O termo inteligência artificial (IA) existe há décadas e a automação do comportamento inteligente por máquinas permeia o nosso imaginário e história em diversos campos - desde filmes de ficção científica com a dominação por robôs, computadores que ganham de mestres do xadrez, aplicativos que sugerem músicas e filmes, até, mais recentemente, sistemas capazes de entender e reproduzir a linguagem natural e produzir imagens e vídeos impressionantes.

A partir do lançamento do chatGPT como uma plataforma aberta, em 2022, a discussão sobre IA extrapolou a esfera técnica e atingiu pessoas pela primeira vez, em múltiplas áreas. No entanto, a IA não é uma tecnologia nova e, mesmo apresentando importantes inovações recentes, não podemos esquecer que sua trajetória revela períodos de entusiasmo, seguidos de invernos de descrença e incertezas. 

Em 1956, um grupo de pesquisadores norte-americanos reuniu-se para discutir como máquinas poderiam reproduzir a cognição humana a partir da premissa de que a inteligência poderia ser descrita com exatidão e replicada por um computador. Esse evento, conhecido como Workshop de Dartmouth, cunhou o termo Inteligência Artificial e foi o marco da fundação dessa nova área de conhecimento.

Até esse momento, muito pouco havia sido efetivamente feito na criação de uma inteligência artificial e esse nome representava mais um desejo do que uma realidade. Definir a inteligência não é uma tarefa fácil e, organizá-la de maneira linear em um algoritmo para ser processado por uma máquina, é ainda mais complicado. 

A inteligência artificial que conhecemos e usamos nada mais é do que uma ferramenta estatística de probabilidade. Ou seja, uma ferramenta com acesso a uma enorme quantidade de dados, que sugere respostas a partir de exemplos similares. O acesso a uma quantidade brutal de informações disponíveis na internet e a capacidade de processamentos dos hardwares atuais viabilizaram a inteligência artificial como a conhecemos. A solução predominante atualmente são as redes neurais artificiais - modelos computacionais inspirados no nosso sistema nervoso central e que reconhecem padrões sem a necessidade de estipulamos atributos iniciais. 

Na área da arquitetura e urbanismo, o uso do computador e seu impacto na produção de edifícios e cidades começou a ser especulado em 1960. A cibernética, em voga na época, influenciou arquitetos a buscarem maneiras mais racionais de criação. Entre eles, Christopher Alexander, que teve destaque com a Linguagem de Padrões - e que antes, em 1964, havia participado da primeira conferência sobre o uso de computadores na arquitetura, com a presença de representantes ilustres - como o arquiteto Walter Gropius e o cientista Marvin Minsky, que também estava no Workshop de Dartmouth.

Enquanto Alexander via o computador como uma ferramenta que valia por um exército de mil funcionários sem iniciativa, Minsky defendia que não só os computadores poderiam se tornar mais inteligentes do que os humanos e com uma formidável capacidade criativa, como também os arquitetos teriam que enfrentar a automação do projeto e da construção.

Durante as últimas décadas, houve significativos marcos na evolução da tecnologia no campo da representação de arquitetura, assim como autores que defendem o papel do computador como um interlocutor inteligente no processo de projeto, como Nicholas Negroponte em seu livro Soft Architecture Machine de 1970.

A introdução do CAD, modelagem 3D, render, BIM, modelagem algorítmica e realidade virtual representam a evolução claramente exponencial da tecnologia nessa área, mas a ênfase recente na IA reacendeu o debate da produção e colaboração com a máquina. 

Arquitetos como Neil Leach, Matias del Campo, Phil Bernstein, Carlos Banon e Wanyu He discutem sobre a apropriação da IA na arquitetura ao longo dos últimos anos e apontam sinais para novas aplicações e metodologias.

Os momentos iniciais de um projeto - criação, busca por referências e geração de imagens mostram-se como os mais favoráveis para a aplicação das IAs generativas. Modelos conhecidos, frequentemente estruturados por redes neurais convolucionais - um tipo algoritmo dedicado ao processamento de imagens - como texto-para-imagem, imagem-para-imagem, imagem-para-video, são hoje conhecidos pelas plataformas Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion, ComfyUI, Magnifique, Luma e Runway. 

Essas são as ferramentas experimentais de maior acesso atualmente e apresentam diversas funcionalidades que, quando combinadas, atingem potenciais impressionantes. Representar uma ideia por meio de textos (prompts) e gerar imagens a partir disso já é uma realidade. O controle acurado de formas garante a transformação de croquis ou geometrias simples em imagens detalhadas de alta resolução, além da fabricação de vídeos e a busca inicial pela tradução das imagens em modelos 3D.

Outra aplicação da IA, muito útil para os urbanistas, são as análises de dados. Comparar e sobrepor informações climáticas, econômicas, demográficas etc., ajudam a prever um futuro de maneira mais assertiva e direcionar ações e investimentos. Essa aplicação já é frequente em outras áreas, minimizando perdas e otimizando o uso de recursos.

É importante ressaltar que as ferramentas não se apresentam somente como uma incrementação do que já é feito, mas tem intervenção direta no processo de criação e uma possível inversão no método de projeto - já que no diálogo, a máquina frequentemente apresenta alternativas que não imaginamos antes. Assim, a IA está transformando nossos processos de concepção, como outros recursos já fizeram no passado. A história nos mostra que resistir às mudanças pode ser um erro, mas aceitá-las de maneira acrítica também é. Devemos problematizar o uso da IA em todas as áreas do conhecimento, mas sem negá-la, pois ela veio para ficar.

*O conteúdo dos artigos assinados não representa necessariamente a opinião do Mackenzie.

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