人工智能在建筑技术领域有潜力但尚未成为本质

众所周知，建筑设计业的应用换用落后于其他金融业。尽管 2018 年美国建筑设计花销金额超过 1.3 万亿美元，但该金融业始终未换用新应用。为什么？佣金微薄，职工比以往任何时候都格外忙，而且老龄化、应用危急的劳动力处于控制里面的。

该金融业不能兼顾。建筑设计在指导工作会场普遍存在非常大的劳动力和生产率化解办法。千禧九代和 Z 世代对搬运工倒是，而是被大学本科指导工作或劳动力极少的金融业所众多。依赖应用换用也使该金融业对年轻九代未众多力。与此同时，建筑设计业的生产率（以每个职工的一般而言举例来说）保持平稳，而钢铁工业等其他金融业的生产率在现在几年中的显着提高。

这些化解办法听起来像是认知科学的完美用例。作为建筑设计科技新创美国公司的嫩枝期对冲，我和我的同僚们对化解金融业中的这些（以及格外多）化解办法的应用不断创新有了独特的了解到。许多新创美国公司确实声称使用认知科学——如此之多，以至于每个新创美国公司的宣传单现在都不能写道认知科学、数据挖掘或其他关的的流行词，这却是是一条不成文的规则。

“这些新创美国公司面临的一个关键性化解办法是依赖数据。几乎所有的认知科学提高效率都只须要大量的参看数据进行时训练”

但认知科学并不牛奶，几十年来仍然在进行时研究工作。 1950 年，艾伦·废话 (Alan Turing) 写了一篇现在闻名于世的科学论文，描述了后来被命名为废话次测试的的二路——今天仍然是判断机器确实可以表现出生来本质的标准规范。然而，自废话发表科学论文以来的 69 年里，未一台量度机技术只能通过废话次测试。那么为什么认知科学现在成建筑设计应用的最新热门话题？量度潜能呈指数级增长，舍弃只能经济高效地存储每天创建的估计 2.5 万亿字节数据的潜能，使量度达到了可以直接开发算法以给予吻合结果的地步。

然而，幸运地的现实是，虽然我们不太可能只能利用弱化的量度和存储潜能来制造无可否认的革命性应用，但量度领域在认知科学的最初愿景特别取得的进展一般来说较小。

尽管如此，仍有一些不断创新的新创美国公司将要使用公认的认知科学来试图建筑设计金融业依赖于对格外高一般而言和降低成本的只需求，并化解其他困难挑战。这些新创美国公司面临的一个关键性化解办法是依赖数据。几乎所有的认知科学提高效率都只须要大量的参看数据进行时训练。如果未训练数据，这些提高效率在学术研究上很寻常，但依赖在未大量人工监理的情况下在实际项目中的有用的吻合性。由于建筑设计业已被假定在应用换用特别落后，因此所只需的历史数据有时候不普遍存在。格外大、格外习应用的美国公司可能仅有一些数据集，但不愿与外部各方给予者。尽管随着新应用换用的提高，数据复杂性将提高，但整体数据依赖将继续成公认和不久的将来建筑设计应用新创美国公司的关键性持续性。

最近风险投资对这一领域的关注应该会提高真正开发防御型应用提高效率的美国公司数量。提高投资可以在很大素质上众多格外多的不断创新人才带入市场，并允许新创美国公司格外快地扩大数量，从而为大型建筑设计项目给予价值。尽管如此，我们还有很长的二路要走，尽管大肆宣传，但我们今天仅仅触及了建筑设计应用中的的认知科学的微小。

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