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Chi è preoccupato per l'influenza del machine learning in architettura è esagerato, dice Adam Jasper.
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Di recente ho accompagnato per alcuni giorni un gruppo di studenti di architettura in una settimana di seminari. Abbiamo visitato persone che svolgono professioni molto diverse e abbiamo cercato di capire come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale influenzino il loro lavoro quotidiano. Gli studenti hanno motivo di essere preoccupati?
Se si pensa alla "professione" come a un insieme di competenze affinate attraverso un'esecuzione magistrale, allora la minaccia della tecnologia è reale. Con la velocità con cui nuove piattaforme e nuove tecniche rendono obsolete alcune competenze, gli esseri umani riescono a malapena a tenere il passo, anche con una costante riqualificazione. Ma ci sono alternative. Per l'architettura, ciò potrebbe significare espandere il ruolo dell'architetto piuttosto che cercare di limitarlo attraverso la tecnologia.
L'architetto della borsa
Nel racconto del XVII secolo di John Evelyn sugli architetti e l'architettura, il titolo di "architetto" viene attribuito a diversi ruoli nell'industria edilizia. C'è l'"architectus ingenio", che padroneggia tutte le arti, dalla geometria all'igiene, dalla storia all'ottica. C'è l'"architectus manuarius", che si occupa di gran parte della costruzione vera e propria. Poi c'è l'"architectus sumptuarius". Si tratta dell'"architetto della borsa", una figura molto bistrattata nella storia dell'architettura che oggi probabilmente chiameremmo "imprenditore edile".
Gli imprenditori edili non godono di particolare considerazione nel discorso architettonico. L'appaltatore è motivato dal ritorno sull'investimento previsto ed è quindi propenso a buttare a mare la creatività e l'intelligenza spaziale in un progetto architettonico per massimizzare i profitti - si dice. Tuttavia, fino ad oggi, gli imprenditori edili hanno avuto a disposizione solo una serie di strumenti molto approssimativi e inaffidabili per misurare la qualità architettonica degli spazi.
Algoritmo cieco
Zillow è uno dei maggiori portali immobiliari degli Stati Uniti, con milioni di transazioni. In un comunicato stampa del 2016, l'azienda ha dichiarato con orgoglio di essere in grado di prevedere il prezzo dell'immobile con un'accuratezza del 6% nella metà dei casi. Questo non è molto impressionante, soprattutto se si considera la gigantesca quantità di dati. Uno sguardo superficiale all'algoritmo attuale rende chiaro quanto sia cieco. Alcuni tipi di dati sono facili da raccogliere: il numero di metri quadrati di spazio interno, il numero di camere da letto, l'anno di costruzione della casa, il prezzo medio nel quartiere. Ma nessuna di queste informazioni dice molto sulla casa stessa. Questi sistemi predittivi non sono in grado di riconoscere le differenze qualitative che sono così importanti per il processo decisionale umano. Non vengono calcolati fattori come le proporzioni delle stanze, l'altezza dei soffitti, le proprietà dei materiali, il rumore ambientale o persino fatti ovvi come l'aspetto e la luce naturale, esattamente ciò che è importante per le persone.
Usare i dati in modo più intelligente
Immaginate, tuttavia, se i dati disponibili potessero essere utilizzati per trarre conclusioni sul fatto che una casa sia accogliente o angusta, che le stanze appaiano spaziose o fredde. ? proprio questo il compito al centro del lavoro di Archilyse, lo spin-off dell'ETH. Archilyse non raccoglie più dati dei suoi concorrenti. Cerca semplicemente di utilizzare e combinare questi dati in modo più intelligente, in modo che gli imprenditori edili e gli architetti possano valutare meglio il valore di un immobile. Utilizzando le planimetrie e i dati del contesto urbano, l'azienda cerca di ricavare le qualità soggettive di uno spazio. Ad esempio, Archilyse è in grado di visualizzare la quantità di rumore che ci si può aspettare in un appartamento.
"Nonostante il clamore, l'apprendimento automatico non assolverà il compito della progettazione".Adam Jasper
Se la massimizzazione del profitto non è più intesa come massimizzazione dello spazio ma come massimizzazione della qualità dello spazio, lo sviluppo tecnologico potrebbe improvvisamente assumere un carattere completamente diverso. Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, si potrebbero sviluppare strumenti per fare previsioni sulla qualità dello spazio. Se si dimostra che l'altezza dei soffitti è importante, se si può dimostrare un'attenta modulazione dello spazio, se la luce naturale fa guadagnare, gli appaltatori presteranno attenzione. Questi strumenti cambierebbero le metriche che vincolano l'architettura e permetterebbero agli architetti di talento di trovare ulteriori argomenti a favore di progetti intelligenti. Ma spetta ai professionisti stessi utilizzare questi strumenti.
Cosa hanno in comune liutai e architetti
Tra tutti i professionisti che gli studenti hanno visitato durante la settimana di seminari, un liutaio è stato il più ottimista riguardo al futuro. Circondato da violini - alcuni dei quali sono stati realizzati mentre la relazione architettonica di John Evelyn veniva ancora stampata - aveva anche un computer sulla sua scrivania. Lo usa in modo del tutto naturale per la calibrazione sensibile dei suoi strumenti. Non si sente minacciato dalla tecnologia, perché serve solo a raggiungere il suo obiettivo di costruire violini migliori.
La passività è un atteggiamento che nemmeno gli architetti possono permettersi. Nonostante il clamore, l'apprendimento automatico non assolverà il compito di una buona progettazione. L'intelligenza artificiale non sostituirà il lavoro di un architetto, ma lo aumenterà.