Seminarios de investigación en tecnología. Carrera de Arquitectura. Semestre Primavera 2022

Seminarios de investigación en tecnología – Semestre Primavera 2022 341 adyacencia extraídos desde los diagramas de disposición de los espacios de una vivienda. Esta información sobre las relaciones es posible interpretarla como uno de los nodos de conocimiento implícito que se encuentra presente en el proceso de formalización del problema de diseño. Al evidenciar las relaciones de adyacencia es posible basar una estrategia para establecer la estructuración del problema. A partir de los resultados, se discute cómo puede afectar la práctica de la arquitectura los puntos de vistas generados a partir de los procesos de diseño como procesos cognitivos y de la teoría de la función, de lo cual puede concluirse que al comprender el pensamiento de diseño como un razonamiento experiencial en base a una secuencia de operaciones como estrategia, es posible codificarlo para analizar, interpretar y representarlo de manera computacional. Esta base de datos de conocimiento en base a las estrategias y conocimientos implícitos presentes en el proceso de diseño nos permitirían reconocer y sistematizar uno de los múltiples tipos de formulación y resolución del problema arquitectónico. La completa sistematización del proceso de toma de decisiones resulta casi inaccesible de llevar a cabo dada la exponencialidad del espacio del problema de diseño (Goel, 1994). Es por esto que es reduccionista pensar es que la estructuración y formulación del problema de diseño, así como el espacio de diseño, pueda acotarse sólo a las relaciones de adyacencia estudiadas en esta investigación, sin embargo, es posible aislarlos para deducir, codificar e implementar lineamientos generales que funcionen en forma de guía para asistir el proceso de diseño. Como trabajo futuro, existe un potencial de la investigación en aportar al desarrollo de nuevas tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la disciplina de la arquitectura, donde a partir de la base de datos semánticos y la red neuronal implementada podrían generarse nuevas representaciones no solo interpretativas, sino que propositivas de las cuales podría beneficiarse el proceso de formulación arquitectónica al generar opciones y nuevas estrategias de diseño que aporten en la formalización del diseño final. Para esto sería necesario una base de datos mucho más extensa y de naturaleza real, no sintética o producida por una máquina, como los datos obtenidos para en investigación. Luego de presentar las conclusiones, la contribución de la investigación a la arquitectura y el trabajo futuro, aún queda espacio para nuevas preguntas relacionadas al rol que la inteligencia artificial puede llegar a tener en la disciplina, así como se analizó el rol que juega el conocimiento semántico en la construcción de representaciones la arquitectura, cabe cuestionarse por el aporte que otras representaciones de conocimiento presentes en nuestro stock de conocimiento común podrían ser explicitados e implementados a través de la codificación, y sí, especulamos, al integrar y combinar estos conocimientos sería posible reconstruir nuevos métodos de formalización de los problemas desestructurados y por ende nuevas aproximaciones proyectuales y métodos de la enseñanza en arquitectura. Finalmente, y en un horizonte aún más lejano, queda abierta otra pregunta que nos indica otro camino posible de exploración: ¿Es posible enseñarle sobre arquitectura a la máquina? Sin duda, el tiempo lo dirá.