- AIは学習したことを繰り返すことに優れた「スーパーパロット」であり、トマス・ミコロフによる説明。
- Generative Pre-trained Transformerにおいて、トレーニングデータセットの量と包括性が出発点であり、アルゴリズムは方法、人工ニューラルネットワーク上で動作するもの、計算パフォーマンスが限界。
- 資金調達も限界であり、建築におけるAIの展開の経済的出発点を示すアレクサンダー・カープの事例が語られる。
- 米国は国防費にGDPの約3％を割り当てているが、建築関連産業は20.2％、建設業は約4％に貢献。
- 建築設計と建設計画のパフォーマンス向上に機械学習を適用する取り組みが不足しており、AIはこれらの分野に無関心。
- 建築や建築環境開発におけるAIの市場潜在性はBIMソフトウェア市場と比較され、政府支援によりBIMソフトウェア市場が成長。
- 建築設計におけるAIの展開は現在の所、失敗に終わっており、設計パラメータの削減に成功したアプローチも限界がある。
- AIの開発は規制されたシステム内で行われるべきであり、建築と建築環境の中に根ざしている現実経済からの分離を避ける必要がある。
私の考え:
AIを建築や建築設計に展開する潜在性は大きいと考えられますが、現在の取り組みは限界に直面しているようです。建築や環境開発におけるAIの活用は、経済的、環境的、文化的、社会的な利益をもたらす可能性があります。しかし、現在の技術やアプローチでは、真に有用な成果を提供することが難しいようです。AIの発展は、現実経済と密接に結びついた規制されたシステム内で行われるべきであり、建築や建築環境の重要性を理解した上で進めることが必要です。