Chi tiết quá mức: Trí tuệ nhân tạo và học máy trong thiết kế kiến trúc.

1806-The-Future-of-Practice-Man-vs-the-Machine-01

Các nhà thiết kế đã sử dụng các công cụ dựa trên máy tính để thiết kế và chế tạo trong suốt một thế hệ. Trong suốt 30 năm vừa qua, chúng ta đã học được rằng máy tính có thể giúp chúng ta vẽ và dựng nên những hình thể phức tạp chưa từng có tiền lệ và chúng ta cũng phát hiện ra rằng, bằng cách sử dụng công nghệ CAD-CAM, chúng ta có thể sản xuất số lượng lớn hàng loạt các biến thể mà không mất thêm chi phí: điều này đã là lịch sử — lịch sử của bước ngoặt kỹ thuật số đầu tiên trong kiến ​​trúc. Ngày nay, tuy nhiên, càng ngày càng có nhiều công cụ tính toán mạnh mẽ hơn để có thể làm được nhiều hơn thế. Máy vi tính, thật kỳ quặc, bây giờ dường như lại có khả năng giải quyết một số vấn đề thiết kế theo cách riêng của nó – đó là những vấn đề mà đôi khi chúng ta lại không thể giải quyết theo bất kỳ cách nào khác.

Hai mươi năm trước, chúng ta nghĩ rằng máy tính là thứ máy móc để làm ra mọi thứ; ngày nay chúng ta tìm ra rằng chúng thậm chí còn cần thiết hơn là những cái máy móc để suy nghĩ. Đó là một lý do tại sao nhiều người, bao gồm nhiều chuyên gia thiết kế, hiện đang rất hào hứng về Trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, bản thân thuật ngữ này không hề mới: nó đã được phổ biến vào những năm 1950 và 60, khi các nhà khoa học máy tính nghĩ rằng Trí thông minh nhân tạo nên bắt chước logic của suy nghĩ con người – rằng máy tính nên “suy nghĩ” theo cùng cách mà chúng ta làm. Ngày nay, ngược lại, càng ngày càng rõ có nhiều bằng chứng rằng các máy tính có thể giải quyết được những hệ thống phân loại các vấn đề chưa có tiền lệ một cách chính xác bởi vì chúng tuân thủ theo lối logic riêng, khá đặc biệt của chúng: một logic khác với logic của chúng ta. Và có vẻ như logic mới này, hậu-nhân loại (hoặc đơn giản, không phải con người) đã vượt qua chúng ta trong nhiều trường hợp.

Sự khác biệt chính giữa cách chúng ta nghĩ và cách mà các máy tính giải quyết vấn đề là bộ não của chúng ta không bao giờ được thiết kế cấu trúc cho dữ liệu lớn. Khi chúng ta phải đối phó với quá nhiều sự thật và số liệu, chúng ta chắc chắn phải từ bỏ đi một số – hoặc nén chúng thành các ký hiệu ngắn hơn, để chúng ta có thể dễ dàng làm việc hơn. Hầu hết khoa học cổ điển là phục vụ cái mục đích này. Hình học và toán học — đặc biệt là số học – là các công nghệ nén dữ liệu kỳ diệu. Chúng cho phép chúng ta quên đi quá nhiều chi tiết mà chúng ta không bao giờ có thể nhớ được, để chúng ta có thể tập trung vào các yếu tố cần thiết. Việc phân loại là một thủ thuật khác trong sự hoán đổi của chúng ta. Vì chúng ta không bao giờ tìm thấy một cái tên trong danh sách ngẫu nhiên của 1 triệu cái tên, chúng ta đầu tư rất nhiều công sức vào việc sắp xếp danh sách đó trước khi chúng ta sử dụng: nếu tên được sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái, ví dụ như trong danh bạ điện thoại, chúng ta có thể nhắm trực tiếp với cái tên mà chúng ta đang tìm kiếm mà không cần phải đọc tất cả các tên còn lại trong danh sách, những cái mà sẽ mất mãi mãi.

1806-The-Future-of-Practice-Man-vs-the-Machine-02

Tuy nhiên, đó lại chính xác là những gì mà máy tính làm: vì chúng có thể quét bất kỳ chuỗi khổng lồ các kí tự và con số trong gần như nháy mắt, chúng không cần lưu giữ bất cứ thứ gì phải được xắp xếp theo thứ tự cụ thể nào. Hãy lấy việc phân loại chữ cái như một phép ẩn dụ theo cách chúng ta suy nghĩ chung: chúng ta đặt một số thứ ở những nơi nhất định vì vậy chúng ta biết đến nơi mà chúng ở đâu khi ta cần; chúng ta cũng sắp xếp vật thể và ý tưởng để tạo ra ý nghĩa cho thế giới này. Nhưng máy tính chẳng cần điều gì trong số đó: không giống như chúng ta, chúng có thể tìm kiếm mà không cần phân loại. Máy tính cũng chẳng buồn quan tâm đến việc tìm hiểu ý nghĩa của cuộc sống. Cũng giống như việc  chúng ta không thể dễ dàng đối phó với một danh sách ngẫu nhiên của một triệu cái tên khi chúng ta tìm kiếm một cái tên cụ thể, chúng ta không thể dễ dàng làm việc với một đống ngẫu nhiên gồm 1 triệu viên gạch khác nhau khi chúng ta cần để xây nhà. Trong trường hợp đó, sự căm ghét bản năng của chúng ta đối với dữ liệu lớn (hoặc dữ liệu quá lớn để quản lý) khiến cho chúng ta đơn giản hóa chúng đi rất nhiều. Đầu tiên, chúng ta chuẩn hóa các viên gạch, vì vậy ta có thể giả định tất cả chúng đều giống nhau. Sau đó, chúng ta xếp chúng thành những hàng lối thông thường và sắp xếp tất cả các hàng thành các hình dạng hình học đơn giản — trong hầu hết mọi trường hợp, hình chữ nhật hoặc hình tròn được vẽ trong các mặt bằng, mặt đứng và các mặt cắt. Do đó chúng ta có thể quên đi những hình dạng vật lý và đặc tính vật chất của mỗi viên gạch, và chúng ta có thể thiết kế toàn bộ các tòa nhà bằng cách kết hợp những đường nét đơn giản và rõ ràng hơn của những hình khối và bề mặt đồng nhất hơn và to lớn hơn. Một người thợ thủ công trong khi không có bản vẽ để tuân thủ và không có gì để trông cậy lại có thể đưa ra cách xử lý từng viên gạch (hoặc đá hoặc dầm gỗ) một cách nhanh chóng và ngẫu hứng tại một thời điểm nhất định, bằng tài năng, trực giác hoặc cảm hứng của mình – đó chính là cách mà nhiều cấu trúc tiền hiện đại đã được xây dựng. Nhưng không có bất kì một kỹ sư hay nhà thầu hiện đại nào lại muốn mơ ước chú ý đến từng viên gạch một, vì điều đó sẽ diễn ra mãi mãi, và mỗi tài liệu xây dựng sẽ to bằng bản in của cuốn Bách khoa toàn thư Britanica. Tuy nhiên, lại một lần nữa, đây chính là những gì máy tính làm. Ngày nay, chúng ta có thể ghi nhận, tính toán và chế tạo từng viên gạch hoặc khối của một tòa nhà — từng cái một, đến yếu tố nhất. Nếu các yếu tố nhỏ, chúng có thể được in 3D tại chỗ. Nếu chúng lớn hơn, chúng có thể được lắp ráp bằng những cánh tay robot. Quy trình đó chính xác hoàn toàn giống nhau và mất cùng một thời gian, bất kể sự đồng đều của các thành phần, số lượng, kích thước và bố cục của chúng. Việc tính toán ở quy mô đó hiện nay đã có phí tổn rất ít – và nó sẽ càng ngày càng ít đi.

Những ưu điểm của quá trình này là hiển nhiên. Việc vi thiết kế (Micro-designing) từng thành phần nhỏ của một tòa nhà đến cấp độ nhỏ nhất có thể tiết kiệm rất nhiều vật liệu xây dựng, năng lượng, lao động và tiền bạc, và có thể đưa ra các công trình mà phù hợp hơn với những thông số kỹ thuật. Không hề ngạc nhiên, khi các công trình được thiết kế và xây dựng theo cách đó cũng có thể trông hơi dị thường. Và đúng như vậy, vì mức độ chi tiết đáng kinh ngạc mà chúng thể hiện ra đó là hình dạng bên ngoài và hình thể có thể nhận biết được của một logic vô hình bên trong ở sự hoạt động cái mà không còn thuộc về logic của trí não chúng ta nữa. Có lẽ những người công nhân vẫn có thể làm việc theo cách đó — với thời gian và tiền bạc không giới hạn. Nhưng không một đầu óc con người nào lại có thể nghĩ theo cách này, vì không có tâm tuệ nào con người nào có thể tiếp nhận, và xử lý chừng đó thông tin. Mỗi thứ đều có sự đánh đổi: hãy để máy móc làm những thứ mà chúng ta làm không tốt và giữ cho chúng ta những gì mà máy móc không thể làm, cái đó lại rất nhiều.

1806-The-Future-of-Practice-Man-vs-the-Machine-03

Hệ thống máy tìm kiếm – dữ liệu lớn (big data) là dành cho máy tính. Chúng ta sắp xếp: nén dữ liệu (mất hoặc bỏ đi một vài thứ trong quá trình) dành cho chúng ta. Với việc so sánh, lựa chọn, chuẩn hóa, điển hình hóa và trừu tướng hóa trở thành lựa chọn, ý nghĩa, giá trị và ý thức hệ, mà còn cả những lập luận và đối thoại. Bất kể một hàm ý siêu hình nào, không một hệ thống học máy nào có thể tối ưa hóa tất cả các thuộc tính thiết kế tại cùng thời điểm: lựa chọn này vẫn thuộc về người thiết kế. Những lo sợ của sự ganh đua đến từ trí tuệ nhân tạo hôm nay có thể là một sự lầm lẫn giống như sự lo sợ cho cuộc đua từ sản xuất công nghiệp số lượng lớn 100 năm trước đây. Nhưng, cũng giống như bắt kịp với cách làm của máy móc của việc sản xuất là thách thức cho nền công nghiệp thiết kế của thế kỉ 20, bắt kịp với cách suy nghĩa của máy tính sẽ là thách thức cho thiết kế hậu công nghiệp trong thế kỉ 21, bởi vì máy móc suy nghĩ của ngành hôm nay thách thức và đối ngược lại với logic hữu cơ của trí tuệ con người, cũng như hệ thống máy móc cơ khí của cuộc cách mạng công nghiệp thách thức và đối lập lại với logic hữu cư của cơ thể con người.

Mario Carpo

——————–

  • Mario Carpo là tác giả của cuốn Bước ngoặc kỹ thuật số thứ 2: Thiết kế vượt trên trí tuệ và một số cuốn khác. Ông hiện là giáo sư của chương trình Reyner Banham về lịch sử kiến trúc và lý thuyết kiến trúc tại trường Barlett, Đại học London (University College London).
  • Bài viết là một phần trong loạt bài Hành nghề trong tương lai của chương trình Đào tạo liên tục của tạp chí Archrecord (Mỹ).
  • Nguồn. https://www.architecturalrecord.com/articles/13465-excessive-resolution-artificial-intelligence-and-machine-learning-in-architectural-design
  • Dịch: Bộ môn Lý thuyết và lịch sử kiến trúc.

 

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s