Шон Филлион (Shaun Fillion) — эксперт в области светодизайна (LC — Lighting Certified — сертифицированный специалист по освещению, аккредитованный специалист по экологическому проектированию и строительству (младший специалист LEED), IALD — International Association of Lighting Designers — преподаватель Международной ассоциации дизайнеров освещения, CLCP — Certified Lighting Controls Professional — сертифицированный специалист по системам управления освещением и руководитель магистерской программы по светодизайну в колледже NYSID (New York School of Interior Design /Нью-Йоркская Школа Дизайна Интерьера) — отмечает, что, согласно исследованию Американского института архитекторов (AIA — American Institute of Architects) 2025 года, лишь 6% архитектурных и дизайнерских бюро имеют четко оформленные методики внедрения искусственного интеллекта в свою практику. Ситуация с применением ИИ в светодизайне пока напоминает «Дикий Запад»: это сфера, открывающая огромные возможности как для компаний, так и для отдельных специалистов. Будучи одним из самых авторитетных преподавателей в этой области, Филлион внедряет технологии ИИ в учебную программу Нью-Йоркская Школа Дизайна Интерьера (НЙШДИ). Вот что он говорит об эффективном и ответственном использовании ИИ в творческих процессах.

НЙШДИ (НЬЮ-ЙОРКСКАЯ ШКОЛА ДИЗАЙНА ИНТЕРЬЕРА): В ЧЕМ ИИ ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ХОРОШ? КАКОВЫ ЛУЧШИЕ СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В ВАШЕЙ ПРОФЕССИИ?

Шон Филлион: Существуют разные виды ИИ. Мне нравится представлять их как разные «вкусы» или разновидности. Чаще всего, когда говорят об ИИ, люди имеют в виду чат-боты — например, ChatGPT (Чат ДжиПиТи) или Claude (Клауде). Это системы обработки естественного языка; они отлично справляются с такими задачами, как создание кратких резюме, написание текстов и их стилистическая доработка — например, чтобы текст звучал в духе вашего бренда.

Меня больше интересует применение ИИ для работы с визуальными и трехмерными пространственными формами, а также для генерации изображений. Несколько лет назад мне посчастливилось побывать на симпозиуме Американского института архитекторов, посвященному искусственному интеллекту. Там прозвучал доклад архитекторов из бюро Zaha Hadid Architects (ZHA – Заха Хадид Архитектс). Специалисты загружали свой обширный архив изображений, чертежей и детализированных разработок в систему ИИ для генерации изображений, работающую на базе генеративно-состязательной нейросети. Примерами таких систем являются Midjourney (МодДжорни) и DALL-E (ДАЛЛ-Е). В эту систему загружали материалы, накопленные бюро за десятилетия работы, включая тысячи визуализаций, созданных при жизни Захи Хадид. Команда ZHA получала варианты изображений и корректировала их для подготовки проектных предложений. В итоге они смогли использовать эту систему для создания визуализаций в фирменном стиле ZHA с невероятной скоростью. По заявлениям компании, теперь на создание визуализаций уходит лишь 20% времени, требовавшегося ранее. В этом и заключается мощь искусственного интеллекта.

Работа искусственного интеллекта во многом определяется тем контентом, который в него загружается. Ограничивая входящие данные (в рамках так называемой модели «огороженного сада» — walled garden AI), можно в определенной степени контролировать качество и достоверность результатов. Поскольку на выходе ИИ выдает продукт, соответствующий качеству исходных данных, крайне важно следить за тем, что именно в него поступает: если «скармливать» системе «мусор» — например, рекламные статьи или недостоверную информацию, — то и результат будет таким же. И наоборот: если использовать рецензируемые аналитические материалы или визуализации, отвечающие стандартам вашего учебного заведения, качество результатов будет значительно выше. Модель, предложенная архитекторами ZHA, открывает огромные возможности для образовательных учреждений, отраслевых организаций и коммерческих компаний.

ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ СКОРОСТЬ ГЛАВНЫМ ПРЕИМУЩЕСТВОМ ИИ В СВЕТОВОМ ДИЗАЙНЕ?

Я бы использовал слово «эффективность». К тому же, он способен стимулировать творческий процесс.

С КАКИМИ ТРУДНОСТЯМИ ПРИХОДИТСЯ СТАЛКИВАТЬСЯ ПРИ ВНЕДРЕНИИ ИИ В ПРОФЕССИОНАЛЬНУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ?

Одна из серьезных проблем использования ИИ заключается в том, что он не всегда указывает источники информации. Часто система выдает готовый контент, не ссылаясь на первоисточники и не упоминая авторов. Это поднимает вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью; кроме того, понимание источников и самого процесса работы — это фундамент профессиональных знаний дизайнера. Поэтому один из навыков, которому я хочу обучить своих студентов, — это составление таких запросов (промптов), которые помогают указывать источники и исключать предвзятость; я считаю это крайне важным.

Я экспериментировал с DeepSeek (ДипСик) — новой нейросетью из Китая, вызвавшей широкий резонанс по ряду причин, включая опасения касательно безопасности. Наиболее значимой и полезной особенностью этой нейросети я считаю то, что система демонстрирует ход своей работы: не просто показывает источники, а раскрывает этапы, пройденные для получения решения. После запуска DeepSeek (ДипСик) и другие конкурирующие ИИ-системы также начали демонстрировать процесс своей работы. Полагаю, что это станет стандартом и позволит нам лучше понимать, как именно ИИ формирует выдаваемые ответы.

МОЖЕТЕ ЛИ ВЫ ПРИВЕСТИ КОНКРЕТНЫЕ ПРИМЕРЫ КАК ВЫ ИСПОЛЬЗОВАЛИ ИИ В СВОЕЙ ПРАКТИКЕ И/ИЛИ ОБУЧЕНИИ?

Инструмент создания изображений с использованием искусственного интеллекта, который я чаще всего использую в своей работе, — MidJourney (МидДжорни). Прямо сейчас я работаю над тем, как внедрить программы, посвященные освещению, в начальные школы. По сути, это программа повышения квалификации для школ Title 1 (Тайтл 1) в Нью-Йорке, в которой участвуют некоторые из недавних выпускников НЙШДИ (NYSID). Чтобы представить эту программу потенциальным спонсорам, нам нужны были изображения, на которых 10-летние ученики взаимодействуют с электрическими цепями и играют со светильниками, изображения, которые было бы невероятно сложно организовать или получить разрешения. В этом нам отлично помог ИИ, для которого мы могли бы написать конкретные требования, например: создай изображения 10-летних учеников в классе с учителем и умной доской, работающих с электроцепями и изучающих постоянный ток и освещение. И мы получили очень удачные изображения, которые могли бы включить в наши презентации для запросов на финансирование. В этом смысле студент, изучающий свет, или дизайнер интерьеров потенциально могут взять созданные ими визуализации, свои собственные эскизы и графические изображения, в которых есть модели, а не реальные люди, и спросить ИИ: можете ли вы сделать это реалистичным? Можете ли вы создать здесь людей, которые будут изучать освещение? Удивительно, как быстро ситуация улучшается. Я призываю своих студентов заставить ИИ генерировать итеративные идеи дизайна на основе собственного эскиза, который они загружают вместо того, чтобы самостоятельно создавать несколько версий, а затем они быстро понимают, как перейти от создания контента к редактированию.

Еще один интересный пример практического применения ИИ — проект Learning Light (Обучающийся свет), созданный Джеком Уайлдом, художником-резидентом Google Arts and Culture Lab (Лаборатория искусства и культуры Google). Он разработал модуль для освещения, параметры которого можно задавать с помощью текстовых запросов (промптов). Это похоже на виртуальный колорбокс (цветовую коробку), с которым наши студенты экспериментируют, чтобы понять угол падения и цвет света. Вы можете вводить текстовые запросы (промты) или менять настройки вручную, чтобы добиваться различных световых эффектов. Так что для моих студентов это отличная безопасная («песочница») и комплексная возможность поэкспериментировать с освещением, используя ИИ для понимания связи между светом и его психологическим воздействием на зрителя».

КАК СВЕТОДИЗАЙНЕР МОЖЕТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ИИ ДЛЯ ПРОГНОЗНОЙ АНАЛИТИКИ?

Светотехнические изделия (например, светильники) обладают измеримыми характеристиками, такими как световой поток (в люменах) и угол рассеивания света. ИИ способен обрабатывать эти структурированные данные так же, как он работает с языком: разбивая информацию на отдельные элементы (токены) и выявляя закономерности в использовании данных характеристик в различных продуктах. Даже не понимая физического смысла термина «люмен», ИИ может различать и сравнивать изделия на основе этих числовых показателей. Если загрузить в систему исторические данные о местных строительных нормах и правилах, ИИ сможет выявлять долгосрочные тенденции — например, снижение удельной мощности освещения (Вт / фут2) или изменение цветовой температуры. Это позволит ИИ прогнозировать будущие изменения в нормативных требованиях — скажем, предсказывать, какие именно поправки могут быть внесены в энергетический регламент Сан-Диего к 2028 году.

Искусственный интеллект можно использовать для поиска способов повышения эффективности светодиодов. Анализируя данные о таких характеристиках компонентов, как качество, теплоотвод и пайка, ИИ способен выявлять скрытые взаимосвязи, неочевидные для людей-разработчиков, и предлагать решения для дальнейшего повышения эффективности. В отличие от традиционных методов анализа, опирающихся на заранее сформулированные гипотезы, ИИ может самостоятельно обнаруживать закономерности и взаимосвязи в сложных массивах данных. Это позволяет ему выявлять факторы, влияющие на производительность, или конструктивные ограничения быстрее и, возможно, точнее, чем при ручном анализе.

ЧЕМУ САМОМУ ВАЖНОМУ ВЫ ХОТИТЕ НАУЧИТЬ СТУДЕНТОВ В КОНТЕКСТЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СВЕТОВОМ ДИЗАЙНЕ?

Я прошел курс по ИИ в MIT (Массачусетский технологический институт) и, изучив эту программу, понял: у нас сложилось определенное представление об искусственном интеллекте, однако существует множество способов его применения. Мне очень хочется научить студентов задаваться вопросами: «Какова моя конечная цель? Что именно я хочу получить в результате этого процесса?» и «Может ли здесь помочь ИИ?». Под влиянием научной фантастики мы привыкли воспринимать ИИ как некий самостоятельный разум — вспомните Терминатора или ХАЛ. В книге «Суперинтеллект» (Superminds) рассматривается идея о том, что наиболее эффективная форма ИИ — это та, где человек остается активным участником процесса. Обучение в магистратуре НЙШДИ (NYSID) строится на сотрудничестве: студенты обмениваются идеями и вместе профессионально растут как дизайнеры. Я надеюсь интегрировать тему ИИ в эти дискуссии, чтобы студенты могли использовать его как ресурс для развития и воплощения своих дизайнерских концепций. Я хочу, чтобы наши выпускники делились опытом работы с ИИ со своими работодателями — так НЙШДИ (NYSID) сможет дать импульс внедрению новых подходов к использованию искусственного интеллекта в индустрии светового дизайна.

Источник: https://www.nysid.edu/blog/shaun-fillion-of-nysid-on-the-best-applications-for-ai-in-lighting-design