Как гласят результаты исследования британской организации Corndel, которую в прессе принято называть «поставщиком стратегических навыков», люди, занятые работой с данными, всерьез опасаются конкуренции со стороны искусственного интеллекта. Телеграм-канал «Базис застройщиков» отмечает, что экспертами Corndel были опрошены 300 руководителей высшего звена в области обработки данных и 1500 сотрудников, деятельность которых содержит задачи, связанные с данными.

Выяснилось, что 61% молодых работников верят: дальнейшее развитие ИИ уже сейчас заберет по меньшей мере 25% их работы. А 38% молодых людей в возрасте от 18 до 34 лет опасаются, что искусственный интеллект отнимет как минимум 50% их работы в ближайшие десять лет. «Дальнейший анализ показал, что 92% сотрудников, работающих с данными, считают, что на их рабочем месте существует дефицит навыков, а более 82% не прошли подготовку по использованию искусственного интеллекта», — говорится в исследовании.

Сообщения о том, в какую еще часть нашей профессиональной, общественной и даже личной жизни встроились нейросети и искусственный интеллект, приходят ежедневно, и даже всегда слывший косным рынок недвижимости вовлечен в этот процесс. Теперь практически на любом профильном мероприятии, будь то масштабный Московский урбанистический форум или локальная публичная дискуссия «Инновации в дизайне общественных пространств. Изменение пользовательских сценариев» в рамках общероссийской профессиональной премии Innovative Public Interiors Award, непременно обсуждается вопрос участия нейросетей и ИИ в урбанистике и проектировании городов, в городском управлении, в выработке маркетинговых стратегий и так далее. В частности, на состоявшемся в конце апреля в Санкт-Петербурге ABD Talks (традиционном завтраке архитектурного бюро ABD architects) был дан весьма подробный анализ того, как новые технологии меняют подход к созданию пространств.

Чат-бот GPT сформулировал текст и создал изображения в поддержку рекламной кампании московского жилого небоскреба «Дом Дау». Наружная рекламная кампания столичного проекта Opus компании Pioneer также разработана командой креативного дома Exalter с применением новейших технологий. Примеры, причем самые разнообразные, можно приводить и дальше.

В преддверии Дня архитектора, который в этом году будет отмечаться 2 октября, справедливо задаться вопросом: так что же такое нейросети и ИИ для архитекторов и проектировщиков? Точнее, так: что они такое сегодня, а главное, завтра — помощники или уже конкуренты?

Прежде чем продолжить этот разговор, стоит привести фрагмент одного из майских материалов BFM.ru. «Конечно, люди, для которых искусственный интеллект — профессиональная сфера деятельности, немедленно скажут, что не стоит называть ИИ все подряд, что искусственный интеллект отличает свобода творчества и свобода решений, которых по определению нет, например, у нейросетей, что, наконец, к тесту Тьюринга (так называемому тесту на человечность, призванному определить, с каким интеллектом общается собеседник — человеческим или искусственным) та же нейросеть даже не сможет подступиться, поскольку у нее нет для этого необходимого инструмента (как не сможет вступить в словесный диалог человек, у которого нет рта), и так далее. Но для рынка недвижимости это пока слишком тонкие настройки, поэтому на данном этапе можно договориться и называть ИИ все, что хоть отчасти относится к технологиям с использованием искусственного интеллекта и в основе чего в качестве ключевого элемента лежит математическая модель».

Очевидно, что сейчас нейросети позволяют оптимизировать работу человека благодаря алгоритмам и машинному обучению. «Можно нарисовать скетч от руки, описать его — и нейросеть сгенерирует образ, визуализирует идею в фотореалистичных материалах и текстурах, которые можно взять за основу проектирования. Можно работать с инфраструктурой города: информацией о сетях, замерах потоков пользователей и окружающей среды», — приводит примеры руководитель проектов консалтингового бюро Atlas Елена Трубина. То есть пока нейросети и ИИ — помощники, и руководитель проектного отдела «Дом.РФ» Ксения Голубева абсолютно с этим согласна.

Ксения Голубева руководитель проектного отдела «Дом.РФ» «Искусственный интеллект постепенно проникает во все сферы нашей жизни, и градостроительство не исключение. В нашем проектном офисе «Дом.РФ» мы воспринимаем нейросети и ИИ в первую очередь как помощников. Мы применяем их в генерации изображений, когда нужно показать пример здания с определенной функцией (но не точную копию существующего), а также когда нет времени на посадку в рамках площадки с учетом индивидуальных особенностей (например, если нужно быстро получить картинку углеродно нейтрального кампуса), в анализе большого объема данных (скажем, когда создаем код для синхронизации самых популярных мест в городе согласно фото из соцсетей, в дорисовке изображений (если, к примеру, нужно изменить фасад музея, «поиграть» материалами), в расположении застройки на территории согласно стандарту комплексного развития территорий «Дом.РФ» (например, когда нужно быстро поменять типы застройки и функционал). ИИ позволяет нам значительно сократить время на рутинную работу, автоматизировать часть процессов. Но нейросеть пока не может, например, воплотить творческую составляющую, которая нередко является ключевой частью проекта. Также ИИ не способен учитывать культурные и экономические особенности территории (помимо географических). Поэтому развитие новых технологий, конечно, двигает нас в светлое будущее, но вряд ли они когда-нибудь полностью заменят урбанистов».

По словам Елены Трубиной, на данный момент можно выделить три ключевые направления работы архитектора, проектировщика, урбаниста с нейросетями. Первое — автоматизация проектирования.

Елена Трубина руководитель проектов консалтингового бюро Atlas«Прогрессивные архитектурные и дизайнерские бюро создают собственные модели, которые тренируют и применяют для генеративного дизайна и оптимизации ресурсов: загружая в модель массивы данных прошлых проектов, ее обучают распознавать детали и ДНК стиля архитектуры проектов определенного автора. Модель учится, распознает элементы, фишки и «авторский почерк» и впоследствии по заданным параметрам может сама создавать уникальный дизайн. Но все не так просто. Для эффективности работы генеративного дизайна в модель нужно залить огромное количество обучающей выборки набора данных. Например, дизайн Захи Хадид или Куп Химмельблау сразу узнаваемый, их ни с чем не перепутать. Эти и другие крупные бюро разрабатывают внутренние нейросети, которые могут быстро помочь создать образ, эскиз, концепцию пространства, здания и промышленного дизайна».

Второе направление — анализ данных: ИИ способен обрабатывать колоссальные объемы данных о климате, потоках, энергоэффективности, сегментировать информацию и выдавать лучшее решение для той или иной ситуации. Например, посчитать количество людей в загруженном массиве или домов в генплане, проанализировать сетку кварталов и учиться генерировать новые.

Наконец, третье направление — прогноз данных и оптимизация: ИИ может предсказать наилучшие результаты, помогая архитекторам выбрать вариант с учетом совокупности факторов территории, ожиданий заказчика, экономики и эстетики. «В мастер-планировании микрорайона «Молодой Оренбург» (600 гектаров на периферии города) мы применяли компьютерное тестирование разработанных параметров застройки: при заданных размерах участков, типах застройки и параметрах объемно-пространственного регламента модель выдавала множество комбинаций и сочетаний, а мы анализировали эти варианты и выбирали вариант наиболее комфортной застройки. Вручную протестировать это практически невозможно: требуются многократные вычислительные операции для агрегации всех возможных вариантов комбинирования. Полученные конфигурации застройки позволили проверить параметры и эстетику, отсортировать и откорректировать решения в пользу улучшения качества проекта», — вспоминает Елена Трубина.

В ответе на вопрос, что сегодня можно, а главное, что завтра будет нужно поставить между словами архитектор и нейросеть — & или vs, профессионалы слегка разошлись во мнениях, а сама нейросеть вообще была весьма категорична. Но об этом в следующий раз.