Dirbtinis intelektas padarė nepaprastą pažangą, kai reikia suprasti žodžius ir netgi išversti juos į kitas kalbas. „Google“ padėjo nutiesti kelią čia naudodama nuostabius įrankius, pvz., „Google“ vertėją, ir neseniai kurdama mašininio mokymosi modelius „Transformer“. Tačiau kalba yra sudėtinga – ir dar reikia daug nuveikti kuriant A.I. kad tikrai mus supranta.
Dialogo programų kalbos modelis
Antradienio Google I/O metu paieškos milžinas paskelbė apie reikšmingą pažangą šioje srityje su nauju kalbos modeliu, pavadintu LaMDA. Dialogo programų kalbos modelio trumpinys – tai sudėtingas A.I. kalbos įrankis, kuris, kaip teigia „Google“, yra pranašesnis, kai reikia suprasti pokalbio kontekstą. Kaip pažymėjo „Google“ generalinis direktorius Sundaras Pichai, tai gali būti protingas mainų, pvz., „Koks šiandien oras?“ analizė. „Pradeda jaustis kaip vasara. Gal pietus valgysiu lauke. Tai visiškai logiška kaip žmonių dialogas, tačiau suglumintų daugelį A.I. sistemos, ieškančios pažodiškesnių atsakymų.
LaMDA turi puikių žinių apie išmoktas sąvokas, kurias gali susintetinti iš savo mokymo duomenų. Pichai pažymėjo, kad atsakymai niekada nevyksta tuo pačiu keliu du kartus, todėl pokalbiai atrodo ne tokie parašyti ir natūralesni.
Jungtinių Valstijų pašto tarnyba arba USPS remiasi dirbtiniu intelektu, maitinamu Nvidia EGX sistemomis, kad galėtų sekti daugiau nei 100 milijonų pašto siuntų per dieną, siunčiamų per jos tinklą. Užimčiausia pasaulyje pašto paslaugų sistema remiasi GPU pagreitintu A.I. sistemos, padedančios išspręsti problemas, susijusias su prarastų arba trūkstamų paketų ir pašto buvimo vietos nustatymu. Iš esmės USPS kreipėsi į A.I. padėti surasti „adatą šieno kupetoje“.
Norėdami išspręsti šį iššūkį, USPS inžinieriai sukūrė krašto A.I. serverių sistema, galinti nuskaityti ir surasti paštą. Jie sukūrė sistemos algoritmus, kurie buvo mokomi 13 Nvidia DGX sistemų, esančių USPS duomenų centruose. „Nvidia“ DGX A100 sistemos supakuotos į penkis petaflopus skaičiavimo galios ir kainuoja šiek tiek mažiau nei 200 000 USD. Jis pagrįstas ta pačia „Ampere“ architektūra, kuri yra „Nvidia“ vartotojų „GeForce RTX 3000“ serijos GPU.
Dizainai kartojasi laikui bėgant. 1921 m. suprojektuota ir pastatyta architektūra neatrodys taip, kaip 1971 ar 2021 m. pastatas. Tendencijos keičiasi, medžiagos vystosi, o tokie klausimai kaip tvarumas tampa svarbesni, be kitų veiksnių. Bet kas būtų, jei ši raida būtų susijusi ne tik su architektų projektuojamų pastatų tipais, bet iš tikrųjų tai buvo esminis dalykas, kaip jie projektuoja? Tai yra evoliucinių algoritmų, kaip projektavimo įrankio, pažadas.
Nors dizaineriai jau seniai naudoja tokius įrankius kaip kompiuterinis projektavimas (CAD), kad padėtų konceptualizuoti projektus, generatyvaus dizaino šalininkai nori žengti kelis žingsnius toliau. Jie nori naudoti algoritmus, kurie imituoja evoliucinius procesus kompiuterio viduje, kad padėtų projektuoti pastatus nuo pat pradžių. Ir, bent jau kalbant apie namus, rezultatai yra gana įdomūs.
Generatyvus dizainas
Celestino Soddu su evoliuciniais algoritmais dirbo ilgiau, nei dauguma šiandien dirbančių žmonių naudojosi kompiuteriais. Šiuolaikinis italų architektas ir dizaineris, kuriam įpusėjo 70 metų, Soddu susidomėjo galimu technologijos poveikiu dizainui dar Apple II laikais. Jį sudomino galimybė be galo raizyti temą. Arba, kaip „Digital Trends“ pasakojo Soddu, kuris taip pat yra generatyvaus dizaino profesorius Milano politechnikos universitete Italijoje, jam patiko idėja „atverti duris begalinėms variacijoms“.
