건축가들은 꽤 오랫동안 자신의 능력을 키워줄 인공지능 같은 것을 갈망해 온 것 같다 아이큐 테스트.
1969년 건축가 니콜라스 네그로폰테(Nicholas Negroponte)는 건축가가 자신의 업무를 수행하는 데 도움이 되는 기계의 가능성을 예측하는 The Architecture Machine이라는 제목의 소설을 출판한 것으로 보입니다. 네그로폰테는 설계 과정에서 건축가를 도울 수 있는 건축용 컴퓨터를 갖는 꿈을 꾸었습니다. 그는 세 가지 다른 방식으로 도움을 주는 기계를 깨웠습니다.
기존 진료소의 속도를 높이고 비용을 줄이기 위해 현재 절차를 자동화합니다. 기계의 조화로운 문제를 생성하기 위해 현재의 접근 방식을 번갈아 가며 사용합니다. 인간과 기계 모두가 상호 훈련하고 성장할 수 있는 설계 절차를 기계에 제시합니다. 처음 두 가지 개념이 달성된 것 같습니다. 이 개념은 현재 진행 중인 작업입니다.
그러한 기계가 생성될 수 있다면 네그로폰테는 인간과 기계의 관계를 주인과 하인이 아닌 자기 개선을 위한 둘의 협력으로 상상했습니다. 이는 마치 디지털 동료가 자유롭게 아이디어를 나누는 동안 디자인 선택을 제안하는 것과 같습니다. Negroponte가 논의한 개념은 사실상 기계 학습입니다. 그리고 이는 네그로폰테의 비전이 완전히 달성되는 데 그리 멀지 않을 수도 있음을 의미합니다.
Negroponte는 이 장치가 “옵션을 표시하고, 비호환성을 식별하고, 아이디어를 낼 수 있는” 능력이 있다고 설명합니다. AI가 건축 분야에 이를 제공하도록 진화하고 있다는 것은 분명하며, 이는 미래의 건축가가 직업을 잃을 염려가 없어야 한다는 것을 의미합니다. 기계가 무거운 물건을 들어 올리는 동안 건축가는 마을 만들기에 집중할 수 있습니다.
구조물과 관련된 대량의 데이터를 수집하고 저장하는 것이 비결입니다. 이를 통해 건축가는 정보에 의존하고 인공 지능을 통해 이를 설계 프로세스에 활용할 수 있습니다. 건축 분야는 현재 BRIK(Building Research Information Knowledgebase)를 통해 제공되는 연구 및 사례 연구로부터 혜택을 받고 있습니다. 하지만 데이터 공유는 여전히 문제다. 이는 자동화를 활용하여 더 큰 규모로 실습과 설계를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 기술의 출현으로 공유가 훨씬 쉬워졌습니다.
데이터 공유는 내부 및 외부 모두에서 이루어질 수 있습니다. 공유는 동일한 업무를 수행하는 많은 사람들 중 하나인 회사 내에서 또는 심지어 다른 회사에서도 발생할 수 있습니다. 결과적으로 더 나은 레이아웃과 프로젝트 전달이 가능해졌습니다. 건축가의 추세는 지적 재산을 보호하는 것입니다. 이는 기업이 경쟁사와 아이디어와 정보를 공유하는 것을 방해합니다. 그러나 정보를 공유하면 거래에 도움이 될 수 있습니다.
대규모 데이터와 인공 지능의 잠재력을 인식하면 건축가가 생산성을 향상하고 더 나은 수익을 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.