейросети не были придуманы под задачи конкретно проектирования и создания творчества – всё это случайность, интерпретация математических ошибок и то, как мы её приручили. На всех этапах развития есть добродеи и немного злодеи, вопрос в том, когда активно проявится полиция нравов. В некоторых сферах ИИ уже запретили и активно работают над нормативно-правовым регулированием. С первого августа 2024 г. вступил в силу закон Европейского союза о регулировании искусственного интеллекта – это первый в мире нормативный акт, который классифицирует все основанные ИИ по уровню риска — от низкого до
неприемлемого.

«Технологическое будущее уже с нами, и мы создаем историю ИИ в архитектуре прямо сейчас», – подводит итог Жанна Дикая. И хотя искусственный интеллект не обладает развитым абстрактным мышлением и пока не способен создавать функциональные планировки или
креативные дизайны, он помогает спасаться от рутины, а ещё может поделиться с нами своим экспертным мнением.

ChatGPT: «Нейронные сети в архитектуре – это как дизайнер, который никогда не устает и всегда готов предложить 100 вариантов стула (все они похожи на что-то, что вы видели в космическом фильме). Они умеют генерировать креативные идеи, но не спрашивайте их о том, как сделать душевую без углов. А ещё, если ваш проект не нравится, просто скажите, что это постмодернизм! :)»