Los académicos exploran estos temas en “Cómo ve la IA la ciudad: inteligencia visual urbana”, publicado este mes por Routledge. Los autores son Duarte, científico investigador principal y director asociado del MIT Senseable City Lab; Mazzarello, científico investigador y líder de las iniciativas globales del MIT Senseable City Lab; Carlo Ratti, profesor de la práctica y fundador y director del MIT Senseable City Lab; y Fan Zhang, profesor asistente en el Instituto de Teledetección y SIG de la Universidad de Pekín.
“Grandes urbanistas como Kevin Lynch y Willian H. Whyte nos mostraron el extraordinario valor de ‘mirar’ la ciudad”, dice Ratti, refiriéndose a dos destacados pensadores sobre la dinámica de la ciudad cuyo trabajo se describe en el libro. “Hoy en día, la IA visual nos brinda nuevas formas de aprovechar esa tradición, permitiéndonos observar ciudades a una escala y con un nivel de detalle que antes era imposible”.
Nueva herramienta, larga tradición
“Cómo ve la IA la ciudad” surge del trabajo del MIT Senseable City Lab, fundado en 2004, que utiliza datos para comprender mejor la dinámica urbana. Como analizan los autores en el libro, existe una larga historia de representaciones visuales que dan forma a la forma en que pensamos sobre las ciudades, desde los romanos que construyeron mapas de mármol hasta la introducción de la fotografía, que produjo imágenes urbanas influyentes sobre cosas como la remodelación de París por parte de Hausmann o la aglomeración de viviendas en el Lower East Side de la ciudad de Nueva York durante el siglo XIX.
Más recientemente, algunos académicos han utilizado estudios visuales para comprender mejor la forma de la ciudad, incluido Lynch, un ex profesor del MIT cuyo libro de 1960, “La imagen de la ciudad”, influyó en muchos académicos. Whyte, un sociólogo famoso por su libro “El hombre organización”, se convirtió luego en un urbanista que examinaba de cerca los espacios públicos.
Al colocar explícitamente la IA en un continuo con estos estudios urbanos visuales, los autores están dejando claro un punto: por muy poderosa que sea, todavía podemos pensar en la IA principalmente como una herramienta que sirve a propósitos humanos, mientras buscamos diseñar y refinar la forma urbana.
“Kevin Lynch en el MIT sólo usaba papel y bolígrafo”, dice Duarte. “Ahora podemos ampliar lo que él estaba haciendo, con IA visual, y al mismo tiempo observar muchas dimensiones diferentes de las ciudades”.
Existen amplias posibilidades para aplicar la IA visual a la planificación urbana, que van desde las emisiones hasta el flujo de tráfico, la seguridad, mejores imágenes de la actividad a nivel de las calles y las aceras, y mucho más. El libro también examina, por ejemplo, el verde urbano. Si bien las imágenes satelitales pueden mostrarnos cuánta cubierta arbórea y espacios verdes tienen las ciudades, las imágenes casi omnipresentes de teléfonos y otras fuentes también pueden revelar hasta qué punto las personas vislumbran vegetación en la vida cotidiana, un factor en el bienestar reportado.
“La verdadera promesa de la IA visual no es simplemente que las computadoras puedan mirar millones de imágenes”, dice Zhang. “Es que podemos conectar lo que es visible en esas imágenes (calles, edificios, vegetación, tráfico, espacio público) con preguntas más amplias sobre cómo funcionan las ciudades y cómo las experimenta la gente”.
Un mejor reconocimiento de imágenes mediante IA se extiende incluso a los interiores urbanos. Utilizando imágenes de 400.000 anuncios de AirBnB en todo el mundo, un estudio reciente de Senseable City muestra que, contrariamente a algunas afirmaciones, los estilos de diseño de interiores no se están volviendo globalmente más homogéneos, sino que reflejan diferencias geográficas significativas.
“No importa lo que sea, podemos aprender de lo que vemos y luego utilizarlo como diseñadores urbanos, planificadores, formuladores de políticas y ciudadanos”, dice Mazzarello. “Pueden ser nuestros ojos o cámaras con computadoras, pero al final es la misma metodología, y ahora estamos tratando de optimizar las formas en que podemos usar estas herramientas”.
Promesa y trampas
Si bien la promesa de la IA visual para los estudios urbanos es enorme, los peligros son preocupantes. En “Cómo ve la IA la ciudad”, los autores describen múltiples problemas potenciales con la tecnología, incluida la intrusión de la vigilancia visual generalizada y la posibilidad de que los sesgos se refuercen a través de los sistemas de IA.
La instalación de cámaras ubicuas puede generar rápidamente preocupaciones sobre la vigilancia. Londres, uno de los primeros en adoptar CCTV, tiene alrededor de 210 cámaras por milla cuadrada. Pero ocho de las 10 ciudades del mundo con mayor número de cámaras se encuentran en China; Shanghai tiene más de 5.000 cámaras por milla cuadrada. Estas prácticas de vigilancia han generado controversia en otras partes del mundo, y este año también ha surgido en Estados Unidos un debate sobre el uso de cámaras de tráfico.
Al evaluar los posibles beneficios de seguridad derivados de la grabación intensiva de vídeo, escriben los autores, “los beneficios deben sopesarse frente a la importante erosión de la libertad personal y el potencial de abuso inherente a un sistema de vigilancia constante”.
Mientras tanto, los sistemas de IA también pueden reforzar los prejuicios sociales, lo que lleva a la producción de datos que refuerzan tanto las percepciones previas como las realidades subyacentes: sobre personas, barrios y ciudades enteras. Si los modelos de IA se entrenan en grupos de población mayoritarios, es posible que no evalúen a los grupos minoritarios de la misma manera.
“Necesitamos enseñar a la IA a ver y, dependiendo de cómo se le enseñe, verá lo que está incrustado en la cultura”, dice Duarte. “La IA no es neutral”.
Aún así, como añade Mazzarello, “nuestros ojos tampoco son neutrales. Cada herramienta debe ser guiada de la manera correcta y entrenada de la mejor manera”.
Otros académicos han elogiado “Cómo ve la IA la ciudad”. Michael Batty, del University College London, lo ha calificado de “libro fascinante” que “muestra cómo estamos empezando a interpretar el mundo del diseño urbano, sugiriendo formas en las que podríamos mejorar el diseño utilizando análisis urbanos, inteligencia artificial y grandes modelos de lenguaje”.
En última instancia, aunque los autores creen que es de gran valor implementar IA visual para aprender más sobre nuestras ciudades, cómo funcionan y cómo podrían mejorarse. Con precaución y pensamiento independiente, el progreso es posible. O, como concluyen en el libro, “deberíamos explorar esto de manera inteligente, crítica y creativa”.