Штучний інтелект досяг надзвичайного прогресу, коли мова заходить про розуміння слів і навіть про здатність перекладати їх іншими мовами. Google допоміг прокласти тут шлях завдяки дивовижним інструментам, таким як Google Translate, а нещодавно розробивши моделі машинного навчання Transformer. Але мова складна, і для створення штучного інтелекту ще потрібно зробити багато роботи. що справді нас розуміє.
Мовна модель для діалогових програм
На Google I/O у вівторок пошуковий гігант оголосив про значний прогрес у цій галузі за допомогою нової мовної моделі під назвою LaMDA. Скорочення від Language Model for Dialogue Applications, це складний штучний інтелект. мовний інструмент, який, як стверджує Google, кращий, коли йдеться про розуміння контексту розмови. Як зазначив генеральний директор Google Сундар Пічаї, це може бути розумним розбором обміну на кшталт «Яка сьогодні погода?» «Здається, що літо. Я можу пообідати надворі». Це має сенс як людський діалог, але збентежить багатьох ШІ. системи, які шукають більш буквальні відповіді.
LaMDA володіє чудовими знаннями вивчених концепцій, які вона може синтезувати зі своїх навчальних даних. Пічаї зауважив, що відповіді ніколи не йдуть одним і тим же шляхом двічі, тому розмови здаються менш запланованими та більш природніми.
Поштова служба Сполучених Штатів (USPS) покладається на штучний інтелект на базі систем Nvidia EGX, щоб відстежувати понад 100 мільйонів листів на день, які проходять через її мережу. Найбільш завантажена система поштових послуг у світі покладається на штучний інтелект із прискоренням GPU. системи, які допомагають вирішити проблеми пошуку втрачених або зниклих пакетів і пошти. По суті, USPS звернувся до А.І. щоб допомогти йому знайти «голку в стозі сіна».
Щоб вирішити цю проблему, інженери USPS створили передовий штучний інтелект. система серверів, які можуть сканувати та знаходити пошту. Вони створили алгоритми для системи, які були навчені на 13 системах Nvidia DGX, розташованих у центрах обробки даних USPS. Системи Nvidia DGX A100, для довідки, мають п’ять петафлоп обчислювальної потужності та коштують трохи менше 200 000 доларів. Він заснований на тій самій архітектурі Ampere, що й у споживчих графічних процесорах серії Nvidia GeForce RTX 3000.
Дизайни змінюються з часом. Архітектура, спроектована і побудована в 1921 році, не буде виглядати так само, як будівля 1971 або 2021 року. Тенденції змінюються, матеріали еволюціонують, а такі питання, як стійкість, набувають значення серед інших факторів. Але що, якби ця еволюція стосувалася не лише типів будівель, які проектують архітектори, а насправді була ключовою до того, як вони проектують? Це перспективи еволюційних алгоритмів як інструменту проектування.
Хоча дизайнери вже давно використовують такі інструменти, як автоматизоване проектування (CAD), щоб допомогти концептуалізувати проекти, прихильники генеративного дизайну хочуть піти на кілька кроків далі. Вони хочуть використовувати алгоритми, які імітують еволюційні процеси всередині комп’ютера, щоб допомогти проектувати будівлі з нуля. І, принаймні, коли справа доходить до будинків, результати чертовски цікаві.
Генеративний дизайн
Селестіно Содду працює з еволюційними алгоритмами довше, ніж більшість сучасних людей використовують комп’ютери. Сучасний італійський архітектор і дизайнер, якому зараз за 70, Содду зацікавився потенційним впливом технології на дизайн ще в дні Apple II. Що його зацікавило, так це потенціал для нескінченних рифів на тему. Або, як сказав Digital Trends Содду, який також є професором генеративного дизайну в Політехнічному університеті Мілана в Італії, йому сподобалася ідея «відкрити двері нескінченним варіаціям».
