Mākslīgais intelekts ir guvis neparastu progresu vārdu izpratnē un pat spējā tos tulkot citās valodās. Google ir palīdzējis sagatavot ceļu, izmantojot tādus pārsteidzošus rīkus kā Google tulkotājs un nesen izstrādājot Transformer mašīnmācīšanās modeļus. Taču valoda ir sarežģīta — un vēl ir daudz darāmā, lai izveidotu A.I. kas mūs patiesi saprot.
Valodas modelis dialoga lietojumprogrammām
Otrdienas Google I/O laikā meklēšanas gigants paziņoja par ievērojamu progresu šajā jomā ar jaunu valodas modeli, ko tas sauc par LaMDA. Saīsinājums no valodas modeļa dialoga lietojumprogrammām, tas ir izsmalcināts A.I. valodas rīks, ko Google apgalvo, ir labāks, ja runa ir par konteksta izpratni sarunā. Kā atzīmēja Google izpilddirektors Sundars Pichai, tas varētu būt saprātīga apmaiņas analīze, piemēram, “Kādi ir šodien laikapstākļi?” “Sāk justies kā vasarā. Es varētu ēst pusdienas ārā. Tas ir pilnīgi saprātīgs kā cilvēku dialogs, taču tas samulsinātu daudzus A.I. sistēmas, kas meklē burtiskākas atbildes.
LaMDA ir izcilas zināšanas par apgūtajām koncepcijām, kuras tā spēj sintezēt no saviem apmācības datiem. Pichai atzīmēja, ka atbildes nekad nenotiek vienu un to pašu ceļu divreiz, tāpēc sarunas šķiet mazāk rakstītas un atsaucīgākas.
Amerikas Savienoto Valstu pasta dienests jeb USPS paļaujas uz mākslīgo intelektu, ko darbina Nvidia EGX sistēmas, lai izsekotu vairāk nekā 100 miljonus pasta sūtījumu dienā, kas iet caur tā tīklu. Pasaulē noslogotākā pasta pakalpojumu sistēma paļaujas uz GPU paātrinātu A.I. sistēmas, kas palīdz atrisināt problēmas, kas saistītas ar pazaudētu vai trūkstošu paku un pasta atrašanu. Būtībā USPS vērsās pie A.I. lai palīdzētu tai atrast "adatu siena kaudzē".
Lai atrisinātu šo izaicinājumu, USPS inženieri izveidoja A.I. serveru sistēma, kas var skenēt un atrast pastu. Viņi izveidoja algoritmus sistēmai, kas tika apmācīti 13 Nvidia DGX sistēmās, kas atrodas USPS datu centros. Uzziņai Nvidia DGX A100 sistēmas ir iepakotas piecos petaflopos skaitļošanas jaudas un maksā nedaudz zem 200 000 USD. Tas ir balstīts uz to pašu Ampere arhitektūru, kas atrodama Nvidia patērētāju GeForce RTX 3000 sērijas GPU.
Dizaini laika gaitā atkārtojas. 1921. gadā projektētā un celtā arhitektūra neizskatīsies tāpat kā ēka no 1971. gada vai 2021. gada. Tendences mainās, materiāli attīstās, un tādi jautājumi kā ilgtspējība kļūst nozīmīgi, kā arī citi faktori. Bet ko tad, ja šī evolūcija nav saistīta tikai ar arhitektu projektēšanas ēku veidiem, bet patiesībā tā bija viņu projektēšanas atslēga? Tas ir evolūcijas algoritmu kā projektēšanas instrumenta solījums.
Lai gan dizaineri jau sen ir izmantojuši tādus rīkus kā Computer Aided Design (CAD), lai palīdzētu konceptualizēt projektus, ģeneratīvā dizaina atbalstītāji vēlas iet vairākus soļus tālāk. Viņi vēlas izmantot algoritmus, kas imitē evolūcijas procesus datorā, lai palīdzētu projektēt ēkas no paša sākuma. Un vismaz attiecībā uz mājām rezultāti ir diezgan interesanti.
Ģeneratīvs dizains
Celestino Soddu ir strādājis ar evolūcijas algoritmiem ilgāk, nekā vairums šodien strādājošo ir izmantojuši datorus. Mūsdienu itāļu arhitekts un dizaineris, kurš tagad ir 70. gadu vidū, Soddu sāka interesēties par tehnoloģiju iespējamo ietekmi uz dizainu Apple II laikos. Tas, kas viņu interesēja, bija iespēja bezgalīgi riffot par tēmu. Kā izdevumam Digital Trends stāstīja Soddu, kurš ir arī ģeneratīvā dizaina profesors Milānas Politehniskajā universitātē Itālijā, viņam patika ideja “atvērt durvis bezgalīgām variācijām”.
