Oboru dosud chyběl kritický přehled, který by zahrnoval jak celkové pozadí, výchozí body a vyhlídky využití strojového učení v architektuře a v plánování a řízení rozvoje vystavěného prostředí. Článek překonává tuto mezeru, osvětluje současný stav a navrhuje východiska efektivního výzkumu. Obor strojového učení se vyvíjí nebývalým, více než hektickým tempem – bez položených komplexních základů může být jakýkoliv další vývoj pouze chaotický a náhodný.
Od začátku druhé dekády tohoto milenia jsou výzvou pro architektonickou tvořivost nadšenci, kteří přispívají k postupně rostoucímu proudu aplikací umělé inteligence. Po desetiletí se některé aplikace snaží nahradit kreativitu architekta a začínají se zabydlovat v pracovních postupech architektonických týmů; výsledky však zásadně zaostávají za dříve vyhlášenými ambicemi.
Architekt Michal Šourek ke svému článku upřesňuje: „Důležité je chápat, že tzv. umělá inteligence, nebo spíše strojové učení, ve stádiu, ve kterém se nachází dnes, je pomůcka. Není to nic, co by za kohokoliv, a určitě ne za architekty vyřešilo koncepční otázku nebo tvůrčí problém, ale může jim to tu práci usnadnit. To platí i u grafických algoritmů: mohou částečně nahradit rešerše a napovědět nám, kudy může vést cesta, i pomoci při generaci vizuálních dokumentů. Nicméně stále se jedná jen o pomůcku – jakousi „chytřejší“, spíš šikovnější tužku.“ Umělá inteligence může přispět k autentickému vzniku architektury tím, že si může dobře poradit s parametrickými aspekty architektury. Nemůže ale nahradit lidskou kreativitu a poesis – poetický přístup, protože ten je výsadou člověka. Dokud počítače nezískají vědomí, nemůže být umělá inteligence skutečně kreativní. Může nicméně přispět k lepším pracovním podmínkám – jak pro architekty, tak pro všechny zúčastněné v procesu stavby.
Překážkou pro efektivnější využití umělé inteligence je také roztříštěnost výsledků jejích užívání v architektuře. Co brání sjednocení těchto výsledků?
„Aplikace, které by skutečně zásadním způsobem ulehčily architektům práci, nejsou vyvíjeny tempem, jakým jsou vyvíjeny třeba velké jazykové modely. Hlavním úskalím je relativně malé komerční využití „architektských“ aplikací a modelů: co je pár miliónů architektů na celém světě proti 600 miliónům uživatelů ChatGPT po prvním půlroce komerčního provozu. Z pohledu investorů logicky – do AI pro architekturu se investuje jen velmi výjimečně. Profese ani obor architektury nedokáží modelům strojového učení zajistit odbyt, který by byl motivem pro investice. Navíc, procesy architektonického návrhu a způsobu jeho interpretace v rámci strojového učení jsou zásadně komplikovanější než zpracování jazykových modelů,“ odpověděl architekt Michal Šourek.
Text celého článku ke stažení zde.
remspace
