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人工智能学会了利用视觉线索进行设计
2019年11月07日 由 TGS 发表
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近日，美国机械设计学会的《机械设计》杂志上，刊发了一项研究：经过训练的人工智能可以采用人类设计思维来解决问题。该项研究是由机械工程教授、卡内基梅隆大学工程学院临时院长乔纳森·卡甘、卡内基梅隆大学机械工程博士候选人阿尤什·雷纳和宾夕法尼亚州立大学工程设计助理教授克里斯·麦库姆共同撰写的。设计性问题需要创造性和探索性思维，当工程师想使用人工智能解决该类问题时，传统上大都是将其应用于一组定义好的、规则内的问题，而不是让它遵循人类的思维模式来创建新事物。而这项新研究则考虑了一个人工智能框架，可以通过观察人类数据来学习人类设计思维，从而在没有明确目标信息或指导的情况下，生成新的设计。
合著者在文章中写道：“人工智能不仅仅只是模仿或重复已经存在的解决方案，它还能学习人类如何解决特定类型的问题，学会人类的思维模式，并从头开始创造新的设计解决方案。”
研究的重点是代表了复杂工程设计挑战的桁架问题。桁架在桥梁中很常见，它是一种由杆件彼此在两端用铰链连接而成的结构。人工智能通过训练来观察设计修改序列的进展——这些设计修改序列是工程师在屏幕上使用相同视觉信息创建的一个桁架。当轮到人工智能进行设计时，它会想象出类似于人类所使用的设计过程，然后产生设计动作来实现它们。在这个过程中，视觉化尤为重要，因为视觉是人类感知世界和解决问题的重要组成部分。该框架由多个深度神经网络组成，它们在基于预测的情况下协同工作。人工智能可以利用神经网络，查看一组连续的五幅图像，并利用从这些图像中收集到的信息，预测下一步的设计。
研究人员对多个人工智能进行了测试，发现它们的平均表现优于人类。然而，这种成功只是特定条件下的特定产物，现实中，人工智能还是比不过人类的，因为它们没有特定的目标就无法工作。
文章最后，合著者们表示：“人们经常会认为这种人工智能将取代工程师，但事实并非如此。恰恰相反的是，它可以从根本上改变工程师的工作方式。如果我们能把无聊、耗时的任务交给人工智能，那么我们就能解放工程师，让他们敢于大胆思考，创造性地解决问题。”
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