Tekoäly on edistynyt poikkeuksellisen paljon sanojen ymmärtämisessä ja jopa kääntämisessä muille kielille. Google on auttanut tasoittamaan tietä tähän upeilla työkaluilla, kuten Google-kääntäjällä, ja äskettäin kehittämällä Transformer-koneoppimismalleja. Mutta kieli on hankalaa – ja vielä on paljon tehtävää A.I: n rakentamisessa. joka todella ymmärtää meitä.
Dialogisovellusten kielimalli
Tiistain Google I/O: ssa hakujätti ilmoitti merkittävästä edistyksestä tällä alueella uudella kielimallilla, jota kutsutaan nimellä LaMDA. Lyhenne sanoista Language Model for Dialogue Applications, se on hienostunut A.I. kielityökalu, jonka Google väittää olevan ylivoimainen keskustelun kontekstin ymmärtämisessä. Kuten Googlen toimitusjohtaja Sundar Pichai huomautti, tämä saattaa olla älykästä keskustelua, kuten "Mikä on sää tänään?" "Alkaa tuntua kesältä. Voisin syödä lounasta ulkona." Se on täysin järkevää inhimillisenä vuoropuheluna, mutta se hämmentäisi monia A.I. järjestelmät etsivät kirjaimellisia vastauksia.
LaMDA: lla on ylivertainen tietämys opituista käsitteistä, jotka se pystyy syntetisoimaan harjoitustiedoistaan. Pichai huomautti, että vastaukset eivät koskaan seuraa samaa polkua kahdesti, joten keskustelut tuntuvat vähemmän käsikirjoitetuilta ja reagoivammin luontevilta.
Yhdysvaltain postipalvelu eli USPS luottaa Nvidian EGX-järjestelmien avulla toimivaan tekoälyyn seuratakseen yli 100 miljoonaa postia päivässä, joka kulkee sen verkon kautta. Maailman vilkkain postipalvelujärjestelmä luottaa GPU-kiihdytettyyn A.I. järjestelmät, jotka auttavat ratkaisemaan kadonneiden tai kadonneiden pakettien ja postin paikantamiseen liittyvät haasteet. Pohjimmiltaan USPS kääntyi A.I. auttaa sitä löytämään "neula heinäsuovasta".
Tämän haasteen ratkaisemiseksi USPS-insinöörit loivat reuna-A.I. palvelinjärjestelmä, joka voi skannata ja paikantaa sähköpostin. He loivat järjestelmälle algoritmeja, jotka koulutettiin 13 Nvidia DGX -järjestelmään, jotka sijaitsevat USPS-palvelinkeskuksissa. Nvidian DGX A100 -järjestelmät sisältävät viiteen petaflopsin laskentatehoa ja maksavat hieman alle 200 000 dollaria. Se perustuu samaan Ampere-arkkitehtuuriin, joka löytyy Nvidian kuluttajien GeForce RTX 3000 -sarjan GPU: ista.
Suunnitelmat toistuvat ajan myötä. Vuonna 1921 suunniteltu ja rakennettu arkkitehtuuri ei näytä samalta kuin rakennus vuodelta 1971 tai vuodelta 2021. Trendit muuttuvat, materiaalit kehittyvät ja kestävän kehityksen kaltaiset kysymykset korostuvat muiden tekijöiden ohella. Mutta entä jos tämä kehitys ei koske vain arkkitehtien suunnittelemia rakennustyyppejä, vaan se oli itse asiassa avain siihen, miten he suunnittelevat? Se on lupaus evoluutioalgoritmeista suunnittelutyökaluna.
Vaikka suunnittelijat ovat kauan sitten käyttäneet työkaluja, kuten tietokoneavusteista suunnittelua (CAD) projektien käsitteellistämiseen, generatiivisen suunnittelun kannattajat haluavat mennä useita askeleita pidemmälle. He haluavat käyttää algoritmeja, jotka jäljittelevät evoluutioprosesseja tietokoneen sisällä, auttamaan rakennusten suunnittelussa alusta alkaen. Ja ainakin talojen osalta tulokset ovat melko mielenkiintoisia.
Generatiivinen suunnittelu
Celestino Soddu on työskennellyt evolutionaaristen algoritmien kanssa pidempään kuin useimmat nykyään työskentelevät ihmiset ovat käyttäneet tietokoneita. Nykyaikainen italialainen arkkitehti ja suunnittelija, nyt 70-luvun puolivälissä, Soddu kiinnostui tekniikan mahdollisista vaikutuksista muotoiluun jo Apple II: n aikoina. Häntä kiinnosti potentiaali loputtomasti riffata teemalla. Tai kuten Soddu, joka on myös generatiivisen suunnittelun professori Milanon ammattikorkeakoulussa Italiassa, kertoi Digital Trendsille, hän piti ajatuksesta "oven avaamisesta loputtomalle vaihtelulle".
