Martin Kaftan (CZ) | Kognitivní proces

Poněkud rozpačitý začátek, kdy se Martin pokoušel své noty sladit jednak s očekáváním a jednak s úrovní vědomostí posluchačů, byl vlastně dokonalou metaforou tématu. Přednášející tak sám připomínal to, co později začal popisovat, totiž „design machines“.   Skalní fanoušci série Digiarch stejně jako zabloudivší jedinci mu ale počáteční chaos a časté anglikanismy očividně odpustili, a to nejen kvůli studijním i pracovním referencím, kterými se Martin může chlubit, ale zejména proto, že získali možnost podívat se na zajímavou problematiku jinýma očima. Což ovšem neimplikuje, že by všichni se vším, co Martin řekl, souhlasili, nebo to považovali za svaté slovo.   Cooper Union – fakulta architektury, které vtiskl tvář John Heyduk   Martin Kaftan studoval mimo jiné na Cooper Union v New Yorku, velmi zvláštní univerzitě, kde fakultu architektury donedávna vedl slavný „básník architektury“ českého původu – John Hejduk. Ten vedl studenty ke studiu filosofie, psychologie, poesie i zájmu o umění. Podle Kaftanových slov se jedná o školu, která klade maximální důraz na koncept, na filosofické uchopení problému, na širší souvislosti, což je pro kvalitní architekturu podmínka sice ne dostačující, nicméně téměř nutná. Na začátek tedy Martin představil dva projekty, jejichž společným jmenovatelem byl právě koncept. První byl spíše filosoficko-geometrické povahy, ještě bez užití skriptování, druhý již ilustroval Martinův vzrůstající zájem o počítačové programování.     Foster a jeho parta   Norman Foster patří k těm nemnoha architektům, kteří povýšili původní soukromý atelier na globální společnost, která má stovky zaměstnanců a pobočky po celém světě. Konkrétně společnost Foster and Partners zaměstnává na 1.200 lidí, z toho 700 architektů. Martin Kaftan se zde coby specialista na skriptování podílí na nejrůznějších projektech a používá k tomu programy u nás již familiérní (Rhino, Maya, MicroStation s nadstavbou DDD – Dimension Driven Design), tak nejrůznější aplikace u širšího okruhu architektů neznámé, z nichž mnohé je možno oficiálně a zdarma stáhnout z internetu.   Konkrétně DDD byl původně vyvinut pro 2-D, ale počet D v názvu byl nejspíš pro Martina a jeho kolegy provokací a výzvou, takže tento systém obohatili o skriptování a umožnili mu vytvářet i modely v DDD (pardon, 3-D).   Na příkladu muzea letadel ve španělském Getafe z dílny Foster and Partners pak Martin efektivně a nad jakoukoliv pochybnost demonstroval výhody parametrického návrhu (1). Velmi jednoduchou manipulací s určitými vlastnostmi návrhu a jeho deformací se jiné vlastnosti (parametry) zachovávají, takže není třeba tvrdou silou upravovat vše.     Když se řekne vila   Dalším Fosterovým projektem, který Martin představil a na kterém se podílí, je rodinný dům kdesi v Turecku. Na první pohled zaujme křivolakým půdorysem a jakoby vybublávající střechou. Martin na projektu pracuje několik měsíců, takže se s posluchači kromě obrázků podělil i o postřehy z dílny Foster and Partners. Například vzhledem k tomu, že se jedná o geometricky a staticky velmi originální projekt, bylo třeba vyvinout nové metody pro manipulaci s povrchem, aby jej bylo možno v kterékoliv fázi návrhu a v kterékoliv variantě přenést do konstrukce. Nepřekvapí proto, že polovina ceny domu je skryta pod střechou, tou druhou polovinou ceny je střecha sama.     Parametry hořícího stadionu   Zajímavým způsobem, jak si otestovat parametrické navrhování, je simulace pohybu lidí opouštějících fotbalový stadion například při vyhlášeném požáru. Velmi osvěžující pasáž, která téměř zaplněný sál rozesmála, připomínala kombinaci seriózního výzkumu a počítačové hry: lidé podle jednoduchých generovaných pravidel s jistým prvkem náhody opouštěli metodou organizovaného chaosu stadion, ale Martin je prostě nenechal. Nazdařbůh jim do cesty s kadencí kulometu začal kliknutím myši zakládat jeden požár za druhým a kdo tu melu neviděl, stěží by uvěřil, jak dokáže parametrický návrh polechtat bránici.     Trocha teorie, trocha historie, koho nezabije, toho posílí   Slovo optimalizace je zaříkávadlem všech digitálních architektů. Je intuitivně zřejmé, že se jedná o výběr nějakého vhodného řešení z řady přípustných. Ale právě proces tohoto výběru je něčím, co lze uchopit více způsoby. Pomineme-li intuici, existuje celá řada metod. Například je možné sestavit „tvrdý“ program, který bude selektovat na základě zvolených parametrů. Martin Kaftan však ve své přednášce naznačoval další krok – totiž použití umělé inteligence (2). Ta má oproti tvrdé metodě tu výhodu, že opticky vykazuje schopnost učit se. Jinými slovy – tvrdá metoda je skvělá, pokud umíme skvěle zvolit kritéria výběru, což není samozřejmostí. V opačných případech, a těch je většina, je možné nechat optimalizovat i parametry či kritéria během samotného procesu výběru. Tato metoda je „měkčí“, ohebnější, a navenek se opravdu jeví tak, jako by za ní stála nějaká inteligence.   Martin Kaftan na své přednášce představil několik spíše teoretických projektů. Vesměs se jednalo o vývoj systému, jehož základem byli graficky i formálně velmi jednoduší „mravenci“. Každý jedinec byl reprezentován drobným obdélníkem a v „přední“ části měl „senzory“, které reagovaly na okolní uspořádání a pohyb. Každý jedinec tohoto virtuálního, původně chaotického společenství, navíc zanechával „pachovou“ dráhu, která fungovala jako atraktor, takže čím frekventovanější cesta byla, tím více přitahovala další jedince. Paralely lze samozřejmě najít v neuronové síti, kde se formálně obdobným způsobem posilují neuronové spoje a vytváří se preferenční dráhy signálů.   Jak Martin podotknul, co se počtu operací za vteřinu týče, jsou již dnes špičkové počítače výkonnější než člověk (3). Pomocí umělé inteligence (4) dnes umíme opticky přesvědčivě simulovat jevy jako jsou agrese, láska, optimismus.     Maj nejm is Sims. Karl Sims.   Představte si, že míč má tvar kvádru a hráči jsou nejrůznější obludy taktéž poskládané z malého počtu kvádrů. Žádné detaily, žádné oči, jen několik jednoduchých pravidel pohybu a metoda virtuálních odměn – bodů za získání hrací kostky (ehm, míče). Tak přesně tohle svého času způsobilo na konferencích zabývajících se umělou inteligencí naprosté pozdvižení, dokonce můžeme říct revoluci. Všichni byli u vytržení. Tím, kdo způsobil tuto malou revoluci v oblasti evoluční biologie a umělé inteligence byl Karl Sims. A právě tuto krabicoidní pseudofotbalovou hádku o čtveratý míč připomněl Martin Kaftan při svém historickém exkursu. (Na Simsově webu pod Computer Animation, Evolved Virtual Cratures z roku 1994)  

Mínótaurovo bludiště na Zličíně    „Víte, co to je za budovu?“ Zeptal se Martin, když se na promítacím plátně objevilo jakési bludiště. „Měli byste ji znát.“ Polohlasně jsem utrousil, že mi to připomíná palác v Knossu.

„Správně, je to Ikea na Zličíně“, rozesmál Martin publikum. Leckomu včetně mě však může Mínótaurovo bludiště připomínat. Na tomto obchodním domě Martin demonstroval skript, který simuluje náhodného návštěvníka a jím preferovanou trasu. Superpozicí mnoha takovýchto tras pak vzniká jakási frekvenční mapa, která ukazuje, s jakou intenzitou se lidé na kterém místě vyskytují. Tento počítačový výpočet podle Martina velmi přesně simuluje reálný pohyb lidí.     Kohonen versus Hebb    Pat a Mat, Romeo a Julie, Rocksteady a Bebop. Slavných dvojic je nepočítaně a Martin Kaftan nejspíše vytvořil další – Kohonena s Hebbem. Ale nepředbíhejme.   Kohonenova samoorganizační síť má tu vlastnost, že je schopná se učit pouze v mládí, s rostoucím časem ztrácí pružnost. Blízké neurony mají schopnost rozpoznávat podobné kategorie. Kohonenovy sítě jsou vhodné tam, kde očekáváme stabilní třídění dat, ale protože výsledek je závislý na pořadí vstupů, je třeba učící fázi věnovat zvýšenou pozornost. Jak je zřejmé, Kohonenovy sítě jsou vhodné například pro hledání minimálního povrchu. Čím déle necháme síť hledat, tím je výsledek přesnější.      Hebbovo pravidlo zase říká: když axon A excituje buňku B a opakovaně a dlouhodobě se podílí na její aktivaci, dochází k metabolickým nebo růstovým změnám v jedné nebo obou buňkách. Tím se účinnost přenosu zvyšuje. „Známým příkladem toho, o co se jedná, jsou tzv. psi pana Pavlova“, podotkl Martin. A potom ukázal několik příkladů toho, jak se mu podařilo skloubit oba tyto systémy do jednoho: „Kohonenův systém dobře funguje v prostoru, Hebbův zase vytváří geometrii“, naznačil Martin směr fůze. Nicméně přiznal, že když se začne do vstupních dat během výpočtu nějakým způsobem zasahovat, je to potom značná neplecha.     Michelangelo by se divil    Když se řekne socha (a nic se nedodá), člověk má tendenci si představit nějakou kanonickou ikonu typu Pieta nebo David. O tom, že dnes už sochaři v USA potřebují spíše počítač a asistenty, promluvil Martin Kaftan na závěr. Pracoval totiž v atelieru jednoho sochaře a na výrobě soch se podílel. A jakpak že zde tedy sochy vznikají? Je to prosté. Sochař se oplácá sádrou v nějaké póze, vyrobí odlitek svého těla a dál už funguje jako manažer. Počítač (za pomoci Martina, samozřejmě) vše spočítá, najatý svářeč vše vyrobí. Není bez zajímavosti, že výstup z Martinova výpočtu je v Excelu. Při této informaci už se středoevropsky konzervativní osazenstvo tvářilo rozpačitě. Kde by dnes byli sochaři bez Microsoftu, napadlo mě. Michelangelo by se asi divil.         Poznámky:   (1) Ač Gogole nalezne 7x více odkazů na slovní spojení parametrický design než na slovní spojení parametrický návrh, je slovní spojení parametrický návrh přesnější a výstižnější. Tuto poznámku připojuji zejména z osobních pohnutek, neboť mi velmi vadí tupé převody (nikoliv překlady hodné toho označení!). Jedná se ale o hlubší problém převodu terminologie do jiných jazyků. Zde se jedná o spor špatného zvyku a správného překladu. Kdybych byl cynik, pak jako příklad tupého doslovného převodu uvedu výňatek z písně od kapely Dveře: „Pojď na dítě, zapal můj oheň“. Poznámku lze chápat i jako výzvu pro ty, kdo se s nějakým termínem v cizím jazyce setkají a neznají jeho český ekvivalent, aby se pokusili jej vymyslet zodpovědně, a ne jen se slovníkem v ruce nahodile vybírat významy jednotlivých slov bez pochopení problematiky. Touha po sdělení (proto se koneckonců překládá) pak totiž ústí ke stále se rozrůstající sérii nepochopení a nepřesností.    (2) Termín umělá inteligence je velmi populární a velmi zavádějící. Ve skutečnosti nic jako umělá inteligence neexistuje. Lze hovořit o teoretickém cíli kdesi v nedohlednu s tím, že současná fáze počítačového vývoje se v některých aspektech jeví, jako by měla se skutečnou inteligencí cosi společného. Jenže: Inteligence je něco, co není převoditelné na binární výpočtové schéma, zde lze mluvit pouze o programu, který „tvrdou“ cestou řeší zadané úkoly více či méně úspěšně. Na základě úspěšnosti samotné se však nedá mluvit o inteligenci, spíše o kvalitně naprogramované hrubé síle. Značné naděje ohledně fenoménu umělé inteligence přinesla tzv. fuzzy-logic, tedy vícehodnotová logika, která nestojí pouze na binárním ano ne, 1-0. U metody fuzzy-logic ubylo binární tvrdosti, takže samotný proces výpočtu je člověku psychologicky mnohem bližší a opět má potřebu tvářit se, že umělá inteligence už je blízko. Související fenomény – kvantový počítač, mikrotubuly, test umělé inteligence, Čínský pokoj, masivní paralelismus. Ale také Freud, Jung, a další. Pro zájemce o filosofické pozadí fenoménu umělé inteligence odkazuji na následující literaturu:

 Stanislaw Lem - Tajemství Čínského pokoje, MF, edice Kolumbus, Praha, 1999  Roger Pentose – Makrosvět, mikrosvět a lidská mysl, MF, edice Kolumbus, Praha, 1999  Roger Pentose – The Emperor´s New Mind (nespočet vydání v angličtině)    (3) Výkonnost se zde porovnává v počtu operací za vteřinu, ale porovnává se zde – a to je třeba zdůraznit – kvantita. Ta nic nevypovídá o kvalitě, což znamená, že přes vyšší výkon nejsou počítače schopny vyřešit ani některé elementární úkoly, které člověku přijdou jako banální (slavné jsou příklady z šachu). Nemluvíme zde o úkolech sofistikovaných, které hraničí s kognitivní psychologií a podobně.    (4) Zdůrazňuji, že o umělé inteligenci se mluví jako o čemsi již přítomném, nicméně zatím ne zcela dokonalém, což je zavádějící. Umělá inteligence je zde cíl v nedohlednu a navykli jsme si všechny fáze směřování k tomuto cíli nazývat tímtéž názvem. Dochází tak bohužel k záměně metody k dosažení cíle a cíle samotného. Představme si, že bychom měli pro cestu i cíl stejné slovo. To by pak Mňága a Žďorp nemohla složit píseň I cesta může být cíl. Nejspíš by se pak jmenovala třeba Life is Life.