Future Architecture: ¿Puede la IA hacer diseños?

Al igual que en la película de 2001 de Steven Spielberg, la Inteligencia Artificial ha tenido dificultades para ganar nuestro amor y confianza. Muchas de las personas más inteligentes que viven hoy en día, como Bill Gates y Elon Musk, nos han estado advirtiendo continuamente sobre el posible caos y destrucción que eventualmente sucederá debido a que los robots de IA se apoderen del mundo.

Pero, ¿qué es la inteligencia artificial? ¿Cómo podemos entenderlo y podemos usarlo para beneficiarnos?

En pocas palabras, AI (abreviatura en ingles de Inteligencia Artificial) es la inteligencia que muestran las máquinas y el software. Para que una computadora o máquina sea verdaderamente 'inteligente', el acceso a toda la información del mundo no es suficiente. Todavía necesita ser adaptativo, autoaprendizaje e intuitivo. Para distinguir la inteligencia artificial en una máquina, en 1950 el matemático Alan Turing propuso lo que humildemente llamó la Prueba de Turing.

http://www.studioseed.net/services/

¿Se pueden generar arquitectura y ciudades de acuerdo con las condiciones requeridas en lugar de ser diseñadas con métodos tradicionales?
En 1994, fueron desarrollados los primeros programas para habilitarlo: la serie de programas llamada INDUCTION DESIGN (ID).

Tanto ID como AD toman juicios que se hacen en la mente del arquitecto, los externalizan y los escriben. Los arquitectos normalmente no son conscientes de los procesos mentales que utilizan para llegar a juicios y selecciones. Después de realizar varios estudios, toman estas decisiones intuitivamente. ID y AD son intentos de anotar los procesos de juicio y selección como algoritmos.

Si estos procesos pueden escribirse como algoritmos, pueden traducirse a programas de computadora. Y si los programas se pueden escribir, se pueden usar para generar arquitectura. Por lo tanto, el núcleo de este método es la externalización de algoritmos.

Para externalizar algoritmos, se deben establecer estándares de juicio. Es necesario definir qué es bueno y qué es malo. Es esencial decidir qué hace una buena calle, qué hace una buena disposición de funciones, etc. No es difícil definir "bueno" para fenómenos físicos como la temperatura o la cantidad de luz solar o viento. También es posible determinar lo bueno y lo malo para las disposiciones y volúmenes de funciones. Pero las condiciones relacionadas con los sentimientos y las preferencias humanas son difíciles de definir de esta manera.

Lo bueno y lo malo pueden definirse cuando se acepta un marco subyacente. Pero las preferencias no se pueden definir. Todos somos diferentes de los demás, y diferentes de nosotros mismos día a día. Incluso si se leyeran expresiones y se midieran las ondas cerebrales con una interfaz cerebro-máquina, mañana podría traer un resultado diferente.

Los valores estándar no se pueden definir en el ámbito de las preferencias. Los algoritmos no se pueden obtener sin valores definidos, y los programas no se pueden escribir sin algoritmos. AD se vuelve imposible.  ¿Entonces qué debería ser hecho?

Los arquitectos ya utilizan datos de construcción, diseño y construcción pasados ​​para abordar nuevos proyectos, sin embargo, para la mayoría de los diseñadores y planificadores de la industria, este proceso todavía está en la edad oscura.

La capacidad de utilizar toneladas de datos anteriores en un milisegundo para mejorar el proceso de diseño de la arquitectura podría hacer maravillas. En SEED estamos listos para esta nueva era. La pregunta aquí es: ¿estás listo?

 

Algoritmia para la industria de la construcción 4.0

Desarrollo de estrategias paramétricas, generativas de automatización y optimización en los procesos de diseño, fabricación y construcción.
Clic Aqui para más info
X

Share your thoughts