Класифікація інструментарію штучного інтелекту в архітектурі. Інформаційно-алгоритмічний вимір

Анотація

У статті запропоновано інформаційно-алгоритмічний вимір класифікації
архітектурних інструментів на основі штучного інтелекту, що демонструє, як ШІ-системи, а
також платформи та робочі процеси можна системно впорядкувати за двома параметрами:
інформаційним виміром, що визначає типи й джерела даних, що використовуються та
створюються; й алгоритмічним виміром, що передбачає сімейства ШІ- та алгоритмічних
методів. В інформаційному аспекті розрізняються геометричні та просторові дані,
середовищні й експлуатаційні показники, програмно-нормативна інформація, потоки даних
від користувачів і сенсорів, а також знання вищого рівня про предметну область. В
алгоритмічному аспекті охоплено правилові й параметричні підходи, еволюційну
оптимізацію, агент-орієнтовані моделі, класичне машинне навчання, глибинні нейронні
мережі, генеративні моделі, навчання з підкріпленням і великі базові моделі.
За допомогою матриці I–A-поєднань у статті здійснено відображення низки сучасних
інструментів і дослідницьких прототипів в архітектурі та урбаністиці, зокрема генеративних
платформ, орієнтованих на показники сурогатних моделей, асистентів перевірки на
відповідність нормам, імерсивних робочих процесів оцінювання, агентів для структурного
проєктування та міськорівневих GeoAI-систем. Аналіз показує не лише зони підвищеної
концентрації прикладів, зокрема геометрично кероване генеративне проєктування та моделі
прогнозування експлуатаційної ефективності, а й малозаповнені сегменти класифікації. До
останніх належать поєднання типу контекстно чутливого навчання з підкріпленням, що
враховує середовищні умови, а також генеративні конвеєри, здатні безпосередньо
перетворювати програмні текстові описи на геометричні рішення. Підкреслюються
характерні компроміси між вимогами до даних, алгоритмічною складністю,
інтерпретованістю та роллю людського контролю. Цей вимір може слугувати підґрунтям для
добору й комбінування інструментів у цифрових робочих процесах, проєктування
навчальних програм, що готують архітекторів до роботи з даними та алгоритмами, а також
для виявлення перспективних «прогалин» для подальших досліджень і розробок.