Je li moguće natjerati računalo da razmišlja? Može li računalo misliti? Umjetna inteligencija, njen pojam, suština, teorije
Novi računalni program može u trenu shvatiti što čovjek misli.
Autori studije mogu predvidjeti što osoba trenutno vidi na temelju aktivnosti neurona, očitane pomoću elektroda ugrađenih u mozak. Znanstvenici su otkrili da se dekodiranje misli osobe koja prva vidi sliku događa u djeliću sekunde.
Nova otkrića bi jednog dana mogla pomoći utišavanju pacijenata ili ljudi koji imaju problema s komunikacijom da se izraze. To je izjavio neurolog sa Sveučilišta Washington u Seattleu, Rajesh Rao. "Klinički, to znači da se može stvoriti mehanizam za komunikaciju s paraliziranim pacijentima, onima koji su preživjeli moždani udar i drugima koji su 'zarobljeni unutra'", rekao je Rao.
Čitanje misli
Posljednjih godina znanstvenici su napravili značajan napredak u dešifriranju ljudskih misli. Dakle, 2011. istraživači su uspjeli prevesti elektroencefalogram u video koji su ljudi u to vrijeme gledali. Godine 2014. dvoje znanstvenika razmijenilo je misli koristeći zajedno povezane mozgove. Druge su studije pokazale da računala mogu "vidjeti" naše snove pomoću aktivnosti mozga za njihovu analizu.
Rao i njegovi kolege također su htjeli biti u trendu. Zamolili su ljude s teškim slučajevima epilepsije kojima su elektrode ugrađene u sljepoočne režnjeve da sudjeluju u eksperimentu dekodiranja misli. (Pacijentima su prije samo tjedan dana u sljepoočne režnjeve ugrađene elektrode kako bi liječnici mogli odrediti mjesto izvora napadaja).
“Ionako bi im bile ugrađene elektrode, pa smo im samo dali nekoliko dodatnih zadataka tijekom boravka u bolnici. Ovdje ionako nemaju što raditi”, rekao je autor studije dr. Jeff Augemann, neurokirurg s Medicinskog centra Sveučilišta u Washingtonu. Sljepoočni režnjevi također su odgovorni za osjetilnu percepciju, kao što je vizualizacija i prepoznavanje slika koje osoba vidi.
Rao, Ojeman i njihovi kolege natjerali su sudionike studije da gledaju slike koje su se brzo mijenjale na ekranu. To su bile slike lica i kuća. Osim toga, bilo je nekoliko praznih slika. Pacijenti su upućeni da paze na pojavu slike naopačke kuće.
Elektrode su bile povezane s programom koji je mogao analizirati tisuće moždanih signala u sekundi, određujući koji signal znači da osoba gleda u kuću, a koji signal znači da osoba gleda u lice. Za prve dvije trećine slika računalo je utvrdilo da "ovako izgleda moždani signal kada netko gleda sliku kuće". Za preostalu trećinu računalo je s vjerojatnošću od 96% uspjelo utvrditi što točno osoba gleda. Znanstvenici su to izvijestili 21. siječnja u članku u časopisu PLOS Computational Biology. Zanimljivo je da je računalo uspjelo izvršiti zadatak u tom vremenskom razdoblju od 20 milisekundi dok je osoba gledala sliku.
Težak proces
Pokazalo se da se ovisno o tome što osoba gleda - lice ili sliku kuće - aktiviraju različite skupine neurona. Osim toga, pokazalo se da su računalu za dešifriranje potrebne dvije vrste moždanih signala: potencijalni događaji i promjene širokopojasnog spektra. Prvi je karakterističan val na elektroencefalogramu, koji ukazuje na reakciju mozga na bilo koji podražaj. Drugi znači promjenu električne aktivnosti u određenom području mozga.
“Tradicionalno znanstvenici proučavaju pojedinačne neurone”, kaže Rao. - Naše istraživanje dalo je općenitiju sliku na razini velikih neuronskih mreža. Mogli smo vidjeti kako budna osoba percipira složen vizualni objekt.”
Omogućujući istraživačima da u stvarnom vremenu odrede koji dio mozga reagira na određeni podražaj, nova tehnika otvorila je vrata sveobuhvatnom mapiranju aktivnosti ljudskog mozga.
Početak: 17.08.2010 | završetak: 17.09.2010
Yan David Evgenievich
David Yan, predsjednik Upravnog odbora i osnivač grupe tvrtki ABBYY, kandidat fizikalnih i matematičkih znanosti, laureat Nagrade ruske vlade u području znanosti i tehnologije.Godine 1989. David Yan, u to vrijeme još uvijek student 4. godine MIPT-a (Moskovski institut za fiziku i tehnologiju), osnovao je tvrtku Bit Software zajedno sa zaposlenikom IPTM RAS Alexanderom Moskalevom. Godine 1998. Bit Software je preimenovan u ABBYY. Uz glavne aktivnosti unutar tvrtke ABBYY. Danas je ABBYY jedan od vodećih svjetskih razvijatelja softvera i pružatelja usluga u području prepoznavanja i unosa dokumenata, lingvistike i prevođenja. David je uključen u brojne druge projekte. Među njima treba istaknuti:
- Izrada prvog svjetskog džepnog komunikacijskog računala za tinejdžere, Cybiko (Rusija, SAD, Tajvan, 1998.-2003.);
- Sudjelovanje u ATAPY Software (2001);
- Osnivanje i sudjelovanje u radu tvrtke iiko, čitaj "Aiko", kreiranje sustava nove generacije za upravljanje restoranima i uslugama u ugostiteljstvu (2005.);
- Sudjelovanje u nizu kreativnih projekata, kao što su radionica FAQ-Café (2004), restoran, klub, galerija ArteFAQ (2007); kreativni klub "Squat" (2009.); klub "Sestre Grimm" (2009.);
- Sudjelovanje u dobrotvornim i edukativnim projektima, kao što su obrazovna zaklada Ayb (Ayb, 2005), Nadzorni odbor MIPT-a, obrazovni centar Tumo (2006) i niz drugih projekata.
Pitanja i odgovori:
Pitanje:
Dmitrij
David Evgenievich, po vašem mišljenju ili po mišljenju vaših stručnjaka, na temelju kojeg principa stvaranja sustava mozak gradi apstraktne (generalizirane) slike (modele) stvarnosti? Ako se uopće gradi.
Pitanje:
Anton
S. V. Savelyev je u svom intervjuu na istoj stranici prije 4 godine, vezano za AI, izjavio da AI neće biti stvorena, jer: [i] "... jer nema stvarnih temelja za stvaranje umjetne inteligencije. A ono što se zove neurokompjuter je čista lažna izmišljotina ljudi koji se bave tehničkim znanostima koji nemaju pojma ni o principu rada mozga ni o principima mišljenja.Mozak je morfogenetski aktivan sustav.To znači da veze između neurona mijenjaju sve vrijeme kroz cijeli život, a Budući da imamo 150 milijardi neurona, onda da bismo čak i loše simulirali ovaj sustav, trebamo uzeti 150 milijardi procesora, unutar kojih stavljamo ljude koji će nasumično i kontinuirano lemiti veze između njih. Istovremeno , tek trebamo znati još neke zakonitosti ovog prelemljivanja. Ljudi koji se bave izgradnjom "pseudo-neuroračunala" grade ih na algoritmima usvojenim u matematici, odnosno na onim konceptima koji su kazuistika za mozak. Dakle, bit će nema sljedećeg evolucijskog sustava u obliku umjetne inteligencije, jer inteligencija, one. razmišljanje je izgrađeno na potpuno drugim principima." Slažete li se s njegovim mišljenjem, a ako ne, gdje je Saveljevljeva pogreška?
Odgovor:
Yan David Evgenievich
Neuroračunalne tehnologije zapravo nemaju nikakve veze s konceptom "umjetne inteligencije". Neuroračunala su lijep naziv za čisto statističku, matematičku ideju, dok umjetna inteligencija uključuje tehnologije povezane s iznošenjem hipoteza i strukturnim modelom o svijetu oko nas.
Što se tiče izraza "umjetna inteligencija", znanstvenici pod tim zapravo misle na dvije stvari. To je, prije svega, modeliranje mišljenja. Drugo, tehnologije koje zamjenjuju ljude u određenim područjima njihove aktivnosti (ovo je strojno prevođenje, klasifikacija objekata, prepoznavanje trodimenzionalnih scena, slika itd.). Te tehnologije nemaju nikakve veze s modeliranjem razmišljanja. Obično se grade na pitanjima strukturnih informacija o svijetu. Postoji niz pristupa u tom smjeru, čija je zadaća zamijeniti osobu u nizu njezinih aktivnosti.
Slažem li se sa Savelyevom da u bliskoj budućnosti osoba neće moći simulirati ljudsko razmišljanje pomoću računalnih procesora? Ja mislim da. Nedavna istraživanja pokazuju da ljudski mozak i njegovi impulsi nisu u potpunosti digitalne prirode. Ovo nije binarni sustav (1 i 0), u nekim slučajevima nalikuje analognom sustavu, zbog čega digitalna tehnologija možda fundamentalno ne može simulirati mozak.
Što učiniti u tom smjeru? Prije svega, ne morate sebe zamišljati kao Gospodina Boga. I morate shvatiti: činjenica da nismo mogli simulirati pticu ili vretenca ne znači da nismo naučili kretati se kroz zrak. Uostalom, čovjek je stvorio najsloženije tehničke sustave (jedrilice, helikoptere, avione, rakete), zahvaljujući kojima možemo letjeti. Da parafraziramo Saveljeva, ispada da budući da ne možemo modelirati mozak u obliku u kojem postoji kod ljudi, nikada nećemo naučiti obavljati složeni intelektualni rad u određenoj mjeri. To, naravno, nije istina. Već danas inteligentni računalni sustavi zamjenjuju ljude koji točnije i brže obavljaju svoj intelektualni rad u određenim područjima.
Pitanje:
Sergej
Je li doista potrebno računalo naučiti razmišljati? Je li to zato da ljudi ne razmišljaju, nego samo pritiskaju tipke kao potpuni idioti? Je li to ono čemu trebamo težiti?
Pitanje:
Vladimire
Zdravo! Recite nam kakve perspektive vidite za razvoj umjetne inteligencije i robotike u svijetu i Rusiji. Hvala vam!
Pitanje:
Uščeko Vjačeslav
Zanima me neizrazita logika pri izgradnji sklopova umjetne inteligencije. Mislite li da se neizrazita logika može koristiti za stvaranje novih teorija?
Pitanje:
Gleb
Je li moguće raditi na daljinu? na primjer iz Rige? ili imate podružnice u Latviji? :)
Pitanje:
Ruslan
Imam nekoliko pitanja: 1. Koliko su bliski stručnjaci za umjetnu inteligenciju u interakciji s biolozima koji proučavaju mozak? 2. Je li trenutno moguće uzeti biološki mozak i skenirati cijelu arhitekturu neurona i interneuronskih veza sloj po sloj? 3. Je li ga moguće reproducirati u obliku mikrosklopa ili softverski simulirati, reproducirajući cijeli broj neurona i veze između njih? 4. Prema Vašem mišljenju, kojim putem treba očekivati rješavanje problema umjetne inteligencije - putem proučavanja i kopiranja ljudskog mozga ili putem vlastitog usavršavanja računala i računalnih programa? 5. Postoji li svjesno protivljenje stvaranju umjetne inteligencije od strane država ili drugih struktura iz etičkih razloga ili zbog straha od gubitka kontrole nad ovim proizvodom?
Odgovor:
Yan David Evgenievich
Nisam stručnjak za istraživanje mozga i ne bavim se problemom modeliranja mišljenja, pa će moj odgovor na ovo pitanje biti amaterske prirode. Ali, svejedno, potpuno sam siguran da modeliranje aktivnosti ljudskog mozga na fizičkoj razini još dugo neće dati nikakve praktične rezultate. Razlog je kolosalna složenost tehničkog sustava zvanog “ljudski mozak”. Istodobno, pokušaji simulacije razmišljanja pomoću računalnih procesora također neće moći proizvesti ozbiljne rezultate zbog značajnog pojednostavljenja ovog sustava.
Po mom mišljenju, eksperimenti koji kombiniraju ove pristupe su zanimljivi i obećavajući. Već su poznati prvi pozitivni rezultati, kada se na temelju bioloških sustava populacije uzgojene na siliciju stvaraju samoučeći čipovi koji reagiraju na vanjske podražaje i donose jednostavne odluke. Čini mi se da u vrlo bliskoj budućnosti čovječanstvo očekuju revolucionarna otkrića u tom smjeru.
Pitanje:
iq
Zašto natjerati stroj da razmišlja? Stroj mora raditi. Ako je naučite misliti, prisilit će ljude da rade za nju.
Odgovor:
Yan David Evgenievich
IQ, briljantna igra riječi! Uzmimo ga u službu! Ali, ozbiljno, svi razumijemo da riječ "posao" više nema isto značenje kao prije 100 godina. Ako su u eri industrijalizacije glavni resurs bile materijalne sirovine, danas, u eri znanja, to postaje informacija. Pretvaranje informacija u korisno znanje posao je kojim se bave stotine milijuna ljudi diljem svijeta. Tu je danas potrebna glavna pomoć, a moderni računalni sustavi pomažu čovjeku riješiti ovaj problem.
A činjenica da će stroj prisiliti osobu da radi za njega prilično je nategnut strah pisaca znanstvene fantastike. Umjetna inteligencija vrlo je specifičan pojam koji objedinjuje niz tehnologija povezanih s automatskom klasifikacijom objekata, donošenjem odluka i tako dalje.
Te se tehnologije odavno koriste u kućanskim aparatima koji nas okružuju – od perilica rublja do klima uređaja. Dakle, nema potrebe brkati tehnologije umjetne inteligencije s tehnologijama umjetnog razmišljanja.
Pitanje:
Aleksandar Prusakov
Dragi Davide Evgenievich, mislim da su vam mnogi zahvalni na podršci (zajedno s Ruskom zakladom za temeljna istraživanja) dvanaestoj nacionalnoj konferenciji o umjetnoj inteligenciji koja će se održati u Tveru. Mnogi su vjerojatno zahvalni na formuli sreće, festivalu oslikavanja tijela ili ukusnom ručku za 169 rubalja. Ali dogodilo se da živimo u trenutku malo značajne reforme ruske znanosti koja blijedi. Ovdje je Vaše mišljenje zanimljivo, a Vaša riječ značajna! Ove godine značajno se smanjuje financiranje Ruske zaklade za temeljna istraživanja, resursi se preusmjeravaju na manje transparentne i učinkovite strukture. Ima li ikakvih razmišljanja o učinkovitoj organizaciji vladine potpore za znanost o umjetnoj inteligenciji?
Odgovor:
Yan David Evgenievich
Naša tvrtka ulaže značajne iznose u istraživanje i razvoj u području umjetne inteligencije. Također, na Fakultetu za inovacije i visoke tehnologije (FIHT) MIPT-a 2006. godine otvoren je naš odsjek “Prepoznavanje slika i obrada teksta” na kojem studenti studiraju ne samo računalne znanosti, već i neke specijalizirane predmete iz područja umjetne inteligencije. .
Podržavamo konferenciju Dialogue koja svake godine okuplja vodeće svjetske stručnjake iz područja računalne lingvistike. U planu je organiziranje i podrška drugim događanjima, konferencijama i natjecanjima iz područja umjetne inteligencije, lingvistike i informatike. Sada smo u fazi odabira ciljanih projekata.
Mi kao komercijalna organizacija ne možemo preuzimati funkcije države. Mislim da je jedini ispravan način potpore istraživanju u području umjetne inteligencije suradnja kompanija sličnih našoj i države u području obrazovanja i znanosti.
Riječ "računalo" prevedena je s engleskog kao "kalkulator". Odnosno, zna dobro računati. No, znanstvenici ga godinama pokušavaju naučiti razmišljati. Najbolje što smo mogli postići bilo je naučiti računalo igrati šah.
Uvijek smo to pokušavali učiniti stvaranjem algoritama. Dobro funkcioniraju u situacijama u kojima unaprijed znamo ishod. Što ako je rezultat nepoznat? Ili je broj opcija toliki da ne možemo sve osigurati. Što učiniti u ovoj situaciji? Ispostavilo se da ovdje možemo iskoristiti sposobnost računala da brzo obradi velike količine podataka. Morate učitati puno informacija o jednoj temi i prisiliti računalo da pronađe neke obrasce u tim informacijama (znanstvenici već znaju kako to učiniti). Računalo će ih zapamtiti, a ako dobije i druge informacije o zadanoj temi, moći će donijeti odluku na temelju tih obrazaca. Naravno, neće nužno biti točno, ali ljudi često griješe.
Ovaj smjer u informatici naziva se "strojno učenje"(ili "strojno učenje" na engleskom).
No, postoji jedan problem - za obradu velikih podataka potrebna su vam snažna računala. Ne možete to učiniti slabima. I tu nam u pomoć dolazi računalstvo u oblaku.
Što se dogodilo oblak? Oblaci su produkti kondenzacije vodene pare suspendirane u atmosferi. Teško je unaprijed predvidjeti što će pasti iz oblaka - kiša, snijeg, tuča. Ponekad to može biti nešto potpuno neočekivano. Na primjer, riba. :) Isto je i s računalnim oblacima. Nalaze se “negdje” daleko, moćni su, mogu sadržavati ogroman broj “virtualnih” računala, mogu nam vrlo brzo dati bilo kakav rezultat. I što je još važnije, da biste ih koristili, samo trebate otvoriti prozor preglednika ili mobilne aplikacije. To je ono što znanstvenici koriste za primjenu metoda "strojnog učenja". Mnogo se podataka učitava u oblak, a stvaraju se mnoga virtualna računala za obradu tih podataka. Potom učimo računala kako obraditi te podatke i nakon dobivenog rezultata koristiti ih za analizu novih informacija.
Može li se vidjeti kako sve to radi? Sigurno! Najlakši način da to učinite je korištenje usluga koje koriste "strojno učenje". Pogledajmo "kognitivne" usluge koje je Microsoft stvorio za rad sa slikama, fotografijama, tekstovima, govorom i još mnogo toga.
KOGNITIVNO, o, o. [od lat. cōgnitio znanje, spoznaja] - Povezan sa spoznajom, s mišljenjem; informativan. Kognitivna analiza je proučavanje procesa ljudske spoznaje okolnog svijeta, kao i sposobnosti osobe da stječe nova znanja. Ljudski kognitivni sustav je središnji živčani sustav i osjetilni organi pomoću kojih čovjek razumijeva svijet oko sebe i sebe.
Kako biste “isprobali” usluge, morate otići na https://www.microsoft.com/cognitive-services/
Pokušajmo učitati fotografiju i vidjeti što nam računalo govori o njoj.
U ovom slučaju analiziraju se emocije. Svaka se emocija procjenjuje brojkama. Što je vrijednost bliža jedinici (najveća moguća je 1), to je izraženija. Ono što nam je najuočljivije kod ovog dječaka je iznenađenje. Računalo je ovoj emociji dodijelilo vrijednost od 0,875295341. Za sve ostale emocije je blizu nule (osim radosti, ali ni to nije baš veliko). Odnosno, možemo reći da je prema kompjuteru dječak najviše iznenađen i pomalo sretan. Čini mi se da je to blizu istine.
Što možete reći o ovoj ženi?
Računalo je utvrdilo da se najviše osjeća zgroženo (0,72907275), pomalo tužno (0,150495708) i pomalo ljuto (0,11228478). Čini li se ovo istinitim?
Slobodno eksperimentirajte sa svojim fotografijama. Vidi što će se dogoditi. Oh, usput, ne dajte službi fotografije neživih predmeta - dobro je upućen u fotografije i lako može razumjeti gdje su ljudi, a gdje nisu.
Još jedan kognitivni servis s kojim se možete "igrati" je servis za prepoznavanje lica https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/face-api. Može mnogo reći o ljudskom licu: spol, dob, raspoloženje, nosi li osoba naočale ili ne, opisati lice. Može odrediti koliko je osoba na fotografiji i opisati svaku. Može usporediti dvije fotografije i reći kolika je vjerojatnost da se radi o istoj osobi.
Na primjer, na ovoj slici podudaranje je 0,771, što je prilično visoko (kao što razumijemo, najveća vrijednost je 1).
A na sljedećem je računalo zaključilo da lica likova nisu baš slična (0,195).
Ali ono što nam se najviše sviđa je usluga računalnog vida https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api. Njegov rad je nevjerojatan!
Mi postavljamo sliku, a servis utvrđuje koje je vrste (slika ili fotografija), što prikazuje, koje boje prevladavaju, mogu li je djeca gledati itd. Na primjer, na ovoj slici računalo je vidjelo 24-godišnju ženu kako trči cestom protiv neba:
A ovaj prikazuje pogled na visoke zgrade na pozadini planina. Naravno, odmah ste pogodili o kakvom se gradu radi?
A na ovoj slici servis je detektirao i pročitao tekst (i to vrlo točno):
Kognitivne usluge mogu učiniti puno više korištenjem strojnog učenja. Pozivamo vas da ih sami proučite i, sigurni smo, pronaći ćete još mnogo toga zanimljivog za sebe.
Vjerojatno ste primijetili da usluga prikazuje rezultate u ovom formatu:
"faceRectangle": (
"bijes": 0,000005779621,
"prijezir": 0,0000634569,
"gađenje": 0.0000245519477,
"strah": 0,000346612127,
"sreća": 0,114344768,
"neutralno": 0,00990214851,
"tuga": 0,0000173390872,
"iznenađenje": 0,875295341
Ovaj format se zove JSON(kratica za JavaScript Object Notation) je poseban format podataka koji programeri mogu čitati i koristiti u svojim programima. Zahvaljujući tome, kognitivne usluge koriste se ne samo za zabavu i razumijevanje moći strojnog učenja, već i u raznim programima (za pametne telefone i za web stranice) koje možda već koristite.
Ovako učimo računala da prepoznaju objekte u stvarnom svijetu. I vrlo brzo ove vještine će se koristiti gotovo posvuda. Pripremite se za iznenađenja!
Nedavno je bio članak o parametričkim zgradama Zahe Hadid, ali iz teksta nije previše jasno što je u principu parametarska arhitektura. Imaju li parametri veze s jednadžbama koje opisuju "moderne, elegantne, mladenačke" linije modernih zgrada? Ne, sve je zanimljivije. Zapravo, parametarski dizajn nisu toliko lijepo zakrivljeni trodimenzionalni objekti koliko genetski algoritmi, polimorfizam, mobilnost, analiza složenih sustava i ostale gluposti. Ako vas zanima što se trenutno događa na razmeđi arhitekture i informacijskih tehnologija, čitajte dalje.
Dopustite mi da dodam malo intrige: sami arhitekti mnogo različitih stvari nazivaju "parametarskim". Kao i obično, samo se prošlost može razvrstati na dijelove, ali sadašnjost je čisto vrenje i zbrka.
0. Parametrizam je vizualni stil
O stilu glatkih linija i zaobljenih površina i pripadajućih dizajnerskih alata treba reći puno ili ništa. Oni jednostavno postoje i daju onaj prepoznatljivi rezultat koji ste svi vidjeli više puta.
Usput, ovo što ste upravo pročitali samo je stereotip. Zapravo, parametarska zgrada može izgledati kao bilo što, čak i kao strogi paralelopiped bez prozora. Dakle, u ovom odjeljku neće biti slika. Ono što se krije iza prekrasnih prikaza puno je zanimljivije od njih.
1. Parametrizam je kada se oblik stvara analizom procesa koji će se unutar njega dogoditi
Informacijsko modeliranje podiže funkcionalizam na novu razinu, kada se procesi koji se odvijaju u zgradi smatraju zasebnim entitetom, poput Hawkingove "četverodimenzionalne mrkve", a zgrada se, takoreći, omotava oko nje, ne uvodeći ništa nepotrebno.
Na popisu zgrada Zahe Hadid nalazi se pokretni izložbeni paviljon čije su nosive konstrukcije istovremeno zidovi, krovište, namještaj i unutarnja dekoracija te usmjeravaju kretanje posjetitelja između izložaka duž željene putanje. Odgovara funkciji koliko god je to moguće, čak se i rastavlja kada nije potreban - prolaz! Velike zgrade razlikuju se po materijalima i dizajnu, ali temeljni princip je isti.
Među tradicijskim građevinama ima i takvih primjera, npr. antički amfiteatar u prirodnom reljefnom udubljenju, gdje je dno pozornica, a kosine sjedala, stepenice, nosiva konstrukcija i akustična površina koja kontrolira raspodjelu zvuka. zvuk. Ni zbrajati ni oduzimati.
No, u težnji za optimizacijom prostora, arhitekti znaju zaboraviti na psihičku udobnost korisnika svojih kreacija, zbog čega nisu sve “parametarske” kreacije omiljene među građanima.
2. Parametrizam je kada se objekt mijenja kao odgovor na svojstva okoline ili nove funkcionalne zahtjeve
Transformabilnost, pokretljivost i sposobnost interakcije s okolinom važne su smjernice za sve moderne arhitekte, no za avangardne umjetnike to je od posebne važnosti.
Znate li da su ljuske običnog češera za kišnog vremena čvrsto stisnute, a za suhog vremena raširene zbog ciklusa bubrenja i sušenja drvenih vlakana? To je ono čemu sada teže napredni arhitekti: da konstrukcija na promjene odgovori svojim osnovnim elementima, a ne složenim i skupim tehničkim uređajima.
"Pametna" zgrada, napunjena senzorima i kontrolirana programom, već je postala mainstream, sada istraživači traže neelektroničke metode i nestandardne materijale. Na primjer, pomoću termoparova tako da se element pri zagrijavanju na suncu deformira na željeni način.
Poslovna zgrada “na napuhavanje” Media-ICT.
Moderne zgrade dišu, kreću se, otvaraju i zatvaraju svoje “oči” dijafragmama, stvaraju oblake dušika iznutra, dinamički mijenjaju optička i toplinska izolacijska svojstva samog stakla i tako dalje – općenito žive bogat i zanimljiv život.
Neću nabrajati bezbrojne primjere, pretvarajući post u kabinet zanimljivosti. Ovdje možete vidjeti pregled nekoliko poznatih parametarskih zgrada. Pogledajmo malo bolje računala dizajnera.
Za projekte gdje objekt postoji u dinamici, konvencionalni CAD-ovi nisu dovoljni, već je potrebno koristiti BIM (Building Information Modeling). Svijet se postupno kreće prema tehnologiji “virtualne gradnje”, ali naše područje još uvijek zaostaje za tim trendom (ako se pitate zašto, analizu s grafikonima pročitajte ovdje).
3. Parametrizam je kada se objekt kreira prema unaprijed razvijenom algoritmu na temelju velike količine ulaznih podataka
Uz pomoć BIM programa, možete doslovno parametrizirati dizajn, pretvarajući ga u "3D jednadžbu". Odnosno, stvoriti model koji će se zahvaljujući zadanim ovisnostima sam prilagođavati okolnostima. Ili stvorite skup pravila koja će na temelju dostupnih informacija generirati nešto novo. Algoritamska morfogeneza primjenjiva je kako u minimalnim objektima, poput autobusnih stajališta, tako i u velikim, na razini urbanističkog planiranja. Inače, biro Zahe Hadid i Patricka Schumachera je “nadaleko poznat u uskim krugovima” po parametričnim gradskim planovima generiranim skriptama (KDPV demonstrira jedan od njih, ovo je Singapur).
Ovdje je zanimljiv video koji ilustrira parametarski polimorfizam. Tekst tamo nije na ruskom, pa ću malo objasniti što se događa u okviru.
Glavni objekt je blok od nekoliko zgrada. Broj njegovih stranica, njihove duljine i kutovi između njih mogu se mijenjati. Ovisno o tim parametrima same zgrade prilagođavaju svoju katnost, broj stanova i soba. Međusobno se povezujući, blokovi tvore mrežu koja, ovisno o broju stanovnika i aktivnosti prometnog toka, mijenja širinu ulica, identificira glavne i može zamijeniti dio stambenog prostora u njima javnim ustanovama, tj. na primjer, trgovine u prizemlju. Ovo je istraživački rad, a ne stvarni alat za dizajn, ali se može koristiti za razumijevanje trenda.
Za zgradu možete napisati algoritam morfogeneze koji će, kada se primijeni na različite izvorne materijale, proizvesti različite rezultate, ali će biti članovi iste "populacije". Rezultat je arhitektonski polimorfizam, suvremena zamjena za standardnu gradnju: moguće je tipizirati na način da nema identičnih zgrada, ali postoje identične tehnološke i konstruktivne tehnike.
Slika odavde.
Određivanjem ovisnosti također možete generirati objekte koji se organski uklapaju u postojeće urbano okruženje. Upravo u tom kontekstu arhitekti koriste pojam “genotipa”, što znači skup osnovnih parametara, svojstava, veza koje karakteriziraju zgradu ili mjesto. Analiza velikih podataka i numeričke analitičke metode sve se više koriste za identifikaciju tih "gena" i matrice interakcija među njima. Recimo, 1970-ih se struktura grada mogla simultano analizirati prema 2-3 karakteristike, i to je bilo cool, a najmoderniji primjer analize na koji sam naišao rasvjetljavao je obrasce razvoja oko 400 regija prema 25. parametri.
Zašto arhitekti uglavnom nisu zadovoljni "normalnim ljudskim" metodama projektiranja?
Ne tako davno, bilo koja struktura je stvorena i percipirana kao integralni statički objekt: stambena zgrada je jedan komad. Sada dolazi do promjene paradigme, svaka se zgrada počinje promatrati kao dinamički sustav, čiji elementi nisu samo materijalni objekti, već i nevidljivi: veze, asocijacije, točke i osi percepcije i tako dalje. Pojava arhitektonskih sustava pruža golemo polje za istraživanje, a parametrijska arhitektura nešto je od onoga što nastaje kao rezultat.
U inozemstvu i privatne tvrtke i specijalizirani laboratoriji velikih sveučilišta rade na području uvođenja sistemske analize, automatizacije i algoritmizacije u projektiranje. U Rusiji još uvijek postoje samo prvi izdanci, na primjer, obrazovna inicijativa "Branching Point" bavi se popularizacijom računalnih metoda u arhitekturi.
Dakle, može li računalo razmišljati umjesto arhitekta? Ne još. Ali budućnost je već tu negdje u blizini.
