嘗試將人工智慧更具體的應用在專業領域內,雖然短期內還不能... (又或許可以?以它目前指數倍增的學習來看) 用於生成自動建築平面圖和一般空間配置,不過已經可以符合一些離散的概念呈現。
我們生活的空間最終會由演算法而不是人類來設計嗎?設計師們通過歐幾里得幾何來設計他們的專案,但人工智慧以數據邏輯分析最好的配置。
目前的階段跟我們的想像還相去甚遠,因為設計是一種內在的人類活動,需要直覺、品味,最終還需要高度的主觀性;計算機不知道自己在做什麼,更不用說它為什麼這樣做了。理解事物是人類所擅長的。
不過,以AI生成/分析的方法也許可以幫助設計師提高工作的準確性、減少項目中的錯誤、節省寶貴的時間並避免繁瑣的任務。
Harvard Data Science Review的文章中將人與機器的關係優雅地總結為:“建築師仍然是設計師,而計算機成為批評家”
另外分享Harvard Data Science的研究,呈現機器學習和神經網絡模型,增強拓撲的神經進化 (NEAT) 和生成對抗網絡 (GAN)
我們生活的空間最終會由演算法而不是人類來設計嗎?設計師們通過歐幾里得幾何來設計他們的專案,但人工智慧以數據邏輯分析最好的配置。
目前的階段跟我們的想像還相去甚遠,因為設計是一種內在的人類活動,需要直覺、品味,最終還需要高度的主觀性;計算機不知道自己在做什麼,更不用說它為什麼這樣做了。理解事物是人類所擅長的。
不過,以AI生成/分析的方法也許可以幫助設計師提高工作的準確性、減少項目中的錯誤、節省寶貴的時間並避免繁瑣的任務。
Harvard Data Science Review的文章中將人與機器的關係優雅地總結為:“建築師仍然是設計師,而計算機成為批評家”
另外分享Harvard Data Science的研究,呈現機器學習和神經網絡模型,增強拓撲的神經進化 (NEAT) 和生成對抗網絡 (GAN)
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