抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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近年,建築設計と都市計画への深層学習の応用への関心が高まっている。本研究は,深層学習を用いたコンテンツ生成AIに焦点を当てた。創造性関連作業を機械と置き換えることは難しいが,敵対的生成ネットワーク(GAN)の利用は様々な分野でより一般的になっている。本研究の目的は,GANsの適用を通して,AI支援設計または人間とAIによる共同創作を開発することである。本研究の主要な目標は,複数の設計源の組合せを通して新しい設計を創造するための,既存の概念の再利用と解釈できる。したがって,本研究の目的は,設計プロセスを模擬し,補助するAIの生成である。本研究では2段階のプロセスを通して2種類のAIを調べた;最初の一つは設計を再現するAIであり,第二は設計を生成するAIである。最初のタイプのAIは,異なる情報源から設計を再現し,設計が数学的に表現できるかどうかを分析する。この分析は,複数の情報源から情報を結合することによって新しい設計を生成する,2番目のタイプのAIの創造のための必要条件である。言い換えれば,第2のタイプのAIは設計を数学的に見て,設計を数学的に(第一タイプのAIを用いて)表現できる可能性を調べ,そのような機能が実現可能であり,利用者の意図と整合することを確認した。ここでは,数学的表現は,100次元ベクトルと既に学習した深層ニューラルネットワークを意味する。設計を再現するAIには,有名な都市景観(京都とエジンバラ)及び有名な建物(ル・コルビジエによる3つの作品)のファサードを適用した。設計を画像として再現し,被験者実験に用いて,意図された印象(東洋的と西洋的)と各タイプの設計がうまく再現されたかどうかを確認した。設計を生成するAIのために,ル・コルビジエによる3つの作品(サン・ピエトロ寺院,ロンシャン教会,およびサボイ邸)のファサードの異なった組合せ(3個の対と1つのトリオ)を与え,計算によって新しい設計が生成された。この設計を,設計源の特性がうまく継承されることを確認するために,テキストマイニングBayes推定ベースの被験者実験に使用した。著者らの知る限り,これらは新しいタイプのAIである。さらに,これらの成果は,新しいタイプの設計を構成する多数の画像(設計パターン)の高速生成を通して,設計のより良い普及を促進するかもしれないと考える。また,この成果は,AIに設計が交替できるが,そうでなければ,人間の設計者にとって不可解な設計を示唆することにより,人間の設計思考の概念を拡張することを助けるかもしれない。結局のところ,これは「人間とAIによる共同設計」として,設計者が情報源を選定し,AIが最終設計のために多くの設計候補を生成する,という新しい設計環境の生成の助けになるのである。(翻訳著者抄録)
