Ammatillinen tieto arkkitehtuurissa on monimutkainen ja jatkuvasti kehittyvä käsite, erityisesti tekoälyn (AI) ja koneoppimisen lisääntyvän roolin myötä. Vaikka tekoälyllä on potentiaalia mullistaa monia prosesseja ja tarjota uusia työkaluja, arkkitehtien ammatillinen tieto ja asiantuntemus säilyvät osittain inhimillisessä kokemuksessa ja tuomioissa, joita koneet eivät täysin pysty korvaamaan.

Arkkitehtuurissa, kuten muissakin ammateissa, ammattilaisilta odotetaan erityisosaamista, harkintakykyä ja kykyä soveltaa tietoa käytäntöön. Arkkitehdit ovat koulutettuja ja sertifioituja asiantuntijoita, joiden tehtävänä on suunnitella rakennuksia ja infrastruktuuria, jotka vastaavat yhteiskunnan tarpeisiin ja toiveisiin. Kuten Richard ja Daniel Susskind toteavat, ammattilaisten luominen ja heidän valtuuttamisensa yhteiskunnassa perustuvat siihen, että he tarjoavat luotettavia, ajankohtaisia ja edullisia palveluja, joiden takana on asiantuntemus ja tuomio. Tämä erikoistunut rooli on syntynyt tarpeesta luottaa ammattilaisiin, joiden tiedot ja taidot ovat rajallisten ja erittäin koulutettujen henkilöiden hallussa.

Arkkitehdit eroavat monista muista rakennusalan toimijoista siinä, että he tarjoavat palveluja, eivät tuotteita. Tämä ero näkyy myös vastuunkannon ja ammatillisen vastuullisuuden näkökulmasta. Rakennusprosessissa arkkitehti ei ole pelkästään suunnittelija; hän on myös henkilö, joka ottaa henkilökohtaisen vastuun omista päätöksistään ja niistä seuraavista tuloksista. Arkkitehdin työ on näin ollen syvästi henkilökohtaista ja vaatii jatkuvaa itsearviointia ja reflektiivistä käytäntöä. Filosofi Donald Schönin käsite "reflektiivinen käytäntö" viittaa kykyyn soveltaa tietoa ja kokemusta intuitiivisesti ja esteettisesti, mikä erottaa ammattilaiset tavanomaisista urista.

Kuitenkin, vaikka arkkitehdin rooli on ainutlaatuinen ja ammatillinen tieto perustuu usein kokemukseen ja harkintaan, tekoälyn rooli rakennussuunnittelussa ja -toimituksessa on muuttumassa. Nykyiset tekoälyjärjestelmät voivat auttaa monissa toistuvissa ja datalähtöisissä tehtävissä, kuten määrien laskemisessa tai lämpötilan ja kosteuden säätelyssä rakennuksissa. Tekoälyn avulla voidaan tehostaa rakennusprosessien hallintaa ja optimointia, mikä saattaa vähentää inhimillistä virhettä ja parantaa tehokkuutta. Koneoppiminen voi tarjota arkkitehdeille uudenlaisia työkaluja ja näkökulmia suunnitteluprosessiin, mutta se ei voi täysin korvata ammattilaisen intuitiota ja harkintakykyä.

Tekoälyn mahdollisuudet tulevat erityisesti esille, kun tarkastellaan arkkitehtuurin prosesseja, jotka ovat usein täynnä monimutkaisia, dataohjattuja ja toistuvia tehtäviä. Rakennusten suunnittelu ja toteutus sisältävät suuren määrän sääntöjä ja proseduureja, joita tekoäly voi tukea ja jopa osittain automatisoida. Arkkitehdit voivat hyödyntää tekoälyn tuottamaa dataa, mutta heidän roolinsa ei rajoitu pelkästään sen käytön valvontaan. Tekoäly voi luoda visuaalisia kuvia ja malleja, mutta se ei välttämättä ole kykenevä luomaan syvällistä ymmärrystä, joka syntyy arkkitehdin henkilökohtaisesta kokemuksesta ja ammattitaidosta. Tämä rajallinen kyky tekoälyllä saattaa olla este sille, että tekoäly voisi koskaan täysin ottaa haltuunsa arkkitehdin roolia.

Ammatillinen tieto on monivaiheinen käsite, joka ei ole yksinkertaisesti tiedon tai taitojen hallintaa, vaan se sisältää myös eettisiä ja yhteiskunnallisia näkökohtia. Arkkitehdit eivät ainoastaan suunnittele fyysisiä tiloja, vaan he ottavat huomioon yhteiskunnalliset, kulttuuriset ja ympäristölliset tekijät, jotka vaikuttavat heidän suunnitelmiinsa. Tekoäly ei pysty ymmärtämään näitä monimutkaisia inhimillisiä tekijöitä samalla tavalla kuin koulutettu ja kokenut arkkitehti. Tämän vuoksi arkkitehdin ammatillinen rooli tulee säilymään tärkeänä, vaikka tekoäly pystyykin parantamaan monia rakennusprosessin teknisiä puolia.

Tulevaisuudessa arkkitehdit tulevat todennäköisesti työskentelemään tiiviimmin tekoälyn kanssa, mutta heidän roolinsa ei katoa. Sen sijaan ammatillinen tieto ja harkintakyky säilyvät välttämättöminä tekijöinä suunnitteluprosessissa. Tekoäly voi täydentää arkkitehdin työskentelyä, mutta ei voi korvata sitä inhimillistä elementtiä, joka on ratkaiseva monimutkaisissa, yhteiskunnallisessa ja kulttuurisessa kontekstissa tapahtuvissa suunnitteluprosesseissa. Arkkitehdin tulevaisuus riippuu siitä, kuinka hyvin ammattilaiset osaavat yhdistää oman asiantuntemuksensa ja tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet.

Miten koneoppiminen ja tekoäly muokkaavat rakennusalan tulevaisuutta?

Rakennusala on siirtymässä kohti digitaalista aikakautta, ja sen mukana kulkee monia jännityksen ja epäselvyyksien hetkiä. Tämä muutos tuo mukanaan tarpeen luopua perinteisten paperipohjaisten prosessien yksinkertaisesta yhteensopivuudesta, ja sen sijaan, että pyrittäisiin laajaan teoreettiseen globaaliin tietojenvaihtoon, markkinat keskittyvät tarjoamaan yhä uusia ohjelmistoratkaisuja, jotka pyrkivät ratkaisemaan rakennusprosessin monimutkaisuuksia. Rakennusala ei ole kuitenkaan kovin organisoitunut, eikä se pysty keräämään tarpeeksi markkinavoimaa uusien teknologioiden omaksumiseen heti niiden kehityksen alkuvaiheessa. Aina on odotettava, että laitteet, ohjelmistot ja liiketoimintamallit kypsyvät niin, että arkkitehdit, insinöörit ja rakennusalan ammattilaiset voivat omaksua ne ja sopeuttaa ne omaan käyttöönsä. Tällainen kehitys on nähty esimerkiksi CAD-alustojen osalta, jotka alun perin syntyivät ilmailuteollisuudessa, mutta joista tuli osa rakennusalan arkea vasta, kun ne olivat riittävän edullisia.

Samoin on käynyt mallinnusalustojen, kuten BIM:in ja korkearesoluutioisten renderöintityökalujen kanssa, jotka aluksi omaksuttiin valmistusteollisuudesta ja elokuvantekijöiden työkalupakeista vasta, kun niiden teknologiat olivat taloudellisesti saavutettavissa. Näiden esimerkkien kautta voidaan nähdä, kuinka rakennusala reagoi teknologisiin innovaatioihin — se tarvitsee aikaa omaksuakseen ja sopeuttaakseen niitä omaan käyttöönsä.

Koneoppiminen ja tekoäly ovat seuraavia teknologioita, jotka noudattavat tätä samaa kaavaa matkalla kohti rakennusalan ammattilaisten arkea. Vaikka suuret yritykset omaksuvat tekoälyn ja koneoppimisen ydinstrategioihinsa, suurin osa rakennusalan tekoälyyn liittyvistä ratkaisuista on tällä hetkellä saatavilla älypuhelimien kautta, kuten esimerkiksi ruoka- tai taksipalveluissa. Tekoälyn ja koneoppimisen sovellukset rakennusalalla ovat vasta alkuvaiheessa, mutta kokeilut ovat käynnissä. Esimerkiksi työmaalla tekoälyä hyödynnetään työntekijöiden turvallisuuden tarkastamiseen konevision avulla tai projektinhallinnan tehtävissä, kuten muutospyyntöjen ja tiedustelujen käsittelyssä.

Vielä ei ole täysin selvää, kuinka nopeasti rakennusala omaksuu tekoälyn ja koneoppimisen työkalut, mutta on merkkejä siitä, että kehitys tulee nopeutumaan. Esimerkiksi Autodesk, joka oli aiemmin työnantajani, ilmoitti vuonna 2020 Spacemakerin, tekoälypohjaisen suunnittelutyökalun, hankinnasta. Tämä työkalu yhdistää suunnittelun esitystavat, arvioivan analyysin ja tekoälyn, joka oppii parhaita tuloksia vuorovaikutuksessa inhimillisten päätöksentekijöiden kanssa. Tällainen kehitys saattaa olla merkki siitä, mihin suuntaan rakennusalan mallinnusjärjestelmät, kuten BIM, ovat menossa.

Rakennusalan työkalujen ja teknologioiden luokitteluun voidaan käyttää nelikenttää, joka jakaa rakennusprosessit neljään pääalueeseen:

  1. Esitys (ideoiden kuvaaminen ja visualisointi).

  2. Analyysi ja simulointi (ideoiden arviointi ja suorituskyvyn ymmärtäminen).

  3. Toteutus (ideoiden muuttaminen rakennusmuodoksi).

  4. Yhteistyö (tiedon jakaminen ja hallinta).

Koneoppimisen ja tekoälyn vaikutus voidaan tarkastella näiden neljän alueen valossa. Esimerkiksi esityksen alueella on siirrytty perinteisistä piirustuksista ja fyysisistä malleista kohti digitaalisia työkaluja, kuten CAD ja BIM, jotka mahdollistavat tarkempia ja monivaiheisempia suunnitteluratkaisuja. Parametrinen suunnittelu ja generatiivinen suunnittelu, joissa algoritmit ohjaavat geometrian luomista, ovat saaneet osakseen huomiota, mutta analyysityökalujen puute on rajoittanut niiden käyttöä pääasiassa muotojen luontiin eikä vaihtoehtoisten ratkaisujen arviointiin.

Analyysivaiheessa tekoäly voisi tuoda mukanaan ennakoivia kykyjä, joissa digitaaliset mallit ja muut tiedot auttavat ennustamaan suunnittelupäätösten vaikutuksia ja tulevia tuloksia. Tämä mahdollistaisi entistä tarkempia ja ennakoivampia suunnitteluprosesseja.

Toteutusvaiheessa tekoäly voi avata mahdollisuuden automaatioon, jossa rakennusprosessit siirtyvät koneiden ja robottien hoidettaviksi. Tekoäly oppisi, kuinka rakennus tapahtuu ja voisi opastaa rakennusroboteja ja muita automatisoituja järjestelmiä työmaalla. LiDAR-skannauksia ja muita digitaalisia dokumentointityökaluja käytettäisiin entistä tarkemmin rakennusprosessin tallentamiseen ja vertailuun virtuaalisiin malleihin.

Yhteistyö alueella, jossa tiedon jakaminen ja hallinta on keskeisessä roolissa, tarvitaan yhä älykkäämpiä järjestelmiä, jotka pystyvät hallitsemaan suuria datamääriä. Tämä on erityisen tärkeää nykyisissä digitaalisissa alustoissa, kuten BIM 360:ssa, Procore:ssa ja Google Docs:ssa, joissa projektitiimit voivat jakaa ja hallita tietoa riippumatta tiedostomuodoista. Ajan myötä rakennusalan projektit tarvitsevat yhä enemmän federatiivisia järjestelmiä, jotka voivat indeksoida, paikantaa ja ymmärtää dataa samalla tavalla kuin nykyiset hakukoneet.

Rakennusalan tulevaisuus tulee siis olemaan entistä enemmän digitaalinen, ja sen mukana tulee sekä haasteita että mahdollisuuksia. Teknologian omaksuminen vie aikaa, mutta on tärkeää huomata, että tekoäly ja koneoppiminen voivat muuttaa perusteellisesti koko rakennusprosessia, alkaen suunnittelusta ja päättyen toteutukseen ja yhteistyöhön.

Miten digitaaliset teknologiat muokkaavat eri teollisuudenaloja ja lisäävät tehokkuutta?
Miten endogeeniset retrovirukset vaikuttavat hiirien genomiin ja immuunivasteeseen?
Mikä määrittelee Donald Trumpin perhesuhteet ja hänen henkilökohtaisen dynamiikkansa?