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，下圍棋的那只就是。

　　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，只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么要這樣說，只要最后說出令人滿意的句子來了就行，至于它到底懂不懂這句話什么意思，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。

　　上次是系統給的一篇較為完整的說明，所以自己才會那么如魚得水，一氣呵成，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。

　　都是系統給他的錯覺，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里面去，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，蘇航并沒有這類經驗。

　　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，并測量需要的數據。

　　這又需要“關系”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系。

　　前面還想著，他要悄悄搞研究，然后驚艷所有人。

　　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，最后解決問題。

　　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，最后解決了這個問題，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，靠什么？

　　數據。

　　沒有大數據，沒有真實數據，憑什么確保實際效果。

　　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Autodesk Revit。

　　以后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，然后坍塌，死人。

　　或者位移超過了預期，導致裂縫，然后坍塌，死人。

　　又或者由于不應該出現的位移，然后地下水啊、滑坡等等，然后死人。

　　建筑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，就算是在外面餓死、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。

　　然后利用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+建筑設計、施工進度、安全質量管理、自動控制、能耗控制。

　　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，這個只要把優勢、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，并應用在幾個案例里頭，比如你這個…，然后搭配幾個…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。然后，你再寫一篇基于你的…，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，而且還參考了那么多的文獻，完全可以作為論文的第一部分。

　　只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。

　　最后，蘇航做出了一個總結，深度神經網絡適用于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于預測問題，但是在深度神經網絡崛起后就一點點退出舞臺中心，蘇航在心里給它畫了個叉叉。

　　遺傳算法、退火算法等可用于多目標優化，進行方案比選和進度管理。

　　推理技術可以…

　　層次分析法可以…

　　蘇航最后一條條總結下來，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？

　　蘇航沒有止步于此，借用趙漢英老師的話。

　　“我缺這個嗎？”

　　有系統在身，真的要刷論文的話，蘇航完全可以用積分去砸。

　　但是，蘇航更愿意自己踏踏實實的去做。

　　開啟另一臺電腦。

　　“小C，建模。”