人工智能学会了像人类一样利用视觉线索进行设计

 

美国机械工程师协会(ASME)《机械设计杂志》(Journal of Mechanical design)发表的一项研究结果显示，经过训练的人工智能agent可以采用人类设计策略来解决问题。

 

大的设计问题需要创造性和探索性的决策，这是人类所擅长的技能。当工程师们使用人工智能(AI)时，他们通常是将其应用在一组既定规则内的问题上，而不是让它通常遵循人类的策略来创建新的东西。这项新颖的研究考虑了一个人工智能框架，通过观察人类数据来学习人类设计策略，在没有明确的目标信息、偏见或指导的情况下生成新的设计。天富怎么当代理？

 

这项研究是由卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机械工程教授、临时院长乔纳森•卡根(Jonathan Cagan)、机械工程博士候选人阿尤什•雷纳(Ayush Raina)和宾夕法尼亚州立大学(Pennsylvania State University)工程设计助理教授克里斯•麦克康姆(Chris McComb)共同撰写的。

 

“人工智能不仅仅是模仿或反刍已经存在的解决方案，”Cagan说。“它是学习人们如何解决特定类型的问题，并从头开始创造新的设计解决方案。“人工智能能有多好?”“答案很好。”

 

这项研究集中在桁架问题上，因为它们代表了复杂的工程设计挑战。在桥梁中常见的桁架是一组组成完整结构的杆。人工智能代理被训练来观察设计修改序列的进展，这些序列是根据工程师在屏幕上使用的像素相同的视觉信息创建桁架时遵循的，但没有进一步的背景。当轮到代理进行设计时，他们想象与人类使用的类似的设计进程，然后生成设计动作来实现它们。研究人员在这个过程中强调可视化，因为视觉是人类感知世界和解决问题不可或缺的一部分。

 

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一起工作。利用神经网络，人工智能查看了一组五幅连续的图像，并利用从这些图像中收集的信息预测了下一个设计。天富怎么当代理？

 

Raina说:“我们试图让代理创造出与人类相似的设计，模仿他们使用的过程:他们如何看待设计，他们如何采取下一步行动，然后一步一步创造出新的设计。”

 

研究人员对这些人工智能代理进行了类似问题的测试，发现它们的平均表现要好于人类。然而，这种成功并没有人类在解决问题时所具备的许多优势。与人类不同，代理没有特定的目标(比如创建轻量级的东西)，也没有收到关于他们做得如何的反馈。相反，他们只使用他们被训练过的基于视觉的人类策略技术。

 

“这种人工智能将取代工程师的想法很诱人，但这根本不是真的，”麦克康姆说。相反，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，就像我们在工作中做的那样，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。”