ro | en
Argument › Nr. 16/2024

Modele și artefacte / Prompturi și metafore. Către intenționalitate în proiectarea arhitecturală asistată de AI

https://doi.org/10.54508/Argument.16.01

  • / Universitatea de Arhitectură și Urbanism „Ion Mincu”, București, RO

Rezumat

Această lucrare face legătura între natura metaforică a intențiilor arhitecturale, artefacte, experiențe și proiectarea computațională asistată de AI, precum și noi posibilități de proiectare folosind realitatea virtuală. O relație strânsă între metafore și arhitectură este în general recunoscută în discursul teoretic, însă afirmațiile metaforice sunt greu de verificat, iar dificultatea este amplificată atunci când se încearcă producerea sau stabilirea oricărei relații între intențiile arhitecturale formulate ca metafore lingvistice și artefactele arhitecturale ca metafore spațiale.

AI-ul generativ prezintă o provocare pentru modul în care este conceptualizată proiectarea arhitecturală. Confruntați cu perechi de prompturi textuale și reprezentări vizuale ale unor artefacte ipotetice asamblate prin manipularea statistică a pixelilor, avem nevoie de perspective noi care să abordeze istoricitatea și intertextualitatea datelor de antrenament ca artefacte de sine stătătoare, noul context al cuplării lor, precum și codarea, decodarea și manipularea lor. Sistemele AI nu sunt constrânse de realitate, astfel, imaginile generate descriu artefacte fundamental invalide. Observăm că este necesar un efort semnificativ pentru a transforma imaginea sugestivă într-o propunere arhitecturală valabilă. În plus, analizând capacitatea modelelor generative de inteligență artificială de a crea noi tipologii de clădiri, a devenit evident că astfel de modele de inteligență artificială sunt deficitare. Ipoteza noastră este că interpolarea este o abordare inadecvată pentru proiectarea arhitecturală.

Prin urmare, propunem un parcurs către un sistem diferit de inteligență artificială, bazat pe învățarea prin ranforsare și pe modele lingvistice mari, capabil să transforme intențiile arhitecturale în artefacte arhitecturale. Acesta trebuie să dispună nu numai de un solver, ci și de un sistem general de analiză și sinteză pentru a ajuta la negocierea între intenții potențial contradictorii. Nu în cele din urmă, discutăm meritele unui astfel de sistem atunci când este asociat cu realitatea virtuală. Ca mediu de reprezentare, realitatea virtuală poate produce o simulare convingătoare a realității, inducând iluzia prezenței, ceea ce permite un angajament fenomenologic semnificativ cu artefactele virtuale, un angajament care păstrează relația metaforică dintre intențiile arhitecturale și artefactele digitale.

Cuvinte cheie

Arhitectură, Modelare, Artefacte, Metafore, Reprezentare, IA, Codare

Download

Referințe

  1. Barthes, R. (1981). Camera lucida: Reflections on photography (R. Howard, Trans.). Hill and Wang. (Original work published 1980).
  2. Benjamin, W. (1972). A short history of photography (S. Mitchell, Trans.). Screen, 13(1), 5–26. https://doi.org/10.1093/screen/13.1.5 (Original work published 1931)
  3. Bernstein, P. (2022). Machine learning: Architecture in the age of artificial intelligence. RIBA Publishing. https://doi.org/10.4324/9781003297192  
  4. Canese, L., Cardarilli, G. C., Di Nunzio, L., Fazzolari, R., Giardino, D., Re, M., & Spanò, S. (2021). Multi-agent reinforcement learning: A review of challenges and applications. Applied Sciences, 11(11), Article 4948. https://doi.org/10.3390/app11114948
  5. Chaillou, S. (2022). Artificial intelligence and architecture: From research to practice. Birkhäuser. https://doi.org/10.1515/9783035624045  
  6. Chan, S. H. M. (2021). The effects of nature in virtual reality on psychological wellbeing [Doctoral dissertation, Nanyang Technological University]. Nanyang Technological University Repository. https://doi.org/10.32657/10356/156158 
  7. Chang, S., Saha, N., Castro-Lacouture, D., & Yang, P. P.-J. (2019). Multivariate relationships between campus design parameters and energy performance using reinforcement learning and parametric modeling. Applied Energy, 249, 253–264. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.04.109  
  8. Collins, P. (1998). Changing ideals in modern architecture, 1750-1950. McGill-Queen’s University Press.
  9. Cybenko, G. (1989). Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals, and Systems, 2(4), 303–314. https://doi.org/10.1007/BF02551274 
  10. del Campo, M. (2021). Architecture, language and AI: Language, attentional generative adversarial networks (AttnGAN) and architecture design. In A. Globa, J. van Ameijde, A. Fingrut, N. Kim, & T. T. S. Lo (Eds.), PROJECTIONS - Proceedings of the 26th CAADRIA Conference - Volume 1(pp. 211-220). The Chinese University of Hong Kong and Online, Hong Kong, 29 March - 1 April 2021. http://papers.cumincad.org/cgi-bin/works/Show?caadria2021_398 
  11. del Campo, M., Carlson, A., & Manninger, S. (2020). Towards hallucinating machines: Designing with computational vision. International Journal of Architectural Computing, 19(1), 88-103. https://doi.org/10.1177/1478077120963366 
  12. del Campo, M., Manninger, S., Sanche, M., & Wang, L. (2019). The Church of AI: An examination of architecture in a posthuman design ecology. In M. H. Haeusler, M. A. Schnabel, & T. Fukuda (Eds.), Intelligent & Informed: Proceedings of the 24th International Conference on Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA 2019), (pp. 767– 772). Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA). https://doi.org/10.52842/conf.caadria.2019.2.767  
  13. Deleuze, G. (1990). The logic of sense (M. Lester & C. J. Stivale, Trans.; C. V. Boundas, Ed.). Columbia University Press. (Original work published 1969)
  14. Deleuze, G. (1994). Difference and repetition (P. Patton, Trans.). Columbia University Press. (Original work published 1968) Delgado, J. M. D., Oyedele, L., Demian, P., & Beach, T. (2020). A research agenda for augmented and virtual reality in architecture, engineering and construction. Advanced Engineering Informatics, 45, 101122. https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101122 
  15. Eco, U. (1986). Semiotics and the philosophy of language. Indiana University Press.
  16. Ergün, O., Akın, Ş., Gürsel Dino, İ., & Sürer, E. (2019). Architectural design in virtual reality and mixed reality environments: A comparative analysis. 2019 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR), 23-27 March 2019, Osaka, Japan, 914–915. https://doi.org/10.1109/VR.2019.8798180 
  17. ESRI. (2023). ArcGIS CityEngine (2024.0 [Computer software]. ESRI. https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-cityengine/overview  
  18. Feng, K., Lu, W., & Wang, Y. (2019). Assessing environmental performance in early building design stage: An integrated parametric design and machine learning method. Sustainable Cities and Society, 50, 101596. https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101596 
  19. Finch. (2024). Finch (Version 1) [Web application]. Finch. https://www.finch􏰅d.com
  20. Freina, L., & Ott, M. (2015). A literature review on immersive virtual reality in education: State of the art and perspectives. In I. Roceanu, F. Moldoveanu, S. Trausan-Matu, D. Barbieru, D. Beligan, & A. Ionita (Eds.), Rethinking education by leveraging the eLearning pillar of the Digital Agenda for Europe! (Vol. 1, pp. 133–141). Carol I National Defence University Publishing House. https://doi.org/10.12753/2066-026X-15-020
  21. Ha, D. (2019). Reinforcement learning for improving agent design. Artificial Life, 25(4), 352–365. https://doi.org/10.1162/artl_a_00301  
  22. Hornik, K., Stinchcombe, M., & White, H. (1989). Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks, 2(5), 359–366. https://doi.org/10.1016/0893-6080(89)90020-8 
  23. Jara-Ettinger, J. (2019). Theory of mind as inverse reinforcement learning. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 105–110. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.04.010 
  24. Leach, N. (2022). Architecture in the age of artificial intelligence: An introduction to AI for architects. Bloomsbury Visual Arts.
  25. Mandow, L., Pérez-de-la-Cruz, J.-L., Rodríguez-Gavilán, A. B., & Ruiz-Montiel, M. (2020). Architectural planning with shape grammars and reinforcement learning: Habitability and energy efficiency. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 96, 103909. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103909
  26. Marcus, G., Davis, E., & Aaronson, S. (2022). A very preliminary analysis of DALL-E 2. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.13807 
  27. OpenAI. (2021, January 5). DALL·E: Creating images from text. OpenAi. https://openai.com/research/dall-e
  28. OpenAI. (2024). ChatGPT (January 26, 2024 version) [Web application]. https://chat.openai.com/share/6df06ea1-290d-47be-9792-437843d4262b 
  29. Ricoeur, P. (1990). Time and narrative (K. McLaughlin & D. Pellauer, Trans.; Vol. 1). University of Chicago Press. (Original work published 1983)
  30. Ricoeur, P. (2016). Architecture and narrativity (E. Brennan, R. Carney, & S. Lelièvre, Trans.). Études Ricœuriennes / Ricœur Studies, 7(2), 31–41. https://doi.org/10.5195/errs.2016.378 (Original work published 1998)
  31. Ruiz-Montiel, M., Boned, J., Gavilanes, J., Jiménez, E., Mandow, L., & Pérez-de-la-Cruz, J.-L. (2013). Design with shape grammars and reinforcement learning. Advanced Engineering Informatics, 27(2), 230–245. https://doi.org/10.1016/j.aei.2012.12.004 
  32. Schiavi, B., Havard, V., Beddiar, K., & Baudry, D. (2022). BIM data flow architecture with AR/VR technologies: Use cases in architecture, engineering and construction. Automation in Construction, 134, 104054. https://doi.org/10.1016/j. autcon.2021.104054
  33. Seligmann, K., & Seligmann, C. (1977). Architecture and language: Notes on a metaphor. Journal of Architectural Education, 30(4), 23–27. https://doi.org/10.2307/1424433 
  34. Simon, H. A. (1988). The science of design: Creating the artificial. Design Issues, 4(1/2), 67–82. https://doi.org/10.2307/1511391 Sontag, S. (2005). On photography. Rosetta Books. (Original work published 1973)
  35. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2nd ed.). The MIT Press.
  36. Tawil, N., Sztuka, I. M., Pohlmann, K., Sudimac, S., & Kühn, S. (2021). The living space: Psychological well-being and mental health in response to interiors presented in virtual reality. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(23), Article 12510. https://doi.org/10.3390/ijerph182312510 
  37. Yu, R., Gu, N., Lee, G., & Khan, A. (2022). A systematic review of architectural design collaboration in immersive virtual environments. Designs, 6(5), Article 93. https://doi.org/10.3390/designs6050093