AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn conclusion, the results indicate that AI demonstrates high consistency with experts in perceiving formal and spatial order, while requiring expert interpretation for cultural and experiential criteria.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study investigates the consistency of artificial intelligence (AI)-based systems with expert evaluations in the assessment of visual landscape quality (VLQ). The VLQ evaluation method is structured based on nine main criteria widely used in landscape aesthetics literature (naturalness, harmony, maintenance, consistency, memorability, historicity, seasonality, visual scale, and degradation). Ten landscape photographs taken from the Düzce University campus and its surroundings were used as the sample area. These were evaluated by 10 expert participants and ChatGPT (GPT-4), which was configured to act as an “expert landscape architect,” and scored via a digital platform created in the Google AI Studio environment. Statistical analyses revealed a strong positive correlation (r > 0.75) between AI and expert scores across all criteria. The highest agreement was observed in the “Consistency” (r = 0.987) and ‘Distortion’ (r = 0.973) criteria, while a lower agreement was noted in the “Historicity” (r = 0.753) criterion. In conclusion, the results indicate that AI demonstrates high consistency with experts in perceiving formal and spatial order, while requiring expert interpretation for cultural and experiential criteria. These findings suggest that artificial intelligence holds the potential to serve as a fast and consistent decision-support system in landscape architecture.
Özet
Bu çalışma, görsel peyzaj kalitesinin (GPK) değerlendirilmesinde yapay zeka (YZ) tabanlı sistemlerin konunun uzmanların yaptığı değerlendirmelerle olan tutarlılığını araştırmaktadır. GPK değerlendirme yöntemi, peyzaj estetiği literatüründe yaygın olarak kullanılan dokuz ana kriter (doğallık, uyum, bakım, tutarlılık, hafızada kalma, tarihsellik, mevsimsellik, görsel ölçek ve bozulma) temel alınarak yapılandırılmıştır. Örnek alan olarak Düzce Üniversitesi kampüsü ve çevresinden çekilen 10 manzara fotoğrafı, 10 uzman katılımcı ve ChatGPT (GPT-4) kullanılarak "uzman peyzaj mimarı" rolüyle yapılandırılmış ve Google AI Studio ortamında oluşturulan dijital bir platform aracılığı ile puanlandırılmıştır. İstatistiksel analizler, YZ ve uzman puanları arasında tüm kriterlerde güçlü bir pozitif korelasyon (r > 0,75) olduğunu ortaya koymuştur. En yüksek uyum "Tutarlılık" (r = 0,987) ve "Bozulma" (r = 0,973) kriterlerinde saptanırken, "Tarihsellik" (r = 0,753) kriterinde daha düşük bir uyum gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, YZ’nin biçimsel ve mekânsal düzeni algılamada uzmanlarla yüksek tutarlılık sergilediğini, diğer taraftan kültürel ve deneyimsel kriterlerde uzman yorumuna ihtiyaç duyduğunu göstermektedir. Bu sonuçlarda, yapay zekanın peyzaj mimarlığında hızlı ve tutarlı bir karar destek sistemi potansiyeli taşıdığı göstermektedir.