他發現，當時的未來構想中或多或少都包括一個系統，這個系統可以了解生態系統中生物元素之間的相互作用，對其進行可視化和模擬，然后預測未來的狀況。雖然這種系統至今仍未出現，但它與景觀技術專家們對當今人工智能與景觀建筑融合的希望有幾分相似。

因此，阿克曼認為，將人工智能融入景觀建筑學的探索并不是與過去的革命性決裂，而是一場漫長磨人的摔跤比賽，目的是將計算設計和活生生的生物物質（景觀建筑學與其他設計學科的主要區別）這兩個互不相關的主題整合在一起。

如果沒有技術技能這一基礎層，以及最終在其之上的技能層，設計可能會變成一個純粹的策展過程，選擇人工智能提供的選項，從而降低對勞動力的需求。

景觀設計師們只能一直制作自己的工具，并根據自己的需求對現有工具進行調整。SWA集團的研究總監安雅·多姆萊斯基（Anya Domlesky）負責管理XL實驗室，SWA的景觀設計師和南加州大學講師在這里對休斯頓的谷歌街景圖片進行算法訓練，使其能夠對街道景觀的可步行性、可騎自行車性、樹木覆蓋率、綠化景觀等進行分析和評分。最終目標是讓人工智能生成街景設計。

雖然這些電子拼貼圖像具有超現實的技術設施和對流行文化的生硬復述，但它們還遠遠不能說明自己是可以建造或安裝的東西，學者們說，我們可能只需要幾年的時間，就能在人工智能中插入材料、尺寸和程序限制，并得到我們可以實際制作的東西。

他說："我們如何將大量現成的數據集連接起來，推動設計的發展，并幫助設計惠及更多的人呢？因為擁有住宅和景觀的人遠遠多于能夠幫助他們或他們負擔得起的景觀設計師”。

人工智能可能會使景觀建筑勞動力市場崩潰，其職業許可證制度也會隨之崩潰。當然，人工智能只是"一種工具，它沒有代理權。是那些無良的雇主在尋求削減成本"。