დიზაინი დროთა განმავლობაში მეორდება. 1921 წელს შექმნილი და აშენებული არქიტექტურა არ გამოიყურება ისე, როგორც 1971 წლის ან 2021 წლის შენობა. ტენდენციები იცვლება, მასალები ვითარდება და ისეთი საკითხები, როგორიცაა მდგრადობა, სხვა ფაქტორებთან ერთად მნიშვნელობას იძენს. მაგრამ რა მოხდება, თუ ეს ევოლუცია არ ეხებოდა მხოლოდ შენობების ტიპებს, რომლებიც დიზაინერებს ქმნიან, არამედ, ფაქტობრივად, მთავარი იყო როგორ ისინი ქმნიან? ეს არის ევოლუციური ალგორითმების დაპირება, როგორც დიზაინის ინსტრუმენტი.
შინაარსი
- გენერაციული დიზაინი
- კრეატიული ტექნოლოგი სამსახურში
- მიდიხარ შენს მახლობლად ქუჩაში?
მიუხედავად იმისა, რომ დიზაინერები დიდი ხანია იყენებდნენ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Computer Aided Design (CAD) პროექტების კონცეპტუალიზაციისთვის, გენერაციული დიზაინის მომხრეებს სურთ რამდენიმე ნაბიჯის გადადგმა. მათ სურთ გამოიყენონ ალგორითმები, რომლებიც ასახავს ევოლუციური პროცესებს კომპიუტერის შიგნით, რათა დაეხმარონ შენობების თავიდანვე დიზაინს. და, ყოველ შემთხვევაში, როდესაც საქმე ეხება სახლებს, შედეგები საკმაოდ საინტერესოა.
რეკომენდებული ვიდეოები
გენერაციული დიზაინი
სელესტინო სოდუ მუშაობდა ევოლუციურ ალგორითმებთან იმაზე მეტ ხანს, ვიდრე დღეს მომუშავე ადამიანების უმეტესობა იყენებს კომპიუტერს. თანამედროვე იტალიელი არქიტექტორი და დიზაინერი, რომელიც უკვე 70-იან წლებშია, სოდუ დაინტერესდა ტექნოლოგიის პოტენციური გავლენით დიზაინზე ჯერ კიდევ Apple II-ის დღეებში. ის, რაც მას აინტერესებდა, იყო თემის უსასრულოდ გარკვევის პოტენციალი. ან როგორც სოდუმ, რომელიც ასევე არის გენერაციული დიზაინის პროფესორი იტალიაში, მილანის პოლიტექნიკურ უნივერსიტეტში, განუცხადა Digital Trends-ს, მას მოეწონა იდეა „გააღოს კარი გაუთავებელი ვარიაციისთვის“.
გენერაციული ალგორითმული დიზაინის პერსპექტივა, გარეგნულად, შედარებით მარტივია. არსებობს გარკვეული „წესები“, რომლებიც განსაზღვრავს კონკრეტულ ობიექტებს, იქნება ეს ბუნგალო თუ ბაროკოს საკათედრო ტაძარი. გენეტიკური ალგორითმი იმეორებს ევოლუციას კომპიუტერული პროგრამის სახით, როგორც გადაწყვეტილებების ოპტიმიზაციის გზა. იმის განსაზღვრით, თუ რას თვლის სოდუ არის წესები, რომლებიც განსაზღვრავენ დიზაინის კონკრეტულ ნაწილს, მის ალგორითმებს შეუძლიათ წარმოიდგინეთ, როგორი შეიძლება გამოიყურებოდეს ობიექტები, თუ ისინი ცოცხალი არსებები იყვნენ, რომლებმაც გაიარეს ბუნებრივი ბუნება ათასწლეულების განმავლობაში შერჩევა.
მან 1980-იან წლებში დაიწყო იტალიური შუასაუკუნეების ქალაქების „სახეობის“ შექმნა. ნამუშევარი წარმოქმნის შუა საუკუნეების ქალაქების უსასრულო 3D მოდელებს, რომლებიც თითოეული ოდნავ განსხვავდება. მას შემდეგ სოდუ აგრძელებს გენერაციულ დიზაინზე ექსპერიმენტებს, როგორც მისი პრაქტიკის ნაწილი. ”ჩემი ერთ-ერთი ბოლო პროექტი არის წინადადება პარიზში ღვთისმშობლის ტაძრის აღდგენის შესახებ,” - თქვა მან. დიზაინი (რომელიც, სამწუხაროდ, არ იქნება გამოყენებული) ასახავს ხანძრისგან განადგურებულ შუბლს, როგორც თითქმის დაგრეხილი შებრუნებული ყინულის, ცისკენ მიმავალი.
Soddu-ს დიზაინის მიმზიდველობის ნაწილი არის შემთხვევითობის ელემენტი, რომელსაც ალგორითმი შემოაქვს. მაგრამ ის ასევე ხსნის საინტერესო შესაძლებლობებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას არა მხოლოდ არქიტექტურაში, არამედ ნებისმიერ დიზაინში. მაგალითად, დიზაინის სააგენტოს შეუძლია შექმნას ასობით სკამი, თითოეული ოდნავ განსხვავებული. ის ამ ტიპის დიზაინს მოიხსენიებს, როგორც "იდეის პროდუქტებს".
კრეატიული ტექნოლოგი სამსახურში
სოდუ არ არის ერთადერთი ადამიანი, ვინც დაინტერესებულია გენეტიკური ალგორითმების გამოყენებით შენობების წარმოსადგენად. ლისაბონი, პორტუგალიელი მუსიკოსი და კრეატიული ტექნოლოგი მულინექსი ცოტა ხნის წინ შექმნა მუსიკალური ვიდეო, რომელშიც წარმოდგენილია ბრუტალისტური შენობების ტალღოვანი პეიზაჟი. ერთი შეხედვით, როგორც ჩანს, ეს არის ნამდვილი შენობები, მორფინგის ეფექტით, რაც საშუალებას აძლევს ადამიანს გადავიდეს მეორეზე. სინამდვილეში, ისინი ოცნებობენ გენერაციული ალგორითმებით.
ნახეთ ეს პოსტი ინსტაგრამზე
Moullinex-ის მიერ გაზიარებული პოსტი (@moullinex)
"გენერაციული წინააღმდეგობრივი ქსელი - ამ შემთხვევაში, StyleGAN2-ada - გაწვრთნილი იყო რეალური შენობების სურათებით და შემდეგ მას შეუძლია შექმნას ახალი სურათები იმის საფუძველზე, რაც ისწავლა,” - განუცხადა Moullinex-მა, იგივე ლუის კლარა გომესმა Digital Trends-ს. ”რაც თქვენ ხედავთ არის ქსელის ინტერპრეტაცია იმის შესახებ, თუ რა არის მონაცემები. ანალოგიურად, ეს იქნება ბავშვისთვის კატების სურათების ჩვენება და შემდეგ სთხოვეთ შექმნან ახალი კატა მათ მიერ ნასწავლის საფუძველზე. რაც უფრო მეტ კატას აჩვენებთ - [იგულისხმება] რაც უფრო დიდია სასწავლო მონაცემთა ნაკრები - მით უფრო კატის მსგავსი იქნება გენერირებული სურათები.
საწყისი მუსიკალური ვიდეოს შექმნის დღიდან Moullinex აგრძელებს პროექტზე მუშაობას და კვლავ დაინტერესებულია შესაძლებლობებით.
„მე მომწონს GAN-ებს ვუყურებ, როგორც ღუმელს: თქვენ ამუშავებთ თიხას და აყალიბებთ თიხას, ნება დართეთ ჯგუფს მოხარშოს და დაელოდოთ შედეგებს“, - თქვა მულინექსმა. „რა ნამუშევრებს აირჩევთ და როგორ წარმოაჩენთ, ისევ თქვენზეა დამოკიდებული. ეს არის გარკვეული დონის კონტროლის დათმობისა და ზოგიერთი რამის შემთხვევით მიტოვების ვარჯიში. როგორც ადამიანი, რომელიც წლების განმავლობაში მიჰყვება ტექნოლოგიის ამ სფეროს… მე მომხიბვლელად მიმაჩნია ჩვენი წყარო ენტროპია, ქაოსი და არაპროგნოზირებადობა - ყველა კარგი ინგრედიენტი შთაგონებისა და შემოქმედებისთვის - მოდის ტექნოლოგია."
ერთ-ერთი დიდი კითხვა ნებისმიერი სახის სავარაუდო შემოქმედებით A.I. ართმევს თუ არა მას ადამიანის დიზაინერს. ვერავინ მიაწერს საღებავებს ან გრავიტაციას, როგორც ნახატის თანაბარ ავტორს, როგორც მხატვარი, მაგრამ A.I.-ში ეს არც ისე მარტივია. მაგრამ სოდუ არ აწუხებს.
- არა, პირიქით, - თქვა სოდუმ. ”კრეატიულობა, ციტირებით [ფრანგი მათემატიკოსი ანრი] პუანკარე, არის უნარი ინტერპრეტაცია იმისა, რაც არსებობს ნაწილებს შორის ურთიერთობის ახალი სისტემის შეთავაზებით. რა თქმა უნდა, ეს არ არის მხოლოდ ახალი ფორმების ძიება. ჩემი გენერაციული პროექტი იბადება... წარსულის სუბიექტური ინტერპრეტაციიდან ორიგინალური გენეტიკური ალგორითმების გამოყენებით, რომლებსაც შეუძლიათ ამ სუბიექტურობის წარმოდგენა. ციფრული ევოლუცია წარმოუდგენელი შემთხვევაა იმისთვის, რომ სუბიექტური იდეა იყოს წარმოდგენილი მის მრავალრიცხოვან და უსასრულო ვარიაციებში“.
მიდიხარ შენს მახლობლად ქუჩაში?
დღემდე, ევოლუციური ალგორითმები რჩება მომხიბლავი გვერდითი ზოლი მთავარი დიზაინისთვის. ისევე, როგორც ა.ი. ეთიკა იყო აბსტრაქტული იდეა მანამ, სანამ, მოულოდნელად, ეს სამყაროს დასჭირდა, გენერაციული დიზაინი იყო საინტერესო განხილვის სფერო, მაგრამ ერთი შეხედვით მინიმალური აპლიკაციით.
პრობლემა არ არის ის, რომ გენეტიკური ალგორითმები წარმოქმნიან არაპრაქტიკულ დიზაინს. ნასამ გამოიყენა სატელიტური კომპონენტები შექმნილია გენეტიკური ალგორითმებით ძვირადღირებულ, რეალურ მისიებში. ეს კომპონენტები არა მხოლოდ ეფექტური იყო, ისინი უკეთესად მუშაობდნენ, ვიდრე ადამიანების მიერ შემუშავებული ალტერნატივები - და ინჟინრები, რომლებიც მათ უყურებდნენ, ვერ ხვდებოდნენ რატომ. როგორც Moullinex აღნიშნავს, არ არსებობს მიზეზი, რის გამოც გენეტიკური ალგორითმი არ შეიძლება იყოს ოპტიმიზირებული ისეთი მოთხოვნების გათვალისწინებით, როგორიცაა ფუნქციონირება, ესთეტიკა, ღირებულება, მდგრადობა და ეთიკა.
ამის ნაცვლად, პრობლემა შეიძლება იყოს ის, რომ გენერაციული ალგორითმები იყო პროგრამული გადაწყვეტა თანმხლები ტექნიკის გარეშე. ეს შეიძლება შეიცვალოს. ცოტა ხნის წინ, Digital Trends-მა დაწერა მრავალწლიანი პროექტის შესახებ, რომელიც ცდილობს გამოიყენოს ევოლუციური A.I. რომ შეიმუშავეთ რობოტები სხვა პლანეტების შესასწავლად. Იდეა? რომ 3D პრინტერის დაყენება შეიძლება სხვა პლანეტაზე გაშვებულიყო საუკეთესო რობოტების დიზაინის დასაბეჭდად, არ არის საჭირო ადამიანები.
ჩვენ ახლა ვცხოვრობთ სამყაროში, რომელშიც 3D-პრინტერიანი კორპუსი არსებობს. ეს სახლები, რომლებიც შეიძლება სწრაფად დამზადდეს და გაიყიდოს „ჩვეულებრივ“ სახლებზე დაბალი ფასით, შეიძლება გამოიწვიოს რევოლუცია ხელმისაწვდომ მასობრივ საცხოვრებელში. და იცი რა? გენეტიკური ალგორითმების წყალობით, თითოეული მათგანი შეიძლება ოდნავ (ან ძალიან) განსხვავებული იყოს.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- ანალოგი A.I.? ეს გიჟურად ჟღერს, მაგრამ ეს შეიძლება იყოს მომავალი
- ღრმა სწავლა A.I. ეხმარება არქეოლოგებს უძველესი ტაბლეტების თარგმნაში
- ყალბი ამბები? ა.ი. ალგორითმი ავლენს პოლიტიკურ მიკერძოებას თქვენს მიერ წაკითხულ ისტორიებში
- A.I.-ის მიერ გენერირებული ტექსტი აძლიერებს ყალბ ახალ ამბებს. ასე ვიბრძვით
