学习使我富裕  第074章 你能做的岂止如此

类别:  | 原生幻想 | 学习使我富裕 | 青色的岩   作者:青色的岩  书名:学习使我富裕  更新时间:2021-03-29
 
而具体一点,人工智能又可以划分为弱、强和所谓的超人工智能。

弱人工智能举个例子,下围棋的那只就是。

也就是说,不必在意机器是否使用与人类相同的方式执行任务,只要机器可以达到令人满意的实际解决问题的效果就行了。

举个生物界的例子,鹦鹉学舌,鹦鹉不必像人一样思考为什么要这样说,只要最后说出令人满意的句子来了就行,至于它到底懂不懂这句话什么意思,谁在乎呢?

目前绝大多数的人工智能都是这样子的。

就算是看上去非常智能的语音助手和阿尔法狗,也是弱人工智能。

苏航要做的就是这个。

利用神经网络与BIM的结合,将深度学习应用到工程中的方案选择、检查优化、成本管理、……等中去。

苏航看着自己纸上写的乱七八糟的想法,原来从零开始一篇论文还是有点困难的。

上次是系统给的一篇较为完整的说明,所以自己才会那么如鱼得水,一气呵成,写的得心应手。

但这都是错觉。

也许自己基础知识不错,也许自己有独立解决一个问题的能力,但是,要真的去做一个科研项目,正如那两位老师所说,太嫩了。

都是系统给他的错觉,让他感觉自己很强。

其实,要独立做科研,不是会解几道题就行,也不是会建模就行。

也许加入到一个科研队伍里面去,苏航会有自己的一席之地,也能凭借着强大的学习能力逐渐适应科研的节奏。

但是,苏航并没有这类经验。

还有一点,数据。

上次张凯学长虽然给了一些数据,但是,一些特殊的数值一般工程也不会测量,真要做的话,还是得实际跟踪一个工程,并测量需要的数据。

这又需要“关系”了。

头秃。

这时就体现出导师的重要性来了。

苏航犹豫地看着赵老师的头像,不知道到底要不要联系。

前面还想着,他要悄悄搞研究,然后惊艳所有人。

理想很美好,现实……不提也罢。

难道离开这些就做不了了吗?

当然可以。

科研经验主要还是发现问题,寻找合适的方法,最后解决问题。

假如这个问题符合时代需要,这个方法既是时代热点,又很有创新性,或者前所未有,最后解决了这个问题,那一篇论文就好了。

假如苏航肯花时间,那他照样可以做出成绩来。

但是这样太不划算了啊。

还有数据。

利用深度学习对实际工程将会发生的一些风险进行预测,靠什么?

数据。

没有大数据,没有真实数据,凭什么确保实际效果。

思考良久,苏航还是放下了手机。

先把自己的想法补完,再去找赵汉英老师。

基础还是上次的Autodesk Revit。

以后一定要把这个给替代掉。

苏航打算做一个可以预测工程中一些重点位置位移的数值模拟模型。

毕竟很多工程事故都是因为不该出现位移的地方出现了位移,导致裂缝,然后坍塌,死人。

或者位移超过了预期,导致裂缝,然后坍塌,死人。

又或者由于不应该出现的位移,然后地下水啊、滑坡等等,然后死人。

建筑工程领域的死亡人数很“荣幸”地成为了全行业之首。

要是有人建议你去搬砖,告诉他,不去,就算是在外面饿死、在冬天饿死、跳悬崖摔死,都不去。

临时工没保障,工伤没得报销,赔多少都亏,何况还赔不了多少,赔了也不一定要的回来。

所以,劝人搬砖,天打雷劈。

苏航想着,做这样一款算法,也算是为民造福了吧。

继续。

然后利用Elman网络等神经网络来预测模型和数值模拟,结合实际风险指标来对风险进行预警。

可以的。

苏航感觉自己思路清晰多了。

不过能不能成功也不能确定。

苏航又在纸上写一些备选方案。

BP神经网络+建筑设计、施工进度、安全质量管理、自动控制、能耗控制。

小波神经网络+能耗管理。

卷积神经网络、图像识别+设施管理。

……

这些自然不是苏航空口白话,都是靠看论文来的嘞。

先先刷一刷最近几年核心期刊上的类似论文,总结一下大佬们的研究方向,再来找一找自己的思路。

写着写着,苏航想起了张凯学长的那句话。

“你看,要是我来写这篇论文的话,我能给你整出起码三篇来。第一篇,对……做一个综述,这个只要把优势、弱势说清楚,一般的期刊就会收了。第二篇,你提出一个新的……出来,并应用在几个案例里头,比如你这个……,然后搭配几个……案例,和传统……一对比,这又是一篇论文,要是水平不错的话,可以在中文核心期刊发表了。然后,你再写一篇基于你的……,这不又是一篇核心期刊论文?”

这其实就是一种搞科研的思路啊。

苏航恍然大悟。

这就是语言的魅力吗?

看来还是不会审题啊,早点想明白多好。

远在实验室的张凯打了个喷嚏。

“啊嘁,谁在想我?”

苏航立马把自己的想法先用一种综述的形式写下来,毕竟这是自己思路的开端,而且还参考了那么多的文献,完全可以作为论文的第一部分。

只是这长度有点不适合期刊发表。

苏航想了想,管的他,大不了作为毕业论文也不错,做出来再看吧。

……

最后,苏航做出了一个总结,深度神经网络适用于预测问题和图像解决,主要应用在风险、设施管理。

浅层神经网络也可用于预测问题,但是在深度神经网络崛起后就一点点退出舞台中心,苏航在心里给它画了个叉叉。

遗传算法、退火算法等可用于多目标优化,进行方案比选和进度管理。

推理技术可以……

层次分析法可以……

……

苏航最后一条条总结下来,写着写着,发现这还真就像张凯学长说的那样,写成了一篇小论文,修一修格式,添几个引文,加一篇摘要,不就是一篇期刊论文?

不过,你能做的岂止如此?

苏航没有止步于此,借用赵汉英老师的话。

“我缺这个吗?”

有系统在身,真的要刷论文的话,苏航完全可以用积分去砸。

但是,苏航更愿意自己踏踏实实的去做。

开启另一台电脑。

“小C,建模。”

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