標籤:智能智能設計

智能設計假說(又稱「智慧設計假說」)這一種思想認為,「宇宙和生物的某些特性用智能原因可以更好地解釋,而不是來自無方向的自然選擇。」這一假說的主要支持者包括發現研究院等基督教智囊團體,他們認為,智能設計假說是同等重要的科學理論,甚至比現有的科學理論對生命起源問題的解釋更加合理。

智能設計註釋:
智能設計是指應用現代信息技術,採用計算機模擬人類的思維活動,提高計算機的智能水平,從而使計算機能夠更多、更好地承擔設計過程中各種複雜任務,成為設計人員的重要輔助工具。

1智能設計的特點

1)以設計方法學為指導。智能設計的發展,從根本上取決於對設計本質的理解。設計方法學對設計本質、過程設計思維特徵及其方法學的深入研究是智能設計模擬人工設計的基本依據。
2)以人工智慧技術為實現手段。藉助專家系統技術在知識處理上的強大功能,結合人工神經網路和機器學習技術,較好地支持設計過程自動化。
3)以傳統CAD技術為數值計算和圖形處理工具。提供對設計對象的優化設計、有限元分析和圖形顯示輸出上的支持。
4)面向集成智能化。不但支持設計的全過程,而且考慮到與CAM的集成,提供統一的數據模型和數據交換介面。
5)提供強大的人機交互功能。使設計師對智能設計過程的干預,即與人工智慧融合成為可能。

2智能設計的層次

綜合國內外關於智能設計的研究現狀和發展趨勢,智能設計按設計能力可以分為三個層次:常規設計、聯想設計和進化設計。
聯想設計
目前研究可分為兩類:一類是利用工程中已有的設計事例,進行比較,獲取現有設計的指導信息,這需要收集大量良好的、可對比的設計事例,對大多數問題是困難的;另一類是利用人工神經網路數值處理能力,從試驗數據、計算數據中獲得關於設計的隱含知識,以指導設計。這類設計藉助於其他事例和設計數據,實現了對常規設計的一定突破,稱為聯想設計。
原理方案智能設計
方案設計的結果將影響設計的全過程,對於降低成、提高質量和縮短設計周期等有至關重要的作用。原理方案設計是尋求原理解的過程,是實現產品創新的關鍵。原理方案設計的過程是總功能分析——功能分解——功能元(分功能)求解——局部解法組合——評價決策——最佳原理方案。按照這種設計方法,原理方案設計的核心歸結為面向分功能的原理求解。面向通用分功能的設計目錄能全面地描述分功能的要求和原理解,且隱含了從物理效應向原理解的映射,是智能原理方案設計系統的知識庫初始文檔。基於設計目錄的方案設計智能系統,能夠較好的實現概念設計的智能化。
知識獲取、表達和專家系統技術
知識獲取、表達和利用技術專家系統技術是ICAD的基礎,其面向CAD應用的主要發展方向,可概括為:
*機器學習模式的研究,旨在解決知識獲取、求精和結構化等問題。
*推理技術的深化,要有正、反向和雙向推理流程式控制制模式的單調推理,又要把重點集中在非歸納、非單調和基於神經網路的推理等方面。
*綜合的知識表達模式,即如何構造深層知識和淺層知識統一的多知識表結構。
*基於分佈和并行思想求解結構體系的研究。
*黑板結構模型
黑板結構模型側重於對問題整體的描述以及知識或經驗的繼承。這種問題求解模型是把設計求解過程看作是先產生一些部分解,再由部分解組合出滿意解的過程。其核心是由知識源、全局資料庫和控制結構三部分組成。全局資料庫是問題求解狀態信息的存放處,即黑板。將解決問題所需的知識劃分成若干知識源,它們之間相互獨立,需通過黑板進行通信、合作並求出問題的解。通過知識源改變黑板的內容,從而導出問題的解。在問題求解過程中所產生的部分解全部記錄在黑板上。各知識源之間的通信和交互只通過黑板進行,黑板是公共可訪問的。控制結構則按人的要求控制知識源與黑板之間的信息更換過程,選擇執行相應的動作,完成調計問題的求解。黑板結構模型是一種通用的適於大空間解和複雜問題的求解模型。
1)設計過程的再認識
智能設計系統的發展取決於對設計過程本身的理解。儘管人們在設計方法、設計程序和設計規律等方面進行了大量探索,但從計算機化的角度看,目前的設計方法學還遠不能適應設計技術發展的需求,仍然需要探索適合於計算機處理的設計理論和設計模式。
3)多專家系統協同技術
較複雜的設計過程一般可分解為若干個環節,每個環節對應一個專家系統,多個專家系統協同合作、信息共享,並利用模糊評價和人工神經網路等方法以有效解決設計過程多學科、多目標決策與優化難題。
5)多種推理機制的綜合應用
智能設計系統中,除了演繹推理外,還應該包括歸納推理、基於實例的類比推理、各種基於不完全知識的模糊邏輯推理方式等。上述推理方式的綜合應用,可以博採眾長,更好地實現設計系統的智能化。

6)智能化人機介面

良好的人機介面對智能設計系統是十分必要的,對於複雜的設計任務以及設計過程中的某些決策活動,在設計專家的參與下,可以得到更好的設計效果,從而充分發揮人與計算機各自的長處。

3智能設計的產生與發展

智能設計的產生可以追溯到專家系統技術最初應用的時期,其初始形態都採用了單一知識領域的符號推理技術——設計型專家系統,這對於設計自動化技術從信息處理自動化走向知識處理自動化有著重要意義,但設計型專家系統僅僅是為解決設計中某些困難問題的局部需要而產生的,只是智能設計的初級階段。
近10年來,CIMS的迅速發展向智能設計提出了新的挑戰。在CIMS這樣的環境下,產品設計作為企業生產的關鍵性環節,其重要性更加突出,為了從根本上強化企業對市場需求的快速反應能力和競爭能力,人們對設計自動化提出了更高的要求,在計算機提供知識處理自動化(這可由設計型專家系統完成)的基礎上,實現決策自動化,即幫助人類設計專家在設計活動中進行決策。需要指出的是,這裡所說的決策自動化決不是排斥人類專家的自動化。恰恰相反,在大規模的集成環境下,人在系統中扮演的角色將更加重要。人類專家將永遠是系統中最有創造性的知識源和關鍵性的決策者。因此,CIMS這樣的複雜巨系統必定是人機結合的集成化智能系統。與此相適應,面向CIMS的智能設計走向了智能設計的高級階段——人機智能化設計系統。雖然它也需要採用專家系統技術,但只是將其作為自身的技術基礎之一,與設計型專家系統之間存在著根本的區別。
設計型專家系統解決的核心問題是模式設計,方案設計可作為其典型代表。與設計型專家系統不同,人機智能化設計系統要解決的核心問題是創新設計,這是因為在CIMS這樣的大規模知識集成環境中,設計活動涉及多領域和多學科的知識,其影響因素錯綜複雜。CIMS環境對設計活動的柔性提出了更高要求,很難抽象出有限的穩態模式。換言之,即使存在設計模式的自豪感,設計模式也是千變萬化,幾乎難以窮盡。這樣的設計活動必定更多地帶有創新色彩,因此創新設計是人機智能化設計系統的核心所在。
設計型專家系統與人機智能化設計系統在內核上存在差異,由此可派生出兩者在其他方面的不同點,例如,設計型專家系統一般只解決某一領域的特定問題,比較孤立和封閉,難以與其他知識系統集成,而人機智能化設計系統面向整個設計過程,是一種開放的體系結構。
智能設計的發展與CAD的發展聯繫在一起,在CAD發展的不同階段,設計活動中智能部分的承擔者是不同的。傳統CAD系統只能處理計算型工作,設計智能活動是由人類專家完成的。在ICAD階段,智能活動由設計型專家系統完成,但由於採用單一領域符號推理技術的專家系統求解問題能力的局限,設計對象(產品)的規模和複雜性都受到限制,這樣ICAD系統完成的產品設計主要還是常規設計,不過藉助於計算機機支持,設計的效率大大提高。而在面向CIMS的ICAD,即I3CAD階段,由於集成化和開放性的要求,智能活動由人機共同承擔,這就是人機智能化設計系統,它不僅可以勝任常規設計,而且還可支持創新設計。因此,人機智能化設計系統是針對大規模複雜產品設計的軟體系統,它是面向集成的決策自動化,是高級的設計自動化。
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