Dado que la Inteligencia Artificial, en los últimos años, se ha convertido en una de las principales fuerzas impulsoras en el campo de la innovación tecnológica y el desarrollo económico, hemos tenido que adquirir nuevos conocimientos y un conjunto de habilidades adicionales. Al igual que dominar al menos un software BIM se ha convertido en un requisito previo para la mayoría de los trabajos en el sector de la arquitectura y la construcción, es de esperar tener un conocimiento mínimo o incluso saber cómo usar las herramientas relacionadas con la inteligencia artificial, y probablemente, muy pronto, se convertirá en uno de los muchos requisitos requeridos por un arquitecto en una entrevista de trabajo. Sin embargo, en medio del océano de información disponible, ¿cómo podemos comenzar a navegar por este universo? A continuación, hemos organizado una lista de recursos disponibles en línea, con conferencias y cursos gratuitos, que nos permiten comprender mejor cómo podemos beneficiarnos de las tecnologías de la IA y cómo aplicarlas a nuestra práctica profesional.
Conceptos básicos
¿Qué representa la Inteligencia Artificial, cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? Estos conceptos pueden ser fácilmente confundidos y, por lo tanto, navegar por el tema puede ser confuso. Entonces, antes de sumergirnos en este mar de información, primero recapitulemos algunos de los términos más comunes.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) es una rama amplia de la informática relacionada con el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. La IA que se encuentra en diferentes aplicaciones hoy en día es la Artificial Narrow Intelligence (ANI), o "IA débil", utilizada para realizar una tarea específica, dentro de un contexto limitado, siguiendo reglas preprogramadas. La búsqueda de Google, asistentes personales, software de reconocimiento de imágenes, todos caen en esta categoría. La Artificial General Intelligence (AGI) o "IA fuerte" es todo lo que actualmente conocemos como producto de una obra de ciencia ficción. Las inteligencias fuertes son aquellas capaces de resolver cualquier problema, con la misma capacidad, o incluso superior, que la inteligencia humana.
Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
En pocas palabras, el Aprendizaje Automático es un subcampo de la IA que consiste en la capacidad de una computadora para almacenar datos y aprender de experiencias previas, lo que hace que los procesos sean más eficientes a pesar de que no se han programado específicamente para realizar estas tareas, eliminando así la necesidad de programar interminablemente nuestros programas y sistemas. Con el aprendizaje automático, nuestras computadoras pueden hacer nuevas conexiones, encontrar patrones y hacer predicciones basadas en sus experiencias previas. Una excelente manera de entender cómo funciona esto en la práctica es usar imágenes para enseñar a nuestras máquinas, un sistema creado por R2D3, que aplica técnicas de aprendizaje estadístico para identificar automáticamente patrones en una serie de datos específicos.
El Aprendizaje Profundo, a su vez, es una variación del aprendizaje automático, que utiliza una red neuronal inspirada en el cerebro humano, conocida como Redes neuronales artificiales (ANN), para procesar la información. Un gran ejemplo de cómo las computadoras usan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es la búsqueda de imágenes en Google Image.
¿Qué tiene que ver el Diseño Generativo con la IA?
El Diseño Generativo es una palabra de moda que ha sido parte del vocabulario de los arquitectos durante algún tiempo (ve la cobertura de Archdaily sobre el tema aquí), pero ¿puede enmarcarse como inteligencia artificial o es solo un solucionador de problemas que involucra múltiples variables? El diseño generativo puede entenderse como un proceso interactivo y exploratorio, en el que la información se proporciona mediante una serie de parámetros, como requisitos espaciales, estándares de rendimiento y materiales, así como objetivos del proyecto. Luego, el software explora todas las posibles soluciones dentro de este universo de diferentes factores y condiciones. Si se puede considerar o no como IA depende solo del software que utiliza, es decir, si el sistema aplicado puede aprender de experiencias anteriores, "optimizando" sus respuestas al problema.
Recursos
- Básicos
Elementos de IA
La Universidad de Helsinki ha lanzado un ambicioso programa con el objetivo de promover la formación en Inteligencia Artificial en el contexto europeo. El objetivo propuesto por la institución finlandesa es que para el 2021, el 1% de la población del viejo continente adquirirá al menos conocimientos básicos sobre IA. Elements of AI, es un extenso curso de IA en línea creado en asociación entre Reaktor y la Universidad de Helsinki, que presenta una visión integral de las tecnologías de inteligencia artificial, explicando desde los fundamentos más elementales hasta cómo podemos aplicarlo en nuestra vida cotidiana. Con el objetivo principal de promover la capacitación del mayor número de personas, el curso es completamente gratuito y está disponible en varios idiomas. Con casi 400,000 estudiantes de más de 170 países, el curso ya está demostrando ser un recurso extremadamente accesible y atractivo.
Introducción a la Inteligencia Artificial
Otro curso para principiantes, Introducción a la Inteligencia Artificial, es también una gran herramienta para comenzar a aprender los conceptos básicos, además, el programa tiene algunos ejercicios prácticos para facilitar la comprensión de los usuarios.
Glosario de Aprendizaje Automático
Para aquellos que no están familiarizados con el tema, el vocabulario sobre IA puede ser bastante confuso y misterioso. Por lo tanto, este Glosario de Aprendizaje Automático proporcionado por Google es una forma rápida y confiable de verificar el significado de los términos cuando se enfrenta a una jerga especializada. Los conceptos se explican de manera clara y directa, y el glosario es un recurso de información en sí mismo.
- Experiencia en IA
Project Runway ML
Dicen que es mucho más fácil aprender con la práctica. Para aquellos que ya están acostumbrados al tema, un enfoque de aprendizaje menos teórico y quizás menos aburrido es aprender mediante la codificación. Project Runway ML es un software público en una versión limitada dedicada a crear todo tipo de cosas, una herramienta práctica e intuitiva que puede ser explorada incluso por aquellos que no entienden nada sobre codificación. Desde la detección de objetos hasta la generación de imágenes a partir de bocetos, o la creación de descripciones de texto para imágenes, la plataforma es una forma divertida de explorar las posibilidades que nos ofrece la IA.
- Conferencias
Arquitectura e Inteligencia Artificial
Este video, accesible a través de YouTube, es una conferencia impartida en la Escuela de Arquitectura de la Universidad de Columbia, que explora las posibilidades de aplicar inteligencia artificial en arquitectura a través de una serie de proyectos de investigación desarrollados por la institución.
Conferencia de Kiley Fellow: Paola Sturla, "Designer: the last humanist?"
La conferencia de Kiley Fellow, en la Escuela de Diseño de la Universidad de Harvard, presenta cómo las herramientas basadas en IA y las simulaciones por computadora podrían aplicarse a la arquitectura del paisaje.
AI Economy: Truth is Stranger than Fiction
En esta conferencia en el Instituto Strelka, el sociólogo y profesor Benjamin Bratton nos cuenta un poco más sobre su experiencia con la IA y comparte los resultados de los proyectos de investigación realizados en colaboración con Google Research. Obtén más información sobre el trabajo de Bratton en esta entrevista del equipo Archdaily el 2017.
Inteligencia Artificial y Arquitectura
Ahora se puede hacer un recorrido virtual por la exposición de Inteligencia Artificial y Arquitectura, que estaba programada para este año en el Pavillon de l'Arsenal en París, pero debido a la crisis del COVID-19, el evento presencial tuvo que ser cancelado. Los curadores de la exposición decidieron ofrecer al público una experiencia inmersiva, creando una especie de recorrido virtual. Además de la apertura oficial del evento, a través de este recorrido es posible seguir una línea de tiempo que cuenta el proceso de evolución de las tecnologías de inteligencia artificial, además de presentar algunos ejemplos de su aplicación a la arquitectura.
- Nivel Avanzado
Para aquellos que quieren ir más lejos, antes que nada sería necesario estudiar un poco, o no tan poco, de matemáticas. Y también informática. Si todavía estás decidido a convertirte en un experto en el campo, hay una serie de recursos en línea especialmente preparados para ti.
Curso intensivo de Aprendizaje Automático de Google
El curso intensivo de Aprendizaje Automático de Google no requiere ningún conocimiento previo del aprendizaje automático, pero es importante tener experiencia en la programación de Python. Sin embargo, en cada uno de los temas del curso es posible encontrar una página secundaria con más información sobre los requisitos necesarios para continuar.
Curso de Aprendizaje Automático de Stanford
Otro curso interesante es el Curso de Aprendizaje Automático de Stanford, ofrecido por nada menos que la reconocida Universidad de Stanford. Este es un curso enfocado en adquirir conocimientos prácticos sobre todo lo que es realmente importante saber.
Curso de Inteligencia Artificial del MIT
Para aquellos que ya son expertos en temas de tecnología de la información, el curso ofrecido por el MIT puede ser una excelente opción. Simplemente hay que acceder al canal de YouTube del Instituto Tecnológico de Massachusetts.
Para obtener más información sobre cómo la IA está transformando la forma en que diseñamos nuestros edificios, accede a la cobertura completa de Archdaily sobre el tema aquí.
