A medida que la IA se ha vuelto más accesible, hemos presenciado ejemplos que ilustran sus diversas aplicaciones. Destacan entre ellos las IA generativas, que se conocen por su capacidad para "crear" imágenes a través de indicaciones, muchas de ellas distinguidas por su composición y viveza. Estos sistemas de IA son redes neuronales con miles de millones de parámetros, entrenados para crear imágenes a partir de lenguaje natural, utilizando un conjunto de datos de pares de texto-imagen. Por lo tanto, aunque la pregunta inicial planteada por Turing en la década de 1950, "¿Pueden las máquinas pensar?", todavía se repite hoy en día, la generación de imágenes y texto se basa en información existente, limitando sus capacidades.
Lo que ha sorprendido a muchos es la creciente cercanía a superar la prueba de Turing y la similitud, en términos de visualizaciones, con lo que un arquitecto con habilidades en este campo puede lograr. En este contexto, mientras el debate persiste en la comunidad arquitectónica sobre si la IA puede procesar conceptos arquitectónicos, este artículo explora cómo interpreta los materiales para desarrollar estas representaciones visuales. Con eso en mente, se desarrolló una sola indicación para este experimento (con la materialidad como variable) para profundizar en los resultados obtenidos.
Indicación: Un edificio contemporáneo inmerso en un entorno construido. Este edificio está hecho de (material). Una vista isométrica con texturas realistas.
Las visualizaciones generadas pueden implicar que la IA interpreta el edificio dentro de su contexto y comprende varias aplicaciones de los materiales. Por lo tanto, algunas de ellas representan una contextualización de la materialidad, enfatizando su uso como parte de un sistema constructivo. Esto se alinea con aplicaciones comunes en tipos de edificios específicos e introduce un elemento estilístico en el proceso.
La indicación llevó a la creación de visualizaciones, organizadas por tipos de materiales comúnmente utilizados en arquitectura. Estos materiales, incluyendo ladrillo, acero, adobe, madera, hormigón y piedra, fueron elegidos por sus características distintivas, facilitando las comparaciones.
Ladrillo
Con este material, un hilo común fue la solidez de los edificios, relacionada no solo con las propiedades del ladrillo, sino también con sus características técnicas que no favorecen la adición de grandes ventanas en la fachada. Es destacable que la IA reconoce las variaciones del ladrillo en términos de tonos y texturas, haciendo su estética visible. De esta manera, las visualizaciones podrían sugerir proyectos de diversas tipologías, que van desde viviendas colectivas y edificios públicos, como la Biblioteca Exeter, hasta instalaciones industriales como la Fagus Factory.
Acero
Los resultados de este material son ejemplares al mostrar una "comprensión" del papel del acero. En lugar de emplearlo como la textura dominante en la fachada, las visualizaciones sugieren su aplicación como sistema constructivo, a menudo en combinación con fachadas de vidrio o lo que parece ser sistemas de fachadas ventiladas. De esta manera, ciertos edificios exhiben elementos de diseño que recuerdan a proyectos como el Edificio Seagram y espacios públicos como el Centro Georges Pompidou.
Adobe
Con Adobe, aunque la indicación se refiere a un edificio contemporáneo, se pueden observar características que evocan regionalidad, generando visualizaciones con un carácter local. Estas características incluyen ventanas rectangulares pequeñas, un techo a dos aguas similar a la Casa Tierra y la utilización de texturas que podrían sugerir madera. El proyecto Plúmula Workshop House exhibe similitudes con los resultados obtenidos en los tonos del edificio y su geometría, así como en la presencia de una terraza en la parte superior.
Madera
En las visualizaciones, es evidente la consistencia en que ninguno de las tipologías que sugieren madera tiene los mismos tonos. Este espectro de colores varía desde tonos claros, que posiblemente reflejan la apariencia del contrachapado, hasta texturas más oscuras como el nogal. Algunas imágenes muestran estructuras de dos o más niveles, y una imagen específica presenta una estructura elevada similar a las que se encuentran en climas húmedos, por ejemplo, en proyectos como el Hotel Boca de Agua, así como volúmenes similares a la Villa Open Park.
Hormigón
Los resultados del hormigón revelan combinaciones visibles con sistemas de fachadas de vidrio, recordando a las ventanas largas y fachadas abiertas de la Casa Gropius. De todas las imágenes obtenidas, estos volúmenes son los que tienen el mayor número de caras ciegas en la fachada. En algunos casos, este gesto es una parte esencial de la identidad del edificio, como se ve en el caso de Folm Arts.
Piedra
La piedra resultó ser uno de los materiales más desafiantes de representar, dadas las diferencias más perceptibles entre las visualizaciones. Varios motivos podrían explicar esta dificultad, que van desde el desafío de la IA para representar materiales provenientes de la naturaleza, similar a los desafíos enfrentados en la representación de manos, hasta la diversidad de tipos de piedras. La forma de los volúmenes sugiere proyectos residenciales similares a la Residencia Viglostasi, así como integraciones de elementos preexistentes, ejemplificados por el Pabellón de Visitas de la Hacienda El Barreno.
Al comparar la inteligencia artificial con el desarrollo humano, todavía estamos en la "infancia" de esta tecnología. Será fascinante observar cómo evoluciona en el futuro y cómo la comprensión de la IA se transforma para interpretar conceptos abstractos y artísticos, especialmente aquellos vinculados a la arquitectura.
Hasta ahora, este experimento sugiere que la IA reconoce que el carácter de algunos edificios está vinculado al uso de materiales específicos, estableciendo una relación directa con las tipologías. Aunque la indicación fue diseñada utilizando la palabra "edificio", la IA presenta visualizaciones que sugieren una amplia gama de estructuras, incluyendo viviendas unifamiliares, complejos industriales y edificios de varios pisos.
Aunque es innegable que la IA puede distinguir entre las texturas de los materiales, parece que todavía hay un camino por recorrer antes de que pueda generar propuestas complejas que surjan de una comprensión profunda del entorno construido, los materiales, sus características y, lo más importante
