第074章 你能做的豈止如此

  而具體一點，人工智能又可以劃分為弱、強和所謂的超人工智能。


  弱人工智能舉個例子，下圍棋的那隻就是。


  也就是說，不必在意機器是否使用與人類相同的方式執行任務，隻要機器可以達到令人滿意的實際解決問題的效果就行了。


  舉個生物界的例子，鸚鵡學舌，鸚鵡不必像人一樣思考為什麽要這樣說，隻要最後說出令人滿意的句子來了就行，至於它到底懂不懂這句話什麽意思，誰在乎呢？


  目前絕大多數的人工智能都是這樣子的。


  就算是看上去非常智能的語音助手和阿爾法狗，也是弱人工智能。


  蘇航要做的就是這個。


  利用神經網絡與BIM的結合，將深度學習應用到工程中的方案選擇、檢查優化、成本管理、……等中去。


  蘇航看著自己紙上寫的亂七八糟的想法，原來從零開始一篇論文還是有點困難的。


  上次是係統給的一篇較為完整的說明，所以自己才會那麽如魚得水，一氣嗬成，寫的得心應手。


  但這都是錯覺。


  也許自己基礎知識不錯，也許自己有獨立解決一個問題的能力，但是，要真的去做一個科研項目，正如那兩位老師所說，太嫩了。


  都是係統給他的錯覺，讓他感覺自己很強。


  其實，要獨立做科研，不是會解幾道題就行，也不是會建模就行。


  也許加入到一個科研隊伍裏麵去，蘇航會有自己的一席之地，也能憑借著強大的學習能力逐漸適應科研的節奏。


  但是，蘇航並沒有這類經驗。


  還有一點，數據。


  上次張凱學長雖然給了一些數據，但是，一些特殊的數值一般工程也不會測量，真要做的話，還是得實際跟蹤一個工程，並測量需要的數據。


  這又需要“關係”了。


  頭禿。


  這時就體現出導師的重要性來了。


  蘇航猶豫地看著趙老師的頭像，不知道到底要不要聯係。


  前麵還想著，他要悄悄搞研究，然後驚豔所有人。


  理想很美好，現實……不提也罷。


  難道離開這些就做不了了嗎？


  當然可以。


  科研經驗主要還是發現問題，尋找合適的方法，最後解決問題。


  假如這個問題符合時代需要，這個方法既是時代熱點，又很有創新性，或者前所未有，最後解決了這個問題，那一篇論文就好了。


  假如蘇航肯花時間，那他照樣可以做出成績來。


  但是這樣太不劃算了啊。


  還有數據。


  利用深度學習對實際工程將會發生的一些風險進行預測，靠什麽？

  數據。


  沒有大數據，沒有真實數據，憑什麽確保實際效果。


  思考良久，蘇航還是放下了手機。


  先把自己的想法補完，再去找趙漢英老師。


  基礎還是上次的AutodeskRevit。


  以後一定要把這個給替代掉。


  蘇航打算做一個可以預測工程中一些重點位置位移的數值模擬模型。


  畢竟很多工程事故都是因為不該出現位移的地方出現了位移，導致裂縫，然後坍塌，死人。


  或者位移超過了預期，導致裂縫，然後坍塌，死人。


  又或者由於不應該出現的位移，然後地下水啊、滑坡等等，然後死人。


  建築工程領域的死亡人數很“榮幸”地成為了全行業之首。


  要是有人建議你去搬磚，告訴他，不去，就算是在外麵餓死、在冬天餓死、跳懸崖摔死，都不去。


  臨時工沒保障，工傷沒得報銷，賠多少都虧，何況還賠不了多少，賠了也不一定要的回來。


  所以，勸人搬磚，天打雷劈。


  蘇航想著，做這樣一款算法，也算是為民造福了吧。


  繼續。


  然後利用Elman網絡等神經網絡來預測模型和數值模擬，結合實際風險指標來對風險進行預警。


  可以的。


  蘇航感覺自己思路清晰多了。


  不過能不能成功也不能確定。


  蘇航又在紙上寫一些備選方案。


  BP神經網絡+建築設計、施工進度、安全質量管理、自動控製、能耗控製。


  小波神經網絡+能耗管理。


  卷積神經網絡、圖像識別+設施管理。


  ……


  這些自然不是蘇航空口白話，都是靠看論文來的嘞。


  先先刷一刷最近幾年核心期刊上的類似論文，總結一下大佬們的研究方向，再來找一找自己的思路。


  寫著寫著，蘇航想起了張凱學長的那句話。


  “你看，要是我來寫這篇論文的話，我能給你整出起碼三篇來。第一篇，對……做一個綜述，這個隻要把優勢、弱勢說清楚，一般的期刊就會收了。第二篇，你提出一個新的……出來，並應用在幾個案例裏頭，比如你這個……，然後搭配幾個……案例，和傳統……一對比，這又是一篇論文，要是水平不錯的話，可以在中文核心期刊發表了。然後，你再寫一篇基於你的……，這不又是一篇核心期刊論文？”


  這其實就是一種搞科研的思路啊。


  蘇航恍然大悟。


  這就是語言的魅力嗎？


  看來還是不會審題啊，早點想明白多好。


  遠在實驗室的張凱打了個噴嚏。


  “啊嘁，誰在想我？”


  蘇航立馬把自己的想法先用一種綜述的形式寫下來，畢竟這是自己思路的開端，而且還參考了那麽多的文獻，完全可以作為論文的第一部分。


  隻是這長度有點不適合期刊發表。


  蘇航想了想，管的他，大不了作為畢業論文也不錯，做出來再看吧。


  ……


  最後，蘇航做出了一個總結，深度神經網絡適用於預測問題和圖像解決，主要應用在風險、設施管理。


  淺層神經網絡也可用於預測問題，但是在深度神經網絡崛起後就一點點退出舞台中心，蘇航在心裏給它畫了個叉叉。


  遺傳算法、退火算法等可用於多目標優化，進行方案比選和進度管理。


  推理技術可以……


  層次分析法可以……


  ……


  蘇航最後一條條總結下來，寫著寫著，發現這還真就像張凱學長說的那樣，寫成了一篇小論文，修一修格式，添幾個引文，加一篇摘要，不就是一篇期刊論文？

  不過，你能做的豈止如此？

  蘇航沒有止步於此，借用趙漢英老師的話。


  “我缺這個嗎？”


  有係統在身，真的要刷論文的話，蘇航完全可以用積分去砸。


  但是，蘇航更願意自己踏踏實實的去做。


  開啟另一台電腦。


  “小C，建模。”