Сергей Труханов, руководитель архитектурного бюро T+T Architects, о развитии ИИ и работе архитектора.
Каждый месяц мы узнаем все больше о принципах генеративного дизайна, а на рынке появляются новые версии нейросетей с улучшенными возможностями. В уже минувшем году многие в индустрии вновь ожидали революционного скачка в технологиях, связанных с искусственным интеллектом, VR и другими цифровыми возможностями. И все же необходимо признать, что громкие заявления о том, что ИИ уже способен практически на всё, в том числе в архитектурном процессе – слишком преувеличены. Перегретое инфополе создает у простых читателей ложные представления о том, что в действительности сегодня умеют нейросети и насколько легко с ними взаимодействовать.


Данные технологии уже достаточно прочно встроились в бизнес-процессы, став эффективным инструментом оптимизации линейных задач. Например, текстовые нейросети такие, как Chat GPT, Notion AI и продукты, созданные на их основе, позволяют значительно ускорить обработку массива данных, полировку различных процессов. Также мы активно применяем нейросеть Phygital+ для генерации изображений на первых предпроектных этапах работы. Это позволяет быстро создавать эскизные наброски и не прибегать к стоковым сервисам, таким как Pinterest. В целом за достаточно короткий промежуток времени ИИ стал действительно незаменимым помощником для проектировщиков. Аналитика, компиляция и рутинные операции постепенно переключаются на него, позволяя менять процессы внутри компании.


Нейросети – интересное решение для помощи в генерации новых проектных концепций, поиске свежих и не всегда очевидных на первый взгляд идей. Правда точность и корректность выдаваемых ИИ ответов во многом зависит от качества промта (запроса) и работы оператора, который его составляет. Но, даже вбив максимально понятный и четкий промт, архитектору затем необходимо дорабатывать эскизы вручную.
При грамотно организованной работе с технологией можно сократить время написания шаблонных массивов текстов, упростить коммуникации между участниками проекта. Например, архитектор проводит технический текст через нейросеть, чтобы предоставить его заказчику в максимально понятной и доступной форме. Это высвобождает наиболее ценный ресурс – время, которое можно выделить на креатив и дополнительные коммуникации вместо рутины.
Также искусственный интеллект дает возможность дорабатывать «белые» модели планировок до эскизных визуализаций, проводить пост-продакшн предварительных эскизов. Еще нейросети облегчают взаимодействие с техническими текстами, пояснительными записками, описаниями, переводами и т. д. Вопреки сложившимся в инфополе стереотипам, создание образов по промту в нейросетях является достаточно редким сценарием работы для архитекторов. Чтобы добиться хорошего результата в подобном деле необходимо много времени для создания детализированного и качественного промта, который по сути описывает уже придуманную идею.

VR-инструменты в своих рабочих процессах мы используем на нескольких направлениях. Например, с их помощью иногда мы создаем презентации для клиентов, которым проще наглядно воспринимать продукт именно в таком формате. Кроме того, у нас есть собственное VR-портфолио проектов бюро на платформе Spatial. Оно выполнено в виде эффектного виртуального пространства, которое позволяет погулять по территории при помощи цифрового аватара и добиться эффекта погружения. Представьте сайт, где вместо “плоских” разделов у вас реальные 3D зоны и помещения. Причем, воспользоваться данной опцией можно как с применением специальных шлемов и гарнитур, так и через смартфон или ПК.

Не менее полезна и возможность совместного просмотра виртуальной модели проекта в рамках организации командной деятельности в компании. Это достаточно эффективное решение в рамках обсуждений и детализации концепций.
Еще один интересный способ применения VR-инструментов – проведение внутренних тестов концепций на корректность восприятия с точки зрения сомасштабности объекта человеку. Подобная возможность актуальна, когда речь идет о застройке больших территорий или наоборот самых компактных площадок и/или интерьерных кейсов.
Впрочем, ИИ пока далеко не идеальный инструмент в архитектурном процессе. Например, мы не используем любые генеративные инструменты, так как они сильно дисконтируют аналитическую и творческую составляющую работы, сводя все к математической формуле. Подобные результаты все равно будет необходимо вдумчиво дорабатывать по старинке вручную, искать нетривиальные компромиссы между эффектным и эффективным. При всем желании нейросетям на их текущем этапе развития технически невозможно полностью доверить проектирование зданий, улиц и городов. ИИ – это не самостоятельный актор, а лишь продвинутый инструмент в руках архитектора. Поэтому и «натворить дел» самостоятельно машинный алгоритм пока не в силах, а вот помочь специалистам лучше делать их дело – вполне.