2、人工智能时代下的建筑变革与人类适应

人工智能时代下的建筑变革与人类适应

1. AI 革命初启与建筑变革趋势

我们正处于 AI 革命的早期阶段,就像 Ben Bratton 所描述的,我们仍处于计算领域的“默片时代”,AI 是计算漫长历史中的近期发展成果。但未来还有更多可能,AI 必将成为我们未来不可或缺的一部分,它无疑会成为增强人类设计能力、加速设计进程的有力助手。可以预见,到本十年末,几乎没有一个职业或学科能不受 AI 影响,建筑领域也不例外。AI 将彻底改变建筑设计实践和建筑教育。

2. 超越技术恐惧

并非所有人都对 AI 进入建筑领域持积极态度。有人会像三十年前主流建筑文化刚引入计算机时那样对其不屑一顾,质疑为何有人类智慧还要用人工智能。还有人更批判,将 AI 视为“新黑暗时代”的一部分或“监控资本主义”的关键环节。

这种对 AI 的不信任在流行文化中有迹可循,许多电影如《大都会》《2001 太空漫游》《终结者》《银翼杀手》等都将机器人和计算机描绘成威胁人类的邪恶存在。这背后更深层次的原因与哲学中的保守观念有关,哲学常跟不上技术发展的步伐,还对技术持敌对态度。以 Martin Heidegger 为例,他视技术为异化的潜在源头,却未意识到我们会逐渐通过本体感受接纳新技术。就像勒·柯布西耶将房子描述为“居住的机器”曾引发争议,但如今我们的房子里满是各种科技设备;埃菲尔铁塔最初被认为丑陋不堪,如今却成了巴黎的象征。Heidegger 的反技术立场在如今技术融入我们意识的时代显得格格不入。

3. 假体想象与人类对技术的适应

为了更细致地理解我们如何适应并吸收技术,使其成为身体的假体延伸,我们可以借鉴 Maurice Merleau - Ponty

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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