ЭВОЛЮЦИЯ АЛГОРИТМИЗАЦИИ АРХИТЕКТУРНО‑ГРАДОСТРОИТЕЛЬНОГО МЫШЛЕНИЯ: ОТ КИБЕРНЕТИКИ К ИИ‑УРБАНИСТИКЕ
ЭВОЛЮЦИЯ АЛГОРИТМИЗАЦИИ АРХИТЕКТУРНО‑ГРАДОСТРОИТЕЛЬНОГО МЫШЛЕНИЯ: ОТ КИБЕРНЕТИКИ К ИИ‑УРБАНИСТИКЕ
Аннотация
В статье рассматривается эволюция идей алгоритмизации в архитектурно‑градостроительном мышлении — от кибернетики и первых ЭВМ до современных методов искусственного интеллекта (ИИ). Исследуются ключевые труды отечественных и зарубежных исследователей (Н. Винер, Л.Н. Авдотьин, Я.В. Косицкий, Дж. Форрестер, Ч.А. Дженкс, К. Александер, К. Доксиадис), оказавшие влияние на становление концептуальных и методологических основ цифрового проектирования. На основе сравнительного анализа выделены три этапа: кибернетический, имитационно‑моделирующий и генеративно‑нейросетевой. В заключении сформулированы рекомендации по интеграции исторических алгоритмов и паттернов проектирования в базы данных для обучения систем ИИ.
1. Введение
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых технологий ставит перед архитектурой новые методологические задачи. Проектирование всё чаще понимается как алгоритмический процесс обработки данных и поиска оптимальных решений. В этой перспективе исторический опыт алгоритмизации приобретает ключевое значение, показывая, на каких основаниях формируется современная ИИ‑урбанистика.
Архитектурная наука XX века выработала разнообразные формы формализации проектного процесса: от кибернетики Н. Винера и первых экспериментов с ЭВМ (Л.Н. Авдотьин) до градостроительных моделей Я.В. Косицкого, имитационной динамики Дж. Форрестера, семиотики Ч.А. Дженкса, паттерн‑языка К. Александера и экистики К. Доксиадиса. Эти работы фактически предвосхитили принципы машинного обучения, цифрового моделирования и генеративного дизайна.
Несмотря на масштабность исследований, системный анализ эволюции алгоритмизации архитектурного мышления в контексте ИИ до сих пор отсутствует. Между тем именно он позволяет рассматривать классические труды не только как историко‑теоретическое наследие, но и как прототипы будущих алгоритмических библиотек для обучения ИИ.
Цель исследования — выявить логику эволюции алгоритмизации и обосновать её значимость как методологической базы для формирования новых цифровых инструментов, включая цифровые двойники городов и системы генеративного проектирования.
2. Методология исследования
Исследование базируется на комплексе методов:
– Историко-генетический метод — для выявления эволюционной логики алгоритмизации архитектурного мышления.
– Сравнительно-типологический анализ — для классификации подходов по критериям:
а) степень формализации проектных решений;
б) уровень автоматизации процессов;
в) характер человеко-машинного взаимодействия.
– Системный анализ — для установления структурных связей между историческими концепциями и современными ИИ-технологиями.
Критерии отбора источников:
а) концептуальная значимость для развития алгоритмизации;
б) практическое влияние на методологию проектирования;
в) потенциал для цифровой формализации.
3. Этапы алгоритмизации архитектурно‑градостроительного мышления
Практическое осмысление ИИ началось с кибернетики — науки об управлении сложными системами. В книге «Кибернетика» (1948) Н. Винер ввёл понятие в научный оборот и заложил основы анализа процессов информации и управления. Развитие ЭВМ как кибернетических систем открыло новые возможности моделирования и проектирования.
С 1960-х годов вычислительная техника начала применяться в градостроительстве. «Рекомендации по использованию ЭВМ» (1965) стали отправной точкой, а труды Л.Н. Авдотьина — теоретическим фундаментом алгоритмизации проектирования. Его пособие «Применение вычислительной техники и моделирования в архитектурном проектировании» (1978) впервые показало ЭВМ как инструмент визуализации и анализа вариантов ансамблей «старое–новое». Он применял ЭВМ для задач планировки, зонирования, размещения зон и инфраструктуры. На методологическом уровне обсуждались прогнозирование процессов и выбор оптимальных схем размещения объектов. Продолжением стала работа «Технические средства в архитектурном проектировании» (1986) , где Авдотьин изложил основы человеко‑машинного проектирования и перспективы САПР.
Фундаментальный вклад внёс Я.В. Косицкий в книге «Архитектурно‑планировочное развитие городов» (2005) . На основе сотен примеров мировых городов он выделил три модели градостроительной динамики: концентрическую (рост вокруг ядра), эксцентрическую (смещённые центры и периферийное расширение) и аквацентрическую (развитие вдоль водных акваторий). Его более ранние исследования (1960–1980‑е), включая труд «Архитектурно‑планировочные принципы проектирования городов» (1974), завершились системной моделью урбанизации, эпюрой глобальных агломераций и хронограммами развития российских городов .
В зарубежной традиции ключевым этапом стала работа Дж. Форрестера «Динамика развития города» (1969) . Модель на языке DINAMO рассматривала город как нелинейную систему, где взаимодействие населения, ресурсов и инфраструктуры формирует волнообразные циклы развития. Форрестер выделил три фазы урбанизации (рост, насыщение, адаптацию) и предложил двухсотлетний цикл развития. Этот подход можно считать предвестником концепции цифрового двойника города: параметрическая модель предвосхитила современные методы анализа больших данных и прогнозирования развития среды.
Однако модель Форрестера имела существенные ограничения: линейная экстраполяция трендов не учитывала системные эффекты городских систем и «черные лебеди» — непредсказуемые события, радикально меняющие траектории развития. Современные нейросетевые модели частично преодолевают эти ограничения через анализ нелинейных паттернов, но проблема прогнозирования разрывных изменений остается нерешенной.
Семиотический и алгоритмический сдвиг в 1970‑е годы обозначили Ч.А. Дженкс и К. Александер. В книге «Язык архитектуры постмодернизма» (1977) Дженкс представил архитектуру как язык со своими средствами коммуникации, а его «эволюционное древо» визуализировало архитектурные стили как взаимосвязанные ветви одной системы. В том же году К. Александер выпустил «Язык шаблонов» , где каждая проектная задача описывалась алгоритмическим паттерном. Этот подход оказал сильное влияние не только на архитектуру, но и на разработку ПО, став основой объектно‑ориентированного программирования и позднее — генеративного дизайна.
Значимой концепцией стала теория экистики К. Доксиадиса , рассматривавшая поселение как системную единицу — от дома и квартала до региона и агломерации. Экистика предлагала принципы соразмерной и рациональной организации территориальных структур, которые предвосхитили современные представления о масштабируемости и адаптивности городов.
Во второй половине XX века в мировой архитектурной науке сложилась целостная система подходов к алгоритмизации: от кибернетики и ранних ЭВМ до паттерн‑языков, имитационных моделей и системных урбанистических схем. Эти разработки предвосхитили нынешние методы ИИ‑урбанистики и стали интеллектуальным фундаментом цифровых двойников, генеративного дизайна и анализа больших данных.
Таким образом, анализ эволюции алгоритмизации позволяет выделить три ключевых этапа, каждый из которых внёс специфический вклад в формирование современной ИИ-урбанистики (см. табл. 1).
Таблица 1 - Три этапа развития идей алгоритмизации
Этап | Период | Ключевые концепции | Технологии | Влияние на ИИ-урбанистику |
Кибернетический | 1950–1970 | Обратная связь, управление системами (Н. Винер), первые САПР (Л.Н. Авдотьин) | ЭВМ первых поколений, FORTRAN | Логика адаптивных систем |
Имитационно-моделирующий | 1970–2000 | Динамические модели (Дж. Форрестер), паттерн-язык (К. Александер), семиотика (Ч. Дженкс) | DINAMO, объектно-ориентированное программирование | Прототип цифровых двойников |
Генеративно-нейросетевой | 2000–н.в. | Машинное обучение, цифровые двойники, генеративный дизайн | Нейросети, GAN, параметрическое моделирование | Генеративный дизайн, ИИ‑анализ |
4. Современные ИИ‑подходы в архитектуре и градостроительстве
Машинное обучение и нейросети радикально изменили архитектурное проектирование. Если в 1960‑е годы алгоритмизация оставалась экспериментальной практикой, то сегодня она стала ключевым инструментом формирования городской среды.
Одним из ведущих направлений является моделирование цифровых двойников — динамических виртуальных копий городов, объединяющих данные о планировке, транспорте, демографии и экологии . Эта практика продолжает идеи Дж. Форрестера на новом уровне: современные модели работают с потоками больших данных и позволяют в реальном времени прогнозировать последствия проектных решений и сценарии трансформации города.
Примером успешной реализации является платформа Virtual Singapore — полномасштабный цифровой двойник города-государства, охватывающий более 160 000 зданий с детализацией до отдельных архитектурных элементов. Платформа интегрирует семантическую 3D-модель с динамическими данными о транспортных потоках, климате и инфраструктуре для моделирования сценариев развития города и оптимизации маршрутов эвакуации при чрезвычайных ситуациях .
Не менее значимо развитие генеративного дизайна. Его методология восходит к паттерн‑языку К. Александера, но современные алгоритмы машинного обучения позволяют не просто комбинировать готовые шаблоны, а самостоятельно генерировать новые решения, учитывающие параметры функциональности, пропорций, энергоэффективности и устойчивости. Генеративные системы ускоряют проектирование и создают формы, выходящие за рамки традиционного мышления .
Технология генеративного дизайна Autodesk (ранее проект Dreamcatcher) демонстрирует алгоритмический подход к проектированию: система генерирует множество вариантов конструкций на основе заданных ограничений. При проектировании офиса Autodesk (Торонто, 2018) алгоритмы сгенерировали более 10 000 вариантов внутренней планировки пространства. В качестве критериев оптимизации были заданы не только параметры освещенности и видов из окон, но и сложные социальные факторы: необходимость близкого расположения взаимодействующих команд и предпочтения по стилю работы сотрудников .
Нейронные сети применяются для анализа архитектурного наследия: выявления стилевых закономерностей, морфологических трансформаций и семиотических кодов. Этот подход можно рассматривать как цифровое продолжение идей Ч. Дженкса: его «эволюционное древо» получило алгоритмическое воплощение в системах, которые обучаются на исторических данных и используют их для генерации новых решений.
Современные архитектуры интеллектуальных систем демонстрируют синергию кибернетических принципов и символьного ИИ , а методы нейросетевой обработки параметров демонстрируют потенциал для анализа сложных сетевых структур, включая урбанистические системы.
Современные исследования направлены и на разработку «умных» городов, в которых алгоритмы управляют не только пространством, но и энергией, ресурсами и коммуникациями . Эти подходы развивают идеи экологической компенсации Косицкого и системности Доксиадиса, превращая их в инструменты цифрового управления сложными урбанизированными структурами.
Историческая линия алгоритмизации получает новое развитие в условиях ИИ. Алгоритм перестаёт быть лишь вспомогательным средством и становится полноправным партнёром в проектировании, формируя новую дисциплину — ИИ‑урбанистику.
5. Заключение
Эволюция архитектурно‑градостроительного мышления показывает устойчивую логику алгоритмизации — от кибернетики и первых ЭВМ до современных инструментов ИИ. Архитектура и градостроительство на протяжении всего XX века рассматривались как процессы, поддающиеся формализации, моделированию и прогнозированию.
Научная новизна исследования заключается в сопоставлении классических концепций алгоритмизации с современными методами ИИ‑урбанистики. Работы Н. Винера, Л.Н. Авдотьина, Я.В. Косицкого, Дж. Форрестера, Ч. Дженкса, К. Александера и К. Доксиадиса показаны как интеллектуальные «алгоритмические прототипы», которые могут быть перекодированы и использованы для обучения ИИ.
К конкретным алгоритмическим структурам, готовым к формализации для ИИ-систем, относятся:
1) морфотипы Я.В. Косицкого — математические модели пространственного роста городов (концентрические, радиальные, линейные), формализуемые через графовые структуры;
2) паттерны К. Александера — каждый описывается как функция с входными параметрами (контекст, проблема) и выходными (решение), что позволяет создать обучающую базу данных для генеративных моделей;
3) семиотические коды Ч. Дженкса — трансформируемые в векторные представления архитектурных стилей для обучения классификаторов.
Практическая значимость исследования состоит в возможности применить выявленные алгоритмы и модельные конструкции в современных цифровых инструментах: при создании цифровых двойников городов, прогнозировании сценариев их развития и генеративном проектировании архитектурных решений. Подобный подход усиливает актуальность классических моделей в условиях роста урбанистических вызовов.
Вместе с тем выявленные концепции демонстрируют не только методологическую преемственность, но и ограниченность ряда классических моделей, что задаёт направление дальнейшего поиска адаптивных, контекстно‑чувствительных форм алгоритмизации.
Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой библиотек архитектурных и градостроительных паттернов, объединяющих исторические и современные модели. Такие базы знаний могут стать фундаментом для обучения ИИ‑систем и инструментом проектирования устойчивых и адаптивных городов XXI века.