Inteligența artificială a făcut progrese extraordinare când vine vorba de înțelegerea cuvintelor și chiar de a le putea traduce în alte limbi. Google a ajutat la deschiderea drumului aici cu instrumente uimitoare precum Google Translate și, recent, cu dezvoltarea modelelor de învățare automată Transformer. Dar limbajul este complicat - și mai este mult de făcut pentru a construi I.A. care ne înțelege cu adevărat.
Model de limbaj pentru aplicații de dialog
La Google I/O de marți, gigantul de căutare a anunțat un progres semnificativ în acest domeniu cu un nou model de limbă pe care îl numește LaMDA. Prelucrare pentru Language Model for Dialogue Applications, este un I.A. sofisticat. instrument lingvistic despre care Google pretinde că este superior atunci când vine vorba de înțelegerea contextului în conversație. După cum a remarcat CEO-ul Google, Sundar Pichai, aceasta ar putea analiza în mod inteligent un schimb de genul „Care este vremea astăzi?” „Începe să pară vară. S-ar putea să mănânc prânzul afară.” Asta are perfect sens ca dialog uman, dar ar încurca mulți I.A. sistemele care caută răspunsuri mai literale.
LaMDA are cunoștințe superioare despre conceptele învățate pe care este capabil să le sintetizeze din datele sale de instruire. Pichai a remarcat că răspunsurile nu urmează niciodată aceeași cale de două ori, astfel încât conversațiile par mai puțin scrise și mai naturale.
Serviciul Poștal al Statelor Unite, sau USPS, se bazează pe inteligența artificială alimentată de sistemele EGX ale Nvidia pentru a urmări peste 100 de milioane de e-mailuri pe zi care trec prin rețeaua sa. Cel mai aglomerat sistem de servicii poștale din lume se bazează pe A.I. accelerat de GPU. sisteme pentru a ajuta la rezolvarea provocărilor legate de localizarea pachetelor și a corespondenței pierdute sau lipsă. În esență, USPS a apelat la A.I. pentru a-l ajuta să găsească un „ac într-un car de fân”.
Pentru a rezolva această provocare, inginerii USPS au creat un IA de vârf. sistem de servere care pot scana și localiza corespondența. Ei au creat algoritmi pentru sistem care au fost instruiți pe 13 sisteme Nvidia DGX situate la centrele de date USPS. Sistemele DGX A100 de la Nvidia, pentru referință, includ cinci petaflopi de putere de calcul și costă puțin sub 200.000 USD. Se bazează pe aceeași arhitectură Ampere găsită pe GPU-urile Nvidia GeForce RTX 3000.
Modelele se repetă în timp. Arhitectura proiectată și construită în 1921 nu va arăta la fel ca o clădire din 1971 sau din 2021. Tendințele se schimbă, materialele evoluează și probleme precum sustenabilitatea câștigă importanță, printre alți factori. Dar dacă această evoluție nu se referă doar la tipurile de clădiri proiectate de arhitecți, ci ar fi, de fapt, cheia modului în care proiectează acestea? Aceasta este promisiunea algoritmilor evolutivi ca instrument de proiectare.
În timp ce designerii au folosit de mult instrumente precum Designul asistat de computer (CAD) pentru a ajuta la conceptualizarea proiectelor, susținătorii designului generativ doresc să facă câțiva pași mai departe. Ei vor să folosească algoritmi care imită procesele evolutive din interiorul unui computer pentru a ajuta la proiectarea clădirilor de la zero. Și, cel puțin când vine vorba de case, rezultatele sunt destul de interesante.
Design generativ
Celestino Soddu a lucrat cu algoritmi evolutivi de mai mult timp decât majoritatea oamenilor care lucrează astăzi folosesc computere. Un arhitect și designer italian contemporan aflat la mijlocul anilor 70, Soddu a devenit interesat de impactul potențial al tehnologiei asupra designului încă din vremea Apple II. Ceea ce l-a interesat era potențialul de a riff la nesfârșit pe o temă. Sau, după cum Soddu, care este și profesor de design generativ la Universitatea Politehnică din Milano, Italia, a declarat pentru Digital Trends, i-a plăcut ideea de a „deschide ușa variațiilor nesfârșite”.
