目錄
未來可能會發生什麼
總結
首頁 科技週邊 人工智慧 為人工智慧改變建築業做好準備

為人工智慧改變建築業做好準備

Apr 25, 2024 pm 05:50 PM
人工智慧 機器人技術

為人工智慧改變建築業做好準備

最新的自動駕駛技術已經取得了令人矚目的進展,從汽車的自動駕駛系統到飛機的自動導航以及自動駕駛儀器,第一代人工智慧無處不在。

這些工具已經改變了我們的生活方式以及我們與世界和彼此互動的方式。還記得30年前的世界嗎?那是一個沒有網路、沒有電子郵件、沒有社群媒體、沒有無所不在的攝影、沒有叫車,更別說電車的世界。

下一代人工智慧,即通用人工智慧(AGI),將有能力理解廣泛的任務,例如抽象思維。它將能夠像人類一樣進行判斷和適應。這將徹底改變我們所處的世界,可能在未來20-30年內。 AGI將在不久的將來得到發展;然而,這對那些在建築環境中工作的人來說意味著什麼?

#建築業非常複雜。規劃、設計、建造、採購、融資、投保和使用建築的方式相互依賴。這種趨勢已經演變成一個過程相互強化的過程,因此顛覆者很難取得突破。

儘管尖端技術價值也將繼續呈指數級下降,但有可能達到現有模式不再適用的程度。事實上,隨著異地製造以及基於平台的設計和製造方法(P-DfMA)的進步,我們已經看到這種情況正在發生。

建築設計已經受到人工智慧的影響。生成式人工智慧使其能夠使用參數模型以及循證設計,透過傳統演算法進行測試和迭代,從而在早期階段實現最優設計,從而提高效率並降低碳排放。

複雜的模擬和分析可用於建立更好的策略,同時處理眾多變量,並從每個項目產生的數百萬個數據點中學習;這是人類根本無法做到的。

未來可能會發生什麼

從2030年開始,人們將實現建築和工程辦公室中生成式人工智慧的爆發式增長。早期和多目標優化將成為常態,並將涵蓋所有建築和工程學科。

這將從一開始為專案提供資訊並降低風險,包括成本分析、法規和規劃合規性以及碳排放減少。範式轉移即將到來。

2030年代,隨著人工智慧的角色不斷延伸到材料科學領域,它將有助於加速新材料的發現和應用,從而提高建築性能、耐久性和可持續性。事實上,人們也將開始見證自動化建築工地。

到2040年左右,人工智慧將以難以預測的方式改變工程和建築業。大多數流程將實現自動化和最佳化。

設計師將在工作的各個方面使用人工智慧,它將成為增強感知、直覺和創造力的工具。學科之間的界線很可能會消失。設計企業將是整體的、端到端的。規劃、成本和合規性將完全自動化,甚至可能是自主的。

事實上,建築工地也會改變。機器人不僅具有人類的靈活性,而且可以用簡單的英語編程,而且價格與微波爐相當,人們可以預期它們將應用於許多領域,尤其是高風險領域。這將改變人們對風險和可施工性的認識,從而影響建築計劃和成本。

2050年代甚至更久以後,隨著通用人工智慧的出現,人們將再次看到一切改變。人們認為只有人類才能完成的工作很快就會被程序取代。

如果我們繼續將其推廣到生物工程和機器人技術,從生物遺傳碳封存材料到自我構建的微型和奈米技術,其可能性將超出人們的想像。

總結

現實情況是,人工智慧的發展以及其滲透到生活和工作的各個方面,最初將提升人們的工作水平。這被稱為增強智能,它恰好是人類經驗與狹義人工智慧的結合。但關鍵是,這只是個開始。

隨著系統和流程變得越來越智能,人們目前認為的風險或限制可能會消失。這將導致建築設計、建造、採購甚至保險方式的改變。此時,工程師、專案經理、建築師以及其他人員的角色必須改變。如果他們不適應,工作就會面臨風險。

顯然,未來5到10年,大多數現有工作將會改變。目前在螢幕上完成的所有工作最終都可能自動化。因此,關鍵在於,人們需要學習、成長和適應,才能保持與時俱進,需要對能夠預測這種顛覆的創新進行投資。

#

以上是為人工智慧改變建築業做好準備的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

<🎜>:泡泡膠模擬器無窮大 - 如何獲取和使用皇家鑰匙
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系統,解釋
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆樹的耳語 - 如何解鎖抓鉤
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1666
14
CakePHP 教程
1425
52
Laravel 教程
1324
25
PHP教程
1272
29
C# 教程
1251
24
位元組跳動剪映推出 SVIP 超級會員:連續包年 499 元,提供多種 AI 功能 位元組跳動剪映推出 SVIP 超級會員:連續包年 499 元,提供多種 AI 功能 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

使用Rag和Sem-Rag提供上下文增強AI編碼助手 使用Rag和Sem-Rag提供上下文增強AI編碼助手 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

七個很酷的GenAI & LLM技術性面試問題 七個很酷的GenAI & LLM技術性面試問題 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

微調真的能讓LLM學到新東西嗎:引入新知識可能讓模型產生更多的幻覺 微調真的能讓LLM學到新東西嗎:引入新知識可能讓模型產生更多的幻覺 Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

你所不知道的機器學習五大學派 你所不知道的機器學習五大學派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

SK 海力士 8 月 6 日將展示 AI 相關新品:12 層 HBM3E、321-high NAND 等 SK 海力士 8 月 6 日將展示 AI 相關新品:12 層 HBM3E、321-high NAND 等 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在

SOTA性能,廈大多模態蛋白質-配體親和力預測AI方法,首次結合分子表面訊息 SOTA性能,廈大多模態蛋白質-配體親和力預測AI方法,首次結合分子表面訊息 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

See all articles