건설 산업을 변화시킬 인공지능을 준비하세요
최신 자율주행 기술은 자동차의 자율주행 시스템부터 항공기의 자동항법, 자율주행 계기까지 눈부신 발전을 이루었습니다. 1세대 인공지능은 어디에나 있습니다.
이러한 도구는 우리가 살아가는 방식과 세상 및 서로 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 30년 전의 세상을 기억하시나요? 인터넷도, 이메일도, 소셜 미디어도, 유비쿼터스 사진도, 차량 호출도, 트램도 없는 세상이었습니다.
일반 인공지능(AGI)으로 알려진 차세대 인공지능은 추상적 사고 등 광범위한 작업을 이해하는 능력을 갖게 될 것입니다. 인간처럼 판단하고 적응할 수 있을 것입니다. 이는 아마도 앞으로 20~30년 안에 우리가 살고 있는 세상을 완전히 바꿀 것입니다. AGI는 가까운 미래에 개발될 예정입니다. 그러나 이는 건축 환경에서 일하는 사람들에게 무엇을 의미합니까?
건설 산업은 매우 복잡합니다. 건물을 계획하고, 설계하고, 건축하고, 구매하고, 자금을 조달하고, 보험에 가입하고, 사용하는 방식은 상호의존적입니다. 이러한 추세는 프로세스가 서로를 강화하는 프로세스로 발전하여 파괴자가 돌파하기 어렵게 되었습니다.
첨단 기술의 가치도 계속해서 기하급수적으로 하락하겠지만, 기존 모델이 더 이상 적용되지 않는 지점에 도달할 수도 있습니다. 실제로 우리는 이미 오프사이트 제조와 플랫폼 기반 설계 및 제조 접근 방식(P-DfMA)의 발전을 통해 이러한 일이 일어나는 것을 목격하고 있습니다.
건축 디자인은 인공지능의 영향을 받았습니다. Generative AI를 사용하면 파라메트릭 모델과 증거 기반 설계를 사용하고 기존 알고리즘을 통해 테스트하고 반복하여 초기 단계에서 최적의 설계를 달성하여 효율성을 향상하고 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.
정교한 시뮬레이션과 분석을 사용하면 더 나은 전략을 수립하고, 수많은 변수를 동시에 처리하고, 각 프로젝트에서 생성된 수백만 개의 데이터 포인트로부터 인간이 할 수 없는 일을 배울 수 있습니다.
미래에는 무슨 일이 일어날까
2030년부터 건축 및 엔지니어링 사무실에서 생성 인공 지능이 폭발적으로 증가할 것입니다. 조기 및 다중 목표 최적화가 표준이 될 것이며 모든 건축 및 엔지니어링 분야에 걸쳐 적용될 것입니다.
이를 통해 비용 분석, 규제 및 계획 준수, 탄소 배출 감소 등 프로젝트에 정보를 제공하고 처음부터 위험을 줄일 수 있습니다. 패러다임의 변화가 다가오고 있습니다.
2030년대에는 인공지능의 역할이 재료과학 분야까지 계속 확장되면서 건물 성능, 내구성, 지속 가능성을 향상시키는 신소재 발견과 적용이 가속화될 것입니다. 실제로 사람들은 자동화된 건설 현장을 목격하기 시작할 것입니다.
2040년경에는 인공지능이 엔지니어링 및 건설 산업을 예측하기 어려운 방식으로 변화시킬 것입니다. 대부분의 프로세스는 자동화되고 최적화됩니다.
디자이너는 작업의 모든 측면에서 인공지능을 활용하게 될 것이며 이는 지각력, 직관력, 창의성을 향상시키는 도구가 될 것입니다. 분야 간의 경계가 사라질 가능성이 높습니다. 디자인 기업은 전체적으로 엔드 투 엔드(end-to-end)가 될 것입니다. 계획, 비용 및 규정 준수는 완전히 자동화되고 자율적일 수도 있습니다.
실제로 건설 현장도 바뀌게 됩니다. 인간의 손재주가 있을 뿐만 아니라, 간단한 영어로 프로그래밍이 가능하고, 전자레인지 가격과 맞먹는 로봇이라면 다양한 분야, 특히 고위험 지역에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이는 위험과 시공 가능성에 대한 인식을 변화시켜 건축 계획과 비용에 영향을 미칠 것입니다.
2050년대 이후에는 일반 인공지능의 출현으로 사람들은 모든 것이 다시 변하는 것을 보게 될 것입니다. 인간만이 할 수 있다고 생각했던 일들이 곧 프로그램으로 대체될 것입니다.
이를 생물유전학적 탄소 격리 재료부터 자체 구축 마이크로 및 나노 기술에 이르기까지 생명 공학 및 로봇 공학으로 계속 확장한다면 가능성은 사람들의 상상을 뛰어넘을 것입니다.
요약
현실은 인공 지능의 발전과 그것이 삶과 일의 모든 측면에 침투하면 처음에는 사람들의 업무 표준이 향상된다는 것입니다. 이것을 증강지능이라고 하는데, 인간의 경험과 협소한 인공지능이 결합된 것이다. 그러나 요점은 이것이 단지 시작에 불과하다는 것입니다.
시스템과 프로세스가 더욱 스마트해짐에 따라 현재 인지하고 있는 위험이나 한계가 사라질 수도 있습니다. 이는 건물의 설계, 건설, 조달 및 보험 보장 방식에도 변화를 가져올 것입니다. 이 시점에서는 엔지니어, 프로젝트 관리자, 건축가 등의 역할이 바뀌어야 합니다. 적응하지 못하면 일자리가 위험해집니다.
분명히 대부분의 기존 직업은 향후 5~10년 내에 바뀔 것입니다. 현재 화면에서 수행되는 모든 작업은 결국 자동화될 수 있습니다. 따라서 핵심은 사람들이 관련성을 유지하기 위해 배우고 성장하고 적응해야 하며 이러한 혼란을 예측할 수 있는 혁신에 투자해야 한다는 것입니다.
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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

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