Betimsel İfadenin Mekâna Dönüştürülmesi: Yapay Zekâ ve Öğrenci Projelerinin Analitik İncelenmesi

Yıl 2024, Sayı: Sanatta Dijitalizm [Özel Sayı], 101 - 113

Mehmet Noraslı , Halil Yasin Dilek

https://doi.org/10.17484/yedi.1494703

Öz

Günümüzde yapay zekâ programları, birçok alanda olduğu gibi tasarım alanında da yoğun olarak kullanılmaktadır. Yapay zekâ programlarının görsel tasarımda kullanılması, kimi zaman projeye ışık tutacak bir altlık oluşturmakta; kimi zaman da projenin yaratıcı dinamiklerine engel olmaktadır. Bu durum, yapay zekâ ile üretilmiş görsellerin; amaçlanan tasarım doğrultularını ne kadar karşıladığı, tasarımcının düşünce sistemine ve konsepte uygunluğu noktasında araştırmaya açık bir argümanı oluşturmaktadır. Bu çalışmada, tasarım eğitimi alan öğrencilerin yapmış olduğu görsel tasarım ile aynı sınırlılıklar içerisinde yapay zekâ programının oluşturduğu görsel çıktıların ilişkisel tarama modeliyle kıyaslanması amaçlanmıştır. Yapılan bir workshop kapsamında, iç mimarlık öğrencilerinden mekân odaklı betimsel bir ifadenin değiştirilebilecek beş nirengi kelimesiyle bağlam kurarak görsel tasarıma dönüştürülmesi istenmiştir. Öte yandan, görselleri üretilen on farklı betimsel ifadenin Midjourney programına prompt olarak girilerek görsel çıktıları alınmıştır. Böylece betimsel bir ifadenin, insan odaklı yaklaşımı ile yapay zekâ tarafından üretilen görseli veri olarak edinilmiştir. Edinilen verilerin, ilişkisel tarama modeliyle analizi yapılarak karşılaştırmalar doğrultusunda farklılıkları ve benzerlikleri incelenmiştir. Buna göre görsellerin anlaşılabilirliği, bütünselliği, uygunluğu ve bağlamı açısından çıktılar benzerlik gösterse de mekânın okunabilirliği kapsamında öğrencilerin oluşturduğu çalışmaların, görüntü kalitesi bakımından ise yapay zekâ programından edinilen sonuçların öne çıktığı görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Betimleme, mekân, tasarım, yapay zekâ, Midjourney

Transformation of Descriptive Expression Into Space: Analytical Examination of Artificial Intelligence and Student Projects

Öz

Like in other fields, artificial intelligence programs are heavily utilized in the design industry. AI applications in visual design can occasionally provide a foundation for a project or impede its creative flow. This presents an argument regarding how well AI-produced images adhere to intended design guidelines and fit the designer's concept and mental model. The research aims to compare, within the same constraints, the visual outputs produced by the AI with the visual designs produced by students in interior design education using the relational scanning model. The students were tasked with transforming a space-oriented descriptive expression into a visual design during a workshop by creating a context using five interchangeable keywords. Additionally, the Midjourney program was prompted with ten distinct descriptive expressions to produce a visual. Consequently, data was obtained as a visual representation of a descriptive expression created by AI using a human-centred approach. Using the relational scanning model, the data were examined for differences and similarities by comparisons. Although the outputs are comparable in terms of interpretability, integrity, suitability and visual context, it is evident that the student-created works stand out in terms of spatial readabilitywhereas the AI program's results are better in terms of visual quality.

Anahtar Kelimeler

Description, space, design, artificial intelligence, Midjourney

Kaynakça

• Acar, H. M. (2023). Midjourney AI komutları ile görsel oluşturma. Erişim adresi: https://thinpo.com/Midjourney-ai-komutlari-ile-gorsel-olusturma-rehberi/
• Akarsu, B. (2014). Kant’ta mekân ve zaman kavramları. Felsefe Arkivi Dergisi, 14, s. 108-122.
• Armağan, Y. (2019). Mobilya tasarımında yapay zekâ: Tasarım ve Ar-Ge merkezleri üzerinden bir değerlendirme (Tez no: 576327) [Yüksek lisans tezi, Hacettepe Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Aslan, T. ve Aydın, K. (2023). Metinden görüntü üretme potansiyeli olan yapay zekâ sistemleri sanat ve tasarım performanslarının incelenmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 42(2), s. 1149-1198.
• Baran Ergül, D., Varol Malkoçoğlu, A. B. & Acun Özgünler, S. (2022). Use of artificial intelligence based fuzzy logic systems in architectural design decision making processes. Mimarlık Bilimleri ve Uygulamaları Dergisi, 7(2), s. 878-899.
• Bentley, P. (2019). Yapay zekâya güvenebilir miyiz? Popular Science, 89, s. 73-75.
• Ching, F. D. K. (2002). Mimarlık: Biçim, mekân & düzen. Nobel Yayınları.
• Çelik, F. (2023). Peyzaj mimarlığı ve sanat arasındaki etkileşimde resimden peyzaj tasarımına dönüşüm: Roberto Burle Marx’ın tasarımları. GRID Mimarlık, Planlama ve Tasarım Dergisi, 6(2), s. 589-613.
• Demirkan, Ö. (2022). Mimarlığı konu alan belgesel filmlerde tasarımsal öyküleme boyutu, butoh evi. Art-e Sanat Dergisi, 15(30), s. 1201-1220.
• Derman, İ. (1991). Fotoğraf ve gerçeklik. Ağaç Yayınları.
• Durukan, A., Türk, R.D. (2023). Sözel aktarım yoluyla iletilen verilerin yapay zekâ algısında görselleştirme potansiyeline etkisi: geleneksel Türk evi örneği. International Journal of Social and Humanities Sciences Research, 10(102), s. 3569-3580.
• Elgammal, A. (2019). Ai is blurring the definition of artist: Advanced algorithms are using machine learning to create art autonomously. American Scientist, 107(1), s. 18–22.
• Erten, O. ve Göktepeliler, Ö. (2022). Yapay zekâ, makine ve sanat. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), s. 145-153.
• Goenaga, M. A. (2020). A critique of contemporary artificial intelligence art: who is edmond de belamy? AusArt Journal for Research in Art, 8(1), s. 51-66.
• Güngör, F. S. (2019). Postmodern dünyanın mekân anlayışında sanal mekân. Turkish Studies, 14(5), s. 93-104.
• Gür, Ş. Ö. (1996). Mekân örgütlenmesi. Gür Yayıncılık.
• Hanafy, N. O. (2023). Artificial intelligence's effects on design process creativity: A study on used A.I. text-to-image in architecture. Journal of Building Engineering, 80(107999), s. 1-17.
• Hasol, D. (2019). Mimarlık cep sözlüğü. Remzi Kitapevi.
• Haykır, M. (2018). Görsel önyargıların betimleme sürecine yansımaları. Art-e Sanat Dergisi, 11(22), s. 375-389.
• Hisarlıgil, B. B. (2008). Martin Heidegger’de “mekân” düşüncesi: Hermeneutik-fenomenolojik bir yaklaşım. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(25), s. 23-34.
• Hoogstad, J. (1990). Space-time-motion. SDU Uitgeverij.
• Işık, A. (2023). Yapay zekâ ve makine öğreniminin güncel fotoğraf uygulamalarına etkisi. Bodrum Journal of Art and Design, 2(2), s. 274-289.
• Karasar, N. (2016). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler. Nobel Yayınları.
• Krishna, S. (2022). Midjourney founder says ‘the world needs more imagination’. Erişim adresi: https://venturebeat.com/ai/Midjourney-founder-says-the-world-needs-more-imagination/
• Moor, J. (2006). The Dartmouth College artificial intelligence conference: The next fifty years. AI Magazine, 27(4), s. 87-90.
• Mousavi, S.M.A.M. ve Erdönmez Dinçer, E. (2024). Revitalising and renovating the visitor experience in the historic piazza san marco; based on the ınstallation project generated by Midjourney AI. Journal of Technology in Architecture Design and Planning, 2(1), s. 44-51.
• Müezzinoğlu, K. ve Noraslı, M. (2022). İç mekân tasarımında tasarım odaklı düşünme modeli: Kırmızılı kadın belgeseli. Bodrum Journal of Art and Design, 1(1), s. 17-28.
• Nabiyev, V. V. (2016). Yapay zekâ: Problemler, yöntemler, algoritmalar. Seçkin Yayıncılık.
• Nilsson, N. J. (2019). Yapay zekâ geçmişi ve geleceği. Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
• Norberg-Schulz, C. (1974). Existence, space and architecture. Praeger Publishers.
• Osmann, P. J. ve Berendt, B. (2002). Investigating distance knowledge using virtual environments. Environment and Behavior, 34(2), s. 178-193.
• Öztürk Çelebi, G. (2018). Tarih öncesi dönemlerde iletişim. Etkileşim, 1(2), s. 142-157.
• Öztürk, Z. K. ve Şimşek, A. (2019). Tarih öncesi dönemdeki ilk barınma alanları ile Anadolu’daki Körtik Tepe, Hallan Çemi, Nevali Çori ve Aşıklı Höyük yerleşimlerinde inanç ve kültürün etkisinin incelenmesi. İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(3), s. 14-22.
• Şengül, M. B. (2010). Roma’da mekân kavramı. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(11), s. 528-538.
• Tlauka, M. ve Wilson, P. N. (1996). Orientation-free representation from navigation through a computer-simulated environment. Environment and Behavior, 28(5), s. 647-664.
• Turgay, O., Kaptan, M., Öktem Erkartal, P., Demir, T. & Doğukanlı, A. Ç. (2023). Interdisciplinary trajectories: Regenerating Barcelona Pavilion with Midjourney. Interior Architectural Issues Design Theory Philosophy. Livre de Lyon.
• Uzdu, F. (2008). Betimleyici metinlerin dilsel özellikleri ve bu tür metinlerin yoluyla sözcük öğretimi (Tez no: 220351). [Yüksek lisans tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Yıldırım, B., Demirarslan, D. (2019). Gözün görme işlevi ve sanal iç mimari ürün. Mimarlık ve Yaşam Dergisi, 4(1), s. 155-165.
• Yıldırım, B., Demirarslan, D. (2020). İç mimarlıkta yapay zekâ uygulamalarının tasarım sürecine faydalarının değerlendirilmesi. Humanities Sciences, 15(2), s. 62-80.
• Yıldırım, B. ve Kavut, İ.E. (2024). Tasarım imgesinde teknoloji etkisinin eskiz olgusu üzerinden okunması. yedi: Sanat, Tasarım ve Bilim Dergisi, 31, s. 189-200.
• Zevi, B. (1990). Mimariyi görmeyi öğrenmek. Birsen Yayınevi.