UT オースティンのシンポジウムで建築と AI の未来を考察

AI 後のアーキテクチャテキサス大学オースティン校シンポジウム 2 月 3 日展示会 1 月 30 日—2 月 24 日

一部の人々の間では、2022 年は Text-to-Image モデルの年として記憶されるでしょう。 昨年 4 月、OpenAI は、前年にリリースされた DALL-E のアップデートである DALL-E 2 をリリースしました。これは、テキストの説明から非常に詳細で、しばしば超現実的な画像を数秒で生成します。 （名前は、ピクサーのキャラクター「ウォーリー」と芸術家サルバドール・ダリのかばん語です）。 DALL-E 2 のすぐ後には、Stable Diffusion、Midjourney、Imagen、および本質的に同じことを行うその他の「深層学習」モデルが登場しました。 これらのプラットフォームを可能にするコンピューター アーキテクチャは新しいものではありませんが、以前は少数の専門家グループによってのみ使用されていました。 現在では、これまで訓練を受けた視覚化専門家の領域であった種類のコンピューター生成画像を作成するための語彙を持っている人なら誰でもアクセスできるようになりました。

これらの機械学習モデルのリリースにより、アートと建築の世界は、手絞り（ロボットが私たちの仕事を求めてやって来る！）と歓喜（私たちの指先にある力はほとんど圧倒的だ！）が入り混じった混乱に陥りました。 過去数か月にわたって、いくつかの会議や展示会が、この興奮の初潮に伴う無数の霧を切り裂こうと試み、これらの新しいテクノロジーと、それらが建築の実践に与える可能性のある影響を理解するのに役立つ理論的な道しるべを打ち出し始めました。 これらには、11 月にミシガン州のトーブマン大学で開催されたニューラル アーキテクチャの展示とシンポジウム、および 2022 年の ACADIA カンファレンスでのいくつかのパネルが含まれます。 つい最近、テキサス大学オースティン建築大学院 (UTSoA) は、「Architecture After AI」と題した展示会とシンポジウムを主催しました。

UTSoA の教授である Kory Bieg、Daniel Koehler、Clay Odom が主催するこの展示会には、学芸員自身を含む世界中の約 60 人の建築学者や建築家から提出された、テキストから画像へ AI で生成された約 2,000 枚の写真が集められています。 画像は、UTSOA の Mebane Gallery の壁に投影された、自動的にスクロールする一連のスライドショーで表示されます。 各画像は数秒間表示されてから、キュー内の次の画像に置き換えられます。目まぐるしい流れは、これらのモデルを使用している人々が膨大な量の写真を大量に生み出していることを示しています。 内容的には、ほとんどの画像はユートピア/ディストピアの建築物に傾いており、その違いを区別するのは困難ですが、植物やその他の自然の特徴で飾られているか、それらが混在しています。 他の作品は、もっと冗談めかしたもので、ハメ撮りの専門用語、奇妙な並置、ずる賢い文学的なほのめかし、その他の内部ジョークを描いています。 一部の人は、テキストから画像への AI の批判に近づいているようで、未解決の詳細、これらの建築上のビジョンを実際に構築するのは不可能である、または生成された画像がプロンプトからどれほど離れているかなどに注意を向けています。 私が知る限り、唯一の共通点は、これらの画像の共作者がとても楽しそうに作っているように見えたことです。 そこには明らかに遊びの側面が含まれており、それを認識すると、魅了されずにいることは難しく、建築環境の将来の予測としてそれを真剣に受け止めるのはさらに難しいことです。

しかし、関連するシンポジウムで主催者は、ここでは遊びよりももっと深刻なことが起こっていると主張した。 ケーラー氏は、テキストから画像に変換する AI、および ChatGPT のようなチャットボットの出現は、「印刷された本が私たちを変えたのと同じように」人類を根本的に変える建築史の分岐点となると提案しました。 ビーグ氏は、建築もまた危機に瀕しているときに「特異点」に達していると述べ、ゴットフリート・ゼンパーの『技術的および地殻的芸術のスタイル』から、芸術が自らの破壊の過程を通じて不死鳥のような再生を経験するという一節を引用し、次のように示唆している。 AI プラットフォームは、現状を破壊するものであると同時に、新たなアーキテクチャの未来の先駆者である可能性があります。 発表者は全員、何らかの形で AI に取り組んでおり、この歴史的転換点の向こう側に何が横たわっているのか、もしそれが事実であるならば、さまざまな視点を提供しました。

Matsys の創設者でヒューストン大学教授のアンドリュー・クドレス氏は、現世代の AI プラットフォームは、生産効率を向上させるのではなく、想像力と創造性を拡大することに焦点を当てた、過去 30 年間で登場した最初のデジタル技術であると指摘しました。 彼は続けて、この想像力の拡大には終わりがないわけではないことを示しました。 これらのプラットフォームはデータセット (多くの場合、Web から取得したキャプション付き画像) でトレーニングされているため、データとそれを生み出す文化に含まれる特定の関連付けや美学に偏りが生じます。 たとえば、モデルがトレーニングされているもの以外の画像解像度を要求すると、モデルは大きくコースから外れてしまう可能性がありますが、無意味なプロンプトを与えると、モデルは知っているものに向かう傾向があります。ミッドジャーニーの場合、若者の画像、スチームパンク風の白人の女性は、通常、顔に切り傷や打撲傷があり、不気味なことにもなります。 同じプロンプトを尋ねて、女性に会わないようにリクエストすると、宇宙船やその他の SF 乗り物が提供されます。 このような不安定な癖は、より多くのトレーニング データやその他の調整を行うことで時間の経過とともに修正できる可能性がありますが、クッドレス氏は、完全な解決と現実への忠実さへの取り組みに対して警告しました。 「生成 AI の価値は、曖昧さや一貫性のない形や雰囲気の集合体を作り出す能力にあると思います」と彼は述べ、これらのプラットフォームをデザインに使用するプロセスを、スケッチを通じて探索する反復的なプロセスと比較しました。

ジェニー・セイビン・スタジオの校長でコーネル大学教授のジェニー・セイビンは、AIは基本的に人間であると主張した。 そのため、女性蔑視や人種差別など、私たちのより厄介な支配的な特徴を再現し、強化する可能性が非常に高いです。 彼女は、テキストから画像への AI は複雑なフォーム検索の新たな可能性を開く一方で、建築に利益をもたらす可能性のある AI の他の領域もあると述べました。 構築上の間違いを分析し、即興で修正する。 都市に持続可能性を組み込む。 そして、彼女自身の仕事に手を加え、ユーザーを読み取って応答できる、共感的で癒しのアーキテクチャを構築しています。 セイビンは、建築が AI と連携してどのように人間に共感し、応答できるかを探るプロジェクトの 1 つを発表しました。 博学者で初期のコンピューター プログラマーであるエイダ ラブレスにちなんでエイダと名付けられたこの製品は、マイクロソフト リサーチと協力して設計されました。 塊状の細胞フレームワークと、センサー、光ファイバー、LED を装備したニットチューブで構成されるエイダは、AI アルゴリズムを使用して笑顔やしかめっ面などの「感情データ」を色と光に処理し、頭足類やクラゲのように半透明の体積全体に波紋を広げます。 。 自分に微笑み返してくれる建築について考えるのは楽しいですが、同じ建築が近くにいる人に自分の嫌な気分をブロードキャストしていると考えるのは少し不安でもあります。

デザイナー、教授、作家、ミュージシャン、マルチメディアアーティストであり、レンセラー工科大学とパーソンズで教鞭をとるエド・ケラー氏は、AIを問題として扱うというよりも、最新の技術を身にまとった現代性の経験、あるいは感情の構造についての狂詩的なスピーチを行った。特に建築用のツール。 彼は、サイエンス フィクションの多くが現実になりつつある時代に生きることの奇妙さについて語り、その繁栄をカンブリア紀の爆発に例えました。過去数か月間、ジェネレーティブな取り組みを行ってきたという事実によって、彼自身の作品で表現されている J カーブです。 AI 彼は、デザイナーとしての過去 30 年間よりも多くのイメージを「作成」しました。 このコンテンツの噴出にはどのような価値があるのでしょうか? ケラー氏は、生成された画像はすべて、マシンにフィードバックされるデータ ポイントとして貴重であり、これは、コンピュータ自体が主な視聴者になる可能性があることを意味すると述べた。 同氏はまた、AIツールを使って作業する少数のデザイナーが数カ月後には、それまでに蓄積された人間の生産の歴史全体を超えることができたとき、その成果は「雨の中の涙のよう」になるだろうとも考えた。 ケラー氏によれば、部屋の中の象は特異点であり、人間以外の存在論が私たちの世界の支配力となる瞬間だという。 したがって、現在は意識的ではないものの、何らかの形の意識を目指して構築されている可能性のある AI ツールに直面するとき、私たちの課題は、宇宙人と会話することを学ぶことに似ています。

カリフォルニア大学バークレー校の建築学科准教授であるカイル・スタインフェルドは、テキストから画像への AI の社会技術史を取り上げて、私たちを現実に戻してくれました。 彼が最初に漏らした雲は、会議の主題が人工知能であるという考えだった。 真のAIはまだ発明されていない、と彼は言う。 現世代のチャットボットとテキストから画像へのプラットフォームは、より正確には生成統計、または線形代数として説明できます。 (もしこれでより明確になった場合は、私に電子メールを送ってください)。 そうは言っても、スタインフェルド氏はこれらの開発にある程度の励みがあると考えています。なぜなら、これらの開発は、1963 年以来行われてきた CAD が実際に設計において協力的でクリエイティブな優れたパートナーとなるという約束を果たすテクノロジーを導く可能性があるからです。 現世代の CAD ツールは人間に独自の制作方法を強制する一方、テキストから画像への変換により、機械学習設計ツールがより人間のデザイナーのように考え始める可能性が生まれます。 AI 研究も 1960 年代に始まりましたが、実際に本格的に普及したのは、コンピューティング能力が必要な能力に近づき、世界が大量のデータを生成して保存し始めた 2000 年代になってからです。 このすべてのデータの処理と保存の問題に対処するために、テキストから画像へのプラットフォームを可能にする種類の深層機械学習モデルがこの時点で開発されました。 これらの機械学習アーキテクチャは、アマチュア アーティストのコミュニティによって画像ジェネレーターに組み込まれ、ツールを試し、その成功を Reddit で自慢しました。 これらの AI プラットフォームが既存の創造的な文化を破壊するかどうかについて、スタインフェルド氏は、コンピュータ ビジュアライゼーションの専門家は、その技術が誰にでもアクセスできるようになったため、心配する必要があるかもしれないと示唆しました。 しかし、これらのテクノロジーが雇用市場にどのような混乱をもたらすとしても、テキストから画像への AI は間違いなく、建築画像の作成を簡単かつ迅速に行うため、以前よりもはるかに価値が低くなります。

学際的なデザイン スタジオ AN.ONYMOUS の創設者でオハイオ州立大学助教授のマルタ ノワク氏がスタインフェルド氏に続き、建築空間で AI を使って行った研究についてプレゼンテーションを行いました。 彼女は、動物や人間の行動を模倣するために作られたマシンの簡単な歴史から始まり、その年表は、1997 年にチェスのゲームでゲイリー・カスパロフに勝利した IBM のスーパーコンピューター Deep Blue での AI の最初の応用で頂点に達しました (グランドマスターに負けました)前年）。 次に彼女は、ルンバのような今日のロボットがどのように空間を移動するのか、またロボットが周囲の物体や人々をどのように視覚化するのかを研究する、UCLA のグレッグ・リンと共同指導したスタジオで制作した作品を披露しました。 この研究により、彼女は Google R&D と協力して、AI を使用して遠隔会議や対面会議での見通し内の接続を容易にする柔軟なハイブリッド オフィス スペースを設計するプロジェクトに取り組みました。 バッジをスワイプしたり、机の高さを調整したり、家族の写真を表示したり、HVAC 設定を調整したりすることで、個々の従業員の好みに合わせて調整するワークスペースを作成します。 また、オープンなオフィス スペースを自律的に移動し、必要に応じて展開してプライバシーを確​​保するロボット間仕切り壁をプログラムします。 Nowak 氏は、AI を使用して建物を設計するのではなく、「物体、建築コンポーネント、建物に人工知能を与え、それらが人間のユーザーに継続的に対話して応答できるようにすること、つまりインテリジェントに設計された空間を作成することではなく、インテリジェントな空間を作成すること」に興味があると述べました。空間。"

最後のプレゼンテーションは、アーティストのソフィア クレスポとエンタングルド アザーズ スタジオの共同制作者であるフェイレアカン マコーマックによるものでした。 彼らは AI をツールとして使用してパターンを抽出し、美的効果を得るために再配置します。 彼らの研究は、自然界の側面、特に海洋生物や昆虫に焦点を当てており、Web から収集されたかフィールド調査から直接記録されたこれらの生物に関するデータを敵対的生成ネットワークに入力し、デジタル モデルを生成します。 その結果は、個々の標本の仮想ふれあい動物園から、複数の「生命体」が相互作用する肉付けされた生態系まで多岐にわたります。 これらの生き物は現存する種の正確なレプリカではなく、むしろ奇妙なゴーレムであり、その形、質感、動きは、モデル化しようとしているものを機械が理解していないことと、受信したデータを理解していないことによって形成されます。 「データの欠如が芸術的表現の一部になる」とクレスポ氏は語った。 「AI は、サンプルを入手しない限り、これらの生き物がどのようなものであるかを想像することはできません。プロジェクトは、何かが欠けていることによって形作られます。」 見るのは魅力的ですが、この作品は、よく見ようとする人が外で見つけることができるものよりも後回しにされています。 マコーマック氏は、「自然選択の多様性と創造性によって、ステージから完全に弾き飛ばされない昆虫を生み出すことはほとんどありません」と述べた。 「私たちにできることは、昆虫の世界について私たちが入手できるデータをマッピングする方法としてこれを使用することです。この場合、データはごくわずかですが、それでもその小さな断片の中に、探索すべき非常に多くの幻想的で興味深い形態を見つけることができます。 」

これが AI を活用した人間体験の新時代の夜明けであるとすれば、それはかなり興味深い分岐点となります。 私たちは、現在一般の人々が手にしている計算能力の膨大さに驚いていると同時に、その結​​果には少し戸惑っているようです。 私はすでに、ソーセージメーカーから出てくるたくさんのソーセージと同じように、テキストから画像へのジェネレーターから吐き出される画像の予測可能性と均一性によって疲労感を認識しています。 そして、自律型、モバイル型、さらにはレスポンシブ型のアーキテクチャへの現在の進出は、インターネットの堅牢な監視技術の過剰で退屈な IRL 拡張に過ぎないようです。 私たちはすでに、私たちのあらゆる動き、気分、欲望を追跡するラップトップやスマートフォンを持っていますが、座る前にお尻の下に急ぐ椅子や、気分が落ち込んだときに泣いてくれる天蓋は本当に必要なのでしょうか？ AI は、気候変動の緩和、老朽化し​​たインフラの修復、持続可能な都市計画など、現代のやっかいな危機の多くに対処するのに役立つ可能性を秘めているように見えますが、最も基本的なプロンプトで熱狂的なサイケデリックな画像を送り出すことを可能にするわけではありません。そのうちの1つのようです。 おそらく、テキストから画像へのモデリングは、他の技術者が市場を追い詰めようとする試みにすぎず、おそらくそれは私たちがなくてもよいものなのかもしれません。 もちろん、19 世紀以来の思想家たちは、それが私たちに利益をもたらすかどうかにかかわらず、モダニズムの軌跡は私たちを容赦なく特異点の沼に導くだろうと言い続けてきました。 乗り心地を楽しむのもいいかもしれません。