“Nós nos tornamos aquilo que contemplamos. Nós moldamos nossas ferramentas e, em seguida, as nossas ferramentas nos formam.”- John Culkin (baseado nas idéias de Marshall McLuhan)
Por toda história humana nós desenvolvemos ferramentas que nos ajudam em tudo que precisamos fazer, mais rápido, melhor, mais barato. Mas sempre precisamos direcionar tais ferramentas; dizer exatamente o que elas precisam fazer para se atingir os principais objetivos. Isso não mudou desde o tempo das ferramentas de pedra(as quais eram moldadas com nossas próprias mãos) até as digitais e modernas ferramentas de design (as quais manuseamos com um clique do mouse).
Se um arquiteto ao planejar uma casa querer mover uma parede, ele precisa imaginar todas as possibilidades e alternativas de posicionamento daquela parede no desenvolvimento do seu design. Uma com todas as possibilidades em mente ela irá mover manualmente a parede em seu editor de design. Naturalmente ele apenas consegue pensar em um número de possibilidades limitado, deixando muitas outras que ele não imaginou, perdidas.
A fusão com máquinas garantirá nossa sobrevivência no futuro
É assim que estamos criando as coisas por quase toda história: primeiro você tem uma ideia e depois a desenha. Mas nos anos recentes uma nova era de design está aos poucos ganhando espaço: o design generativo.
Na palestra do diretor de tecnologia da Autodesk, Jeff Kowalski, foi dado uma ampla explicação sobre o design generativo. Ele argumentou que o design generativo evoluirá o papel dos designers e engenheiros de operadores diretos, para curadores e, eventualmente, mentores.
Uma nova era no design
O design generativo usa algoritmos que exploram um conjunto bem grande de possibilidades. Você adiciona seus objetivos e restrições e permite que o computador gere o design e as iterações que nunca iriam passar por sua cabeça – um tipo de evolução artificial acelerada, como alguns já estão chamando.
Tão emocionante como este novo campo do design é, ele também pode parecer assustador. O que acontece com o papel do designer quando um programa de computador como o Dreamcatcher da Autodesk pode gerar centenas de desenhos exclusivos em horas, quando normalmente demora dias ou mais apenas para criar uma iteração?
Estamos muitas vezes preocupados com o pensamento de que poderíamos perder postos de trabalho para computadores e robôs que não conseguimos imaginar como nossos diferentes papéis e relacionamentos com as máquinas pode mudar de uma forma que traga uma criatividade e liberdade muito maior para os seres humanos.
Evoluindo de “operador” para “curador” para “mentor”
No design generativo não é mais necessário o operador da ferramenta, o ser humano é libertado para se tornar o curador, escolhendo a melhor opção possível e trabalhar ao lado do computador para co-criar o projeto mais ideal. Dado várias possibilidades, podemos agora escolher qual projeto se adapte às nossas necessidades o melhor em termos de estrutura, peso, forma, etc.
Embora o conceito de design generativo seja fascinante, vivemos em um mundo de convergência, e as inovações mais incríveis resultam da combinação de várias tendências emergentes. Por exemplo, o casamento do aprendizado de máquina e design generativo abre uma enxurrada de novas possibilidades.
O design generativo, mesmo em seus estágios iniciais, já atingiu alguns sucessos interessantes. Mas uma vez que o processo do projeto estiver concluído, o programa não armazena qualquer coisa que aprendeu. Agora, imagine que o software de design generativo aprende com cada projeto cria com base no designer humano ou o feedback do engenheiro.
Como Kowalski escreveu neste artigo, “Quantas vezes você já falou sobre aprender uma nova ferramenta de design? Eu acho que é o tempo em que uma ferramenta de design aprendeu sobre você!”
Então, o que acontece com o papel de designer e engenheiro quando o computador começa a ter opiniões e tomar decisões criativas com base no que ele aprendeu com a experiência e feedback?
Os seres humanos não são substituídos quando a máquina começa a projetar criativamente, em vez disso, passam para a fase de recém-evoluída de mentor.
Tanto o design generativo quanto aprendizagem de máquina precisam de inserção de dados feitas pelos seres humanos na forma de objetivos, valores e parâmetros. Que metas e valores queremos ver nossas máquinas alcançarem? O que nós queremos que eles criem, uma vez que são capazes de tomar decisões criativas? Bem, isso ainda é por nossa conta.
Precisamos decidir se queremos criar um mundo de isolamento ou de conexão, um mundo de rigidez ou fluidez, um mundo que é construído ou cultivados – como Jeff Kowalski argumentou em sua palestra.
A evolução da nossa relação com as máquinas (além do design)
Se você usa o Gmail, pode ter notado respostas são sugeridas incluído algumas que você pode usar para responder rapidamente um e-mail. Eis aqui alguns exemplos: “Estou tão feliz que você gostou”, “Obrigado por compartilhar”, “Tenha uma boa viagem”, “Sim, eu recebi seu e-mail”.
Curiosamente, quando usamos essas respostas geradas por computador, estamos agindo no papel de curador. No entanto, as pessoas que programaram este robô para gerar automaticamente respostas atuam como mentores. As opções de resposta no Gmail são educadas e doces, e isso é um reflexo não só na máquina gerando as mensagens, mas também das as pessoas por trás dos bastidores.
Veremos muitos mais exemplos destas novas funções de curadores e mentores em um aumento de domínios nos anos vindouros.
A grande questão permanece: quais as metas e valores que vamos escolher para passar para as nossas máquinas?
Fonte: SingularityHub
