Cómo el aprendizaje automático alivia la labor del diseñador de arquitectura

Representación de La Casa de Hielo en Marte. Foto cedida por Clouds Architecture Office (Clouds AO) y Space Exploration Architecture (SEArch).Desde hace 50 años, los seres humanos nos hemos estado preocupando porque las máquinas nos podían quitar el trabajo y, en algunos casos, estos miedos se han hecho realidad. Sin embargo, en el campo del diseño los creadores están recogiendo los frutos de su colaboración con las computadoras: tienen más tiempo para los trabajos creativos mientras las máquinas se encargan de las tareas basadas en datos. Pero el verdadero avance se logrará cuando nos cuestionemos la definición tradicional del diseño y del diseñador, desde la arquitectura o la ingeniería hasta la fabricación.

Mientras que algunos diseñadores pueden tener problemas para olvidarse de su papel tradicional, otros reciben con los brazos abiertos la nueva libertad creativa que ofrece el aprendizaje automático en arquitectura. Considerar estos avances como una herramienta, más que como un obstáculo, nos libera de las limitaciones de los anteriores modelos.

Paso a la automatización

La sociedad moderna da por supuesta la automatización. Aunque no se les llame robots, los teléfonos, las impresoras, los microondas, coches, Alexas y Google Homes automatizan las tareas que antes se realizaban de manera manual y con mucho esfuerzo.

La tecnología automatizada no es nada nuevo; está evolucionando, igual que la mente humana está experimentando una evolución en la manera de procesar la información. De hecho, se lleva utilizando el diseño asistido por ordenador (CAD) desde hace más de medio siglo. Como dice Jim Stoddart, del estudio de arquitectura The Living, con la tecnología más avanzada, “tenemos una versión más rápida del lápiz y el papel”.

El hecho es que los procesos automatizados ya están integrados en el diseño; sencillamente, los llamamos de otra manera. “Cuando diseño algo con Revit, y automáticamente se producen documentos para construirlo, no me preocupo por ello, —comenta Stoddart—. Es automatización: se están ejecutando todas las tareas que yo solía realizar de manera manual”.

“Jugar la baza de la inteligencia artificial (IA) requiere cambiar de estrategia para resolver los retos que plantea el diseño —afirma Stoddart—. Debemos centrar nuestra atención en otros aspectos del problema”.

Según Mike Mendelson, instructor certificado y diseñador curricular en Nvidia Deep Learning Institute: “En el ámbito empresarial, en cuanto alguien viene a realizar tu trabajo, subes de nivel y te dices: ‘Ahora que tengo esta oportunidad, puedo replantearme todo el proceso de trabajo’ y puedes reinventar el proceso una y otra vez”.

“Las computadoras no sirven para soluciones creativas abiertas eso está todavía reservado a los seres humanos. Pero mediante la automatización podemos ahorrar tiempo en tareas repetitivas e invertir ese tiempo en el diseño”
Mike Mendelson

La mayor capacidad de las computadoras brinda nuevas oportunidades para alcanzar el equilibrio entre la inteligencia humana y la artificial, dejando que cada una trabaje según sus aptitudes. “Las computadoras no sirven para soluciones creativas abiertas: eso está todavía reservado a los seres humanos, —dice Mendelson—. Pero mediante la automatización podemos ahorrar tiempo en las tareas repetitivas e invertir ese tiempo en el diseño”.

“Aún podemos sacar partido a aquello en lo que los seres humanos destacamos —la inteligencia humana, la creatividad— pero también debemos aprovechar la inteligencia de las máquinas, la capacidad específica de las computadoras para solucionar problemas con mucha rapidez —comenta Stoddart—, un planteamiento mixto, que mejora cuanto podamos realizar con uno u otro de forma individual”.

Confiemos en el diseño basado en datos

Antes de construir una estructura, el diseñador puede actualmente generar y probar una infinidad de modelos antes de utilizarlos físicamente en la construcción, ahorrando tiempo, dinero y recursos. Mientras que algunas de las características del diseño que conforman un espacio ideal, como la luz natural o los elementos de atracción visual pueden cuantificarse, las preferencias humanas suelen ser demasiado complejas para poder medirlas de forma manual.

Zane Hunzeker, diseñador virtual y director de obra de Swinerton Builders, comenta que la compañía ya está utilizando el software para optimizar el diseño con los comentarios de los usuarios. “Uno de nuestros programas de realidad virtual va siguiendo dónde miras y si te detienes y miras hacia algo durante más de medio segundo, sitúa una marca en ese punto. Si haces eso con 25 personas de la oficina, en un momento sabes dónde desea mirar la gente, dónde quieren estar, y con estos datos se alimenta el aprendizaje. Puedes utilizarlos para colocar el mobiliario de una determinada manera, por ejemplo”. De este modo, optimizas el diseño antes de acabar tu primer café del día.

La evaluación del diseño basada en datos se amplía a ideas de alto nivel. Stoddart se plantea: “Si situamos a alguien dentro de un determinado espacio de RV y le preguntamos: ‘¿Te gusta o no? ¿Te resulta acogedor? ¿Es bonito?’ Y luego alimentamos el sistema de aprendizaje automático con este problema ya supervisado, el software nos puede ayudar a predecir cuál de los miles de diseños generados resulta interesante, con una calidad muy alta tanto en lo espacial como en lo material que vale la pena seguir investigando”.

Aprender observando las preferencias de la IA plantea nuevos retos para el diseñador. “Necesitamos subir el nivel de la inteligencia, —comenta Hunzeker—. Necesitamos subir el nivel de la eficiencia y de la confianza entre la máquina y el ser humano”.

Y, como dice Stoddart, la humildad nos llevará lejos. “No tengo interés alguno en explorar la idea de que las máquinas vayan a solucionar el problema excluyendo la intervención humana del diseño porque pienso que, llegados a este punto, el diseño perdería su valor. En cambio, tenemos que poner todos nuestros esfuerzos en entender esa habilidad que tenemos para predecir soluciones a problemas cada vez más complejos”.

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¿Cómo pueden los seres humanos aprender a confiar en la inteligencia artificial? “Todo es cuestión de validación —contesta Stoddart—. En cuanto validamos lo que nos dice la máquina podemos confiar y dejar que la inteligencia artificial explore ideas en un sentido más amplio. No solo para confirmar aquello que ya sabemos, sino para mostrarnos alternativas para realizar las cosas de una manera antes inimaginable”.

Fundamentalmente, los robots no vienen para solucionar el trabajo actual, vienen para darnos a los seres humanos la oportunidad de repensar y reinventar el trabajo, para indicar cómo debe ser realmente, y al replantearlo podremos ahuyentar nuestros miedos. Como plantea Stoddart, “Ahora que tenemos herramientas para manejar realidades más complejas, deberíamos rediseñar la manera de formular los problemas”.

La creatividad seguirá siendo el reino de la mente humana. Y gracias a la IA, los seres humanos cada día seremos más capaces de crear y diseñar el mundo en el que queremos vivir y dejar el trabajo sucio a las máquinas.