揭开每位火灾科学家与工程师都应了解的关于黑箱、白箱与因果人工智能的十大理念与准则
机器学习
2022-02-15 v1 人工智能
摘要
人工智能（AI）正铺就通往以火灾领域（Fire 4.0）为代表的第四次工业革命之路。事实上，未来几年对于该技术如何塑造我们的学术、实践与创业至关重要。尽管火灾研究团体兴趣日增，AI 仍缺席我们的课程，且我们仍缺乏一套用于将适合我们问题的 AI 解决方案采纳、应用与创造的方法论框架。上述情况在并行工程领域（如土木/机械工程）同样成立，为了否定历史重演的观念（例如，审视关于标准化火灾测试现代化的持续争论等），本致编辑信的动机在于揭开 AI 背后若干重大理念，以开启 AI 与火灾前沿上富有成果与战略性的讨论。此外，本信旨在解释一些最基本的概念，并澄清火灾工程中采用 AI 特有的常见误解。此短笺为 Fire Technology 赞助的火灾工程智能系统特刊的配套文献。对上述算法及此类算法恰当实施的成功案例的深入评述可见于前述特刊与论文集。本信包含两节。第一节概述有关 AI 的重大理念，并回答关于在我们领域采纳 AI 价值的一些迫切问题。第二节给出一组规则或技术建议，AI 使用者每当将 AI 作为研究方法时或可认为有助于实践。所给出的规则集与重大理念互补。
引用
@article{arxiv.2111.13756,
title = {Demystifying Ten Big Ideas and Rules Every Fire Scientist & Engineer Should Know About Blackbox, Whitebox & Causal Artificial Intelligence},
author = {M. Z. Naser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.13756},
year = {2022}
}