Umetna inteligenca je naredila izjemen napredek, ko gre za razumevanje besed in celo njihovo sposobnost prevajanja v druge jezike. Google je tu pomagal utreti pot z neverjetnimi orodji, kot je Google Translate, in pred kratkim z razvojem modelov strojnega učenja Transformer. Toda jezik je težaven -- in še veliko dela je treba opraviti za izgradnjo A.I. ki nas resnično razume.
Jezikovni model za aplikacije dialoga
Na torkovem Google I/O je iskalni velikan napovedal pomemben napredek na tem področju z novim jezikovnim modelom, ki ga imenuje LaMDA. Okrajšava za Language Model for Dialogue Applications je prefinjen AI. jezikovno orodje, za katerega Google trdi, da je boljše, ko gre za razumevanje konteksta v pogovoru. Kot je opozoril izvršni direktor Googla Sundar Pichai, je to morda inteligentno razčlenjevanje izmenjave, kot je "Kakšno je vreme danes?" »Začenja se počutiti kot poletje. Morda bom kosilo jedel zunaj.” To je povsem smiselno kot človeški dialog, vendar bi zmedlo mnoge A.I. sistemi, ki iščejo bolj dobesedne odgovore.
LaMDA ima vrhunsko znanje o naučenih konceptih, ki jih lahko sintetizira iz svojih podatkov o usposabljanju. Pichai je opozoril, da odgovori nikoli ne sledijo isti poti dvakrat, zato se zdijo pogovori manj napisani in bolj odzivni naravni.
Poštna služba Združenih držav Amerike ali USPS se zanaša na umetno inteligenco, ki jo poganja Nvidijin sistem EGX, da sledi več kot 100 milijonom kosov pošte na dan, ki gredo skozi njeno omrežje. Najbolj obremenjen sistem poštnih storitev na svetu se zanaša na GPE-pospešeni A.I. sisteme za pomoč pri reševanju izzivov iskanja izgubljenih ali pogrešanih paketov in pošte. V bistvu se je USPS obrnil na A.I. da mu pomaga najti "iglo v kupu sena".
Da bi rešili ta izziv, so inženirji USPS ustvarili robni AI. sistem strežnikov, ki lahko skenirajo in locirajo pošto. Ustvarili so algoritme za sistem, ki so bili usposobljeni na 13 sistemih Nvidia DGX v podatkovnih centrih USPS. Nvidijini sistemi DGX A100, za referenco, imajo pet petaflopov računalniške moči in stanejo nekaj manj kot 200.000 $. Temelji na isti arhitekturi Ampere, ki jo najdemo na potrošniških grafičnih procesorjih Nvidia GeForce RTX 3000 serije.
Dizajni se sčasoma ponavljajo. Arhitektura, zasnovana in zgrajena leta 1921, ne bo videti enako kot stavba iz leta 1971 ali leta 2021. Trendi se spreminjajo, materiali se razvijajo in vprašanja, kot je trajnost, med drugimi dejavniki pridobivajo na pomenu. Kaj pa, če se ta razvoj ne nanaša samo na vrste zgradb, ki jih načrtujejo arhitekti, ampak je bil dejansko ključen za to, kako načrtujejo? To je obljuba evolucijskih algoritmov kot orodja za načrtovanje.
Medtem ko oblikovalci že dolgo uporabljajo orodja, kot je računalniško podprto načrtovanje (CAD), za pomoč pri konceptualizaciji projektov, želijo zagovorniki generativnega oblikovanja iti še nekaj korakov dlje. Želijo uporabiti algoritme, ki posnemajo evolucijske procese v računalniku, da bi pomagali načrtovati zgradbe od začetka. In vsaj ko gre za hiše, so rezultati presneto zanimivi.
Generativno oblikovanje
Celestino Soddu dela z evolucijskimi algoritmi dlje, kot večina ljudi, ki delajo danes, uporablja računalnike. Soddu, sodobni italijanski arhitekt in oblikovalec, ki je zdaj sredi 70-ih, se je začel zanimati za potencialni vpliv tehnologije na oblikovanje že v dneh Apple II. Kar ga je zanimalo, je bil potencial za neskončno rifanje na temo. Ali kot je za Digital Trends povedal Soddu, ki je tudi profesor generativnega oblikovanja na Politehnični univerzi v Milanu v Italiji, mu je bila všeč ideja o "odpiranju vrat neskončnim variacijam".
