Ulica próbuje zrozumieć człowieka, czyli dobry wielki brat w wielkim mieście.
Smart City

Ulica próbuje zrozumieć człowieka, czyli dobry wielki brat w wielkim mieście.

Przemierzając na piechotę Nowy York, w kierunku siedziby głównej NYC Library, wychodzę spomiędzy drapaczy chmur wprost na kawałek przestrzeni pełnej zieleni, roześmianych ludzi, kawiarni, placów dla dzieci i oczywiście książek. Bryant Park, bo o tej przestrzeni mowa, to unikalne miejsce na Manhattanie, kryjące bardzo ciekawe historie. Trafiłem tam w porze lunchu i to, w jaki sposób ludzie korzystali z tej przestrzeni zrobiło na mnie wielkie wrażenie.

Źródło: Bryant Park

 

Dobra sława Bryant Parku wiąże się z badaniami, które w latach 60. i 70. XX wieku, prowadził tu uznany socjolog William H. Whyte. We współpracy z Nowojorską Komisją Planowania naukowiec ten rozpoczął badania przestrzeni Nowego Yorku. Unikatowy na tamte czasy projekt, w którym ogromną rolę odegrały kamery, ale i całe szeregi asystentów, rejestrujące ruch ludzki, nosił nazwę Street Life Project i zaowocował narodzinami całego trendu zbierania danych i ich analizy w planowaniu przestrzennym. Dzięki niemu powstała niezmiernie ciekawa książka „The Social Life of Small Urban Spaces” (1980). Whyte inspirował i był mentorem wielu cytowanych przeze mnie klasyków, w tym Jane Jacobs, Paco Underhilla, czy Amandy Burde. W wyniku pracy Whyte’a teren Bryant Parku uznano za kluczowe i strategiczne miejsce dla Nowego Yorku, dzięki czemu pełni on dziś funkcję taką, a nie inną. Nieco o historii parku i jego metamorfozie w latach 70tych, oraz zdjęcia dające obraz tego czym jest Bryant Park: http://bryantpark.org/blog/history.

Miejskie badania. Ręczna obróbka oka kamery

Na dobrą sprawę od 1969 roku, kiedy William H. Whyte rozpoczął badania na ulicach Nowego Yorku, zbyt wiele się nie zmieniło. Technologie się rozwinęły, techniki badawcze również, ale nadal dokonuje się ręcznych obliczeń, miliony godzin nagranych na kamery, nie są przetwarzane inaczej niż analogowo, czyli przetwarzane „ręcznie”. Zbieranie danych o przestrzeni miejskiej zostało usprawnione, ale wykorzystanie dostępnych technologii to raczej godne wspomnienia ciekawostki, niż dominujący trend.

Może to dziwić zważywszy na to, że prawie każdy mieszkaniec porusza się dziś po mieście z profesjonalnym sprzętem, jakim jest smartfon wyposażony w kamerę, sensory i inne urządzenia zbierające dane. Tymczasem naukowcy wciąż bazują na klasycznych ankietach, badaniach społecznych i własnych obserwacjach. Teoretycznie mamy dostęp do gigantycznej ilości danych. W praktyce, nie umiemy ich ani dobrze zbierać, ani przetwarzać, a jeszcze gorzej idzie nam praca z danymi, tak żeby używać je przy planowaniu miasta i rozwiązywaniu jego problemów.

Jesteśmy jednak u progu ery, w której dwie technologie mogą istotnie zmienić reguły tej miejskiej gry, w pozytywnym, jak i negatywnym rozumieniu. Chodzi o technologię rozpoznawania obrazu Computer Vision oraz Machine Learning (pisałem o tym tutaj).

Jeśli dobrze się nad tym zastanowić i przyjrzeć przykładom, możemy spróbować uzmysłowić sobie, jak bardzo te nowości wpłyną na nasze rozumienie mechanizmów działania miasta. Puśćmy więc wodzę wyobraźni i zobaczmy co już widać na horyzoncie.

Roihit Aggarwala, jeden z liderów Sidewalk Labs, twierdzi nawet, że „możliwość przetwarzania obrazów w dane, bez ludzkiej pomocy, to jeden z najpotężniejszych instrumentów”. Wspominał o tym, w kontekście nowego projektu Google w Toronto (Pisałem o tym projekcie na moim blogu).

Realia szybko się zmieniają. Nadciąga era coraz tańszych kamer, coraz lepszych technik automatycznej analizy obrazów i coraz częstszego zastosowania Machine Learning do sporządzania prognoz, planów i projektów (Googlowski AIY Vision Kit’s sprzedawany jest za 45 dolarów). Właściwie każde miasto może już dziś zrobić, bez użycia ogromnej rzeszy asystentów, to co udało się Whytowi w latach 70. ubiegłego wieku.

Smart City. Miliardy monet, by przejść ulicą, której jeszcze nie ma

The Cities of Data, Projekt Uniwersytetu Nowy York, przewiduje, że do roku 2030 sektor „urban science” i jego informatyczna obsługa rozrośnie się do 2,5-miliardowego biznesu (denominowanego w USD oczywiście). Równolegle płyną wielkie inwestycyjne pieniądze z funduszy Venture Capital do firm, które mają obiecujące projekty z dziedziny Computer Vision oraz Machine Learning. Na ostatnich targach CES w Las Vegas więcej firm prezentowało się jako dostarczające rozwiązania Smart City, niż jakiekolwiek inne dziedziny, pobijając nawet sektor gier i dronów.

Na całym świecie do urzędów miejskich, biur planistycznych, władz samorządowych wchodzi nowe pokolenie, doskonale zorientowane w „digital era”, które w technologii upatruje skuteczne narzędzie do rozwoju miast i rozwiązywania ich problemów.

Mnożą się próby powiązania eye-trackingu, szeroko stosowanego w handlu, z danymi, które generują posiadacze smartfonów, w których zupełnie inaczej wygląda możliwość kreowania sfery przyjaznej ludziom. Tworzenie przestrzeni miejskiej, reaktywnej wobec mieszkańców, przestaje być tylko rzeczywistością z filmów science-fiction.

Postulaty sformułowane przez Jana Gehla, założenie human-centered design, wzmocnione dostępną technologią, mogą zupełnie zmienić sposób, w jaki prowadzi się prace projektowe i planistyczne. „Wczucie się w położenie użytkownika” projektowanej dopiero ulicy powoli przestaje być niemożliwe.

Jeśli w sieciach i centrach handlowych wprowadza się coraz więcej technologii umożliwiających rozpoznawanie twarzy, monitoring zachowań, wdrożenie bezobsługowych kas, a dominującym kierunkiem dla firm, takich jak Walmart jest spersonalizowany marketing, to znaczy, że powszechne stosowanie takich rozwiązań mamy na wyciągnięcie ręki, a ich ceny będą spadać. Dopóki dotyczy to głównie sektora wojskowego i prywatnego biznesu, trudno, ze względu na tajemnice, będzie uzyskać dobre i rzetelne dane, ale w końcu sięgnie po nie i sektor publiczny.

Póki co możemy przyjrzeć się jak firmy typu AmazonGo, Panasonic, Standard Cognition z San Francisco czy szwedzkiego Wheelys, testują zaawansowane technologie rozpoznawania obrazu, które umożliwiają prowadzenie sklepu w sposób zupełnie bezobsługowy. Tu możemy się przekonać na czym to polega:

Standard Cognition idzie nawet dalej, bo jest w stanie z idealną precyzją błyskawicznie ocenić stany na półkach i określić najbardziej efektywny sposób uzupełnienia braków. Dodatkowo analizuje wszystko, co się dzieje w sklepie, co kupujemy bez czytania, a z jakiego zakupu rezygnujemy po przeczytaniu opakowania. Pełna, skuteczna i ciągła inwigilacja oraz umiejętność wyciągania wniosków, sprawiają, że inwestorzy szczodrze inwestują w ten startup. Prawdopodobnie ta kalifornijska technologia stoi za pomysłem chińskiej sieci handlowej JD, która zamierza otworzyć setki sklepów bezobsługowych.

Projekt Panasonica:

 

Coworking. Praca w biurach zaplanowanych przez algorytm

A ponieważ technologia, o której piszę, będzie coraz tańsza i bardziej dostępna, warto się już dziś oswajać z myślą, że wkrótce w miastach nie będzie miejsc dostępnych publicznie, które by nie były obserowane i stale analizowane przez maszyny. Miasto stanie się rodzajem coworku, jakie prowadzi na świecie WeWork, w którym każdy aspekt użytkowania przestrzeni, łącznie z badaniem „heat maps” i używania urządzeń, jest analizowany i obrabiany a dzięki ML, algorytmy uczą się coraz lepiej eksploatować powierzchnie tego typu.

Dostępne staje się kompletne przetestowanie projektu placu, budynku, czy ulicy, zanim zostaną one wybudowane. To ogromna zmiana w stosunku do tego, jak dziś projektowane są miasta. Nikt w sferze coworkingu, nie wie tak dobrze jak WeWork, ile sal konferencyjnych i spotkań będzie potrzebne w budowanym właśnie centrum. A kiedy odwiedzacie którykolwiek z coworków WeWork nie macie absolutnie uczucia, że pozbawione jest one ludzkiego ducha. Wręcz odwrotnie, jest dopasowane do ludzkich potrzeb, jak mało który biurowiec.

Z czasem ta wiedza przejdzie też do architektów, urbanistów, planistów miejskich. Na przykład projekt Sidewalk Labs w Toronto zakłada już wykorzystanie tych technologii na niespotykaną skalę, w przestrzeni całej dzielnicy wybudowanej od podstaw.

 

Źródło: numina.co

 

Oczywiście istnieje wciąż ogromna przepaść w stosowaniu dostępnych technologii projektowania między wysoce innowacyjnymi firmami, a chociażby miastami, ale w przyszłości prawdopodobnie właśnie takie technologie pomogą przeprojektować źle urządzone dziś miejsca. Kto wie, może wymusi to również myślenie o miejscach publicznych – takich jak place zabaw, parki, targowiska – jako przestrzeniach, które powinny ciągle ewoluować i zmieniać się, wraz ze zmianami ludzkich aktywności. Jak na razie, głównie koncentrujemy się na kwestiach bezpieczeństwa i skutki nie są specjalnie zadowalające. Dziś pokrycie miasta kamerami i sensorami to ogromne koszty.

W Toronto projekt nowej, kompletnie inteligentnej dzielnicy finansuje prywatny inwestor, co wzbudza kontrowersje w kwestii prywatności danych i ich własności. W przyszłości koszty takich inwestycji będą jednak spadać i stawać się osiągalnym dla inwestorów publicznych lub realizowanych w Partnerstwie Publiczno Prywatnym.

 

Źródło: Bryant Park

 

 

Cognitive Architecture. Spokój kanału i brutalność fasady

Na Smart City Expo World Congress jedną z nagród zgarnął startup Numina, który technologie „obserwowania” opakował w nieduże kamerki, sensory w dyskretnych rurkach, którymi można „przykryć” całą dzielnicę bez kablowania i po dużo mniejszych kosztach niż dotychczas. Twórcy tego startupu, po pierwsze wskazują genezę swojego pomysłu w osobistych doświadczeniach – ulegli wypadkowi, potrąceni na rowerze przez samochód, i postanowili stworzyć narządzie do budowania bezpieczniejszych rozwiązań w oparciu o dane (data-based decision-making process), po drugie wskazują, że znaczne obniżenie cen dostępnych technologii i przetwarzania danych sprawiło, że ich model biznesowy stał się możliwy i opłacalny.

Na stronie Numina można pobrać raport z pilotażowego projektu, wspieranego finansowo przez fundacje, w którym twórcy udowadniają, ze dzięki wykorzystaniu danych z kamer można niskimi kosztami zrobić bardzo dobre rzeczy dla bezpieczeństwa ruchu drogowego. Pilotaż miał miejsce w Jacksonville na Florydzie, czyli mieście z jednym z najwyższych wskaźników potrąceń pieszych w USA.

Obiecująco wyglądają też prace Ann Sussman i Justina Hollandera, które starają się połączyć możliwości, jakie daje Computer Vision oraz współczesna psychologia poznawcza. Ukuli nawet pojęcie „Cognitive Architecture”, by określić wpływ konkretnych projektów, układów urbanistycznych, obecności przyrody w miastach, na samopoczucie mieszkańców, obserwatorów, turystów. Badacze, poprzez zbieranie i analizę danych, wyciągają wnioski, szukają korelacji i starają się badać, jakie zmienne wpływają na nasz dobrostan. I tak na przykład symetria holenderskich kanałów uspokaja, a duże, puste brutalistyczne fasady wprowadzają dysonans w nasz system poznawczy i stresują nas. Polecam ich książkę „Cognitive Architecture”, która opisuje metody i założenia badawcze: https://www.amazon.com/Cognitive-Architecture-Designing-Respond-Environment/dp/0415724694

Według tych naukowców rzecz w tym, aby korzystając z technologicznych i naukowych zdobyczy, tworzyć miasto bardziej efektywne, dostępne i ostatecznie bardziej ludzkie. Sussman od lat używa Computer Vision do badania reakcji ludzi na konkretną architekturę i urbanistykę. Hollander prowadzi wręcz medyczne badania, oceniając jak zmiany w budynkach, remonty, przebudowy wpływają na nasze zdrowie i samopoczucie. Wykorzystuje do tego EEG lub techniki rozpoznawania twarzy.

Bliska przyszłość. Miasto zrzuci gorset i zyska trzecią skórę

Odnoszę wrażenie, że mamy do czynienia z początkiem trendu, który sprawi, iż kiedyś będziemy dopasowywać miasta do potrzeb ludzi, stale i płynnie, likwidując wszechobecny dziś trend odwrotny. Carlo Ratti, profesor z MIT, używa nawet metafory architektury, jako „trzeciej skóry”, która dziś jest sztywnym gorsetem, ale może być naturalną i reaktywną częścią naszej biologii i potrzeb indywidualnych, społecznych. Dostęp do nowych technologii czyni taką zmianę coraz bardziej realną.

Podstawy Smart City są wdrażane w kolejnych miastach na świecie. Koncerny technologiczne, jak Google, prowadzą prace typu Sidewalk Labs. Telekomy, firmy motoryzacyjne, tysiące mniejszych i większych firm opracowuje stale technologie możliwe do korzystania. Tworzone są platformy do implementacji Internet of Things i to na dużą skalę, co sprawi, że wdrażane wynalazki będą miały dużo większy zasięg i i dostępność.

Po drodze narobiliśmy też dużo błędów, skupiając się na płynności dróg biorąc pierwszy z brzegu przykład albo inwestując duże środki w technologie typu Big Brother. Mam na myśli chińskie, czy amerykańskie testy technologii rozpoznawania twarzy, które używane były zupełnie bez wiedzy władz czy właściciela portu lotniczego ale i takie startupy jak Ekin. Trudno zgodzić się z postulatem formułowanym na konferencjach Smart City, że prywatność jest ceną, jaką nieuchronnie musimy zapłacić za postęp i rozwiązanie problemów. Wierzę, że i tu możliwa jest trzecia droga. Przedstawiciel Standard Cognition mówi o analogii z kolonią mrówek: „Z ludzkiej perspektywy możemy spojrzeć na poruszającą się gromadą mrówek i przewidzieć, co się wydarzy za chwilę. Ale mrówki ze swojego poziomu widzą tylko maszerujące obok mrówki. Możliwe że jesteśmy dziś takimi mrówkami, a kamery, sensory wyposażone w możliwość budowania prognoz, pozwolą nam zobaczyć różne, dotąd niedostrzegane zjawiska.”

Jestem przekonany, że można budować to tak, aby jednak zachować rozsądny kompromis między postępem a anonimowością i prawem do prywatności, które dotyczy każdego człowieka. Nawet znając wiele błędów i wypaczeń ostatnich dekad rozwoju technologii tego typu w miastach, myślę, że mogą one przyczynić się do rozwoju miast, tak by stawały się dużo lepszym miejscem do życia. Jeśli tylko znacie jakieś ciekawe przykłady, które warto opisywać, to przesyłajcie na dane zawarte w zakładce kontakt.