Scări dincolo de intuiția noastră

Instrumentele noastre de computație, de la CADCAM la modelarea informațională a clădirii, oferă noi modalități de a înfrunta această complexitate. Una dintre acestea este metoda încurajată de gândirea „parametrică”, fiindcă aceasta generează într-un mod ademenitor foarte multă complexitate, sau cel puțin foarte multă variație, pornind de la un număr mic de setări inițiale. Însă chiar dacă un oraș parametric tot arată ca un oraș, nu înseamnă că se comportă ca un oraș. Primejdia unei astfel de abordări este tocmai ușurința cu care o asemenea complexitate se generează de jos în sus, deoarece cu cât ne întindem proiectele dincolo de intuiția noastră, cu atât ne este mai greu să le judecăm.

Însă există o altă latură a folosirii computației care ar putea fi foarte utilă. Tehnologiile inteligenței artificiale și ale învățării automate, precum folosirea inteligentă a algoritmelor mai simple, pot fi de ajutor când ne extindem propria intuiție. Sau acestea pot dărui calculatorului un fel de intuiție proprie. În ambele cazuri, aceste tehnologii ne extind capacitățile de a aborda complexitatea adevărată. Aceasta este una dintre principalele aspecte ale gândirii care caracterizează cea mai mare parte a cercetărilor noastre actuale în proiectarea de arhitectură și calcul adaptiv, cât și curentele înrudite de la Bartlett, așa cum voi exemplifica mai departe prin câteva proiecte care reprezintă cele două capete ale scării de proiectare: lucrurile foarte mici și lucrurile foarte mari.

Our computational tools from CADCAM to Building Information Modelling provide new ways to deal with this complexity. The sort of method encouraged by “Parametric” thinking is one way, as it seductively generates a great deal of complexity, or at least a great deal of variation, from a few initial settings. But just because a parametric city looks like a city, it doesn’t mean it behaves like one. In fact it is this ease of generating such complexity from the bottom up that is a potential danger of such an approach, as the further we stretch our designs beyond our intuition, the more difficult it becomes to judge them.

There is another side to the use of computation that is potentially useful, however. The technologies of artificial intelligence and machine learning, as well as the informed use of simpler algorithms, can be aids to extend our own intuition, or give the computer a kind of intuition of its own. In either case, they extend our abilities to deal with true complexity. This is one of the core strands of thinking running through much of our current research in Adaptive Architecture and Computation and related streams at the Bartlett, as a few projects at the very smallest and the very largest ends of the design scale may help to illustrate.