人，以及如何将人的介入“减少到最低程度”。于是产生一个问题：当计算机和人工智能越 来越发展，人究竟是必须更聪明还是可以更笨了？人必须更勤快了还是可以更懒了？人还需 要做什么和可以做什么？这样讲，一点没有轻视计算机或排斥计算机的意思。计算机技术在 设计上的应用，在减轻人的脑力劳动上，的确发挥了很大的作用，而且正在不断发挥更大的 作用。人工智能技术的应用以及各种先进软件工具的应用，始终是设计竞争力的重要方面。 不过要保持清醒头脑，记住人在设计中的地位和作用，始终是人在设计而不是计算机在设计。 一个软件公司的董事长说过，我们开发软件的原则是尽可能把软件做成傻瓜型的。但是使用 这些软件的设计师是不是可以是傻瓜呢？而培养设计师，是不是也只要培养会用傻瓜软件的 傻瓜就可以了？ 人工智能，不论是研究智能的本质、机理或是它的应用，不等同于知识本身，正如专家 系统不等同于专家知识一样。知识总是人工智能运行的基础，所以知识获取永远是不可取代 的命题。现代设计中的知识获取不同于人工智能中的知识获取，范围更为广泛，操作也更为 复杂，将在第二章中详细讨论。知识是不能创造的，只能从观察客观事物的现象和行为来认 识和得到它。人工智能在知识获取中可以发挥很大的作用，比较常见的如数据的自动采集、 传输、处理、管理、判断和知识发现。但是人工智能不能完成知识获取的全部任务，因为还 需要各种专门的装备和技术，同样也需要系统的设计。为某特定目的开发的人工智能知识获 取系统，人工智能并不是其中的全部，而集成在里面的人工智能也是由人设计的，为此也需 要获取新知识以实现已有系统不具备的性能，还设有见到仅仅由人工智能开发出来的人工智 能知识获取系统。退一步用一个更简单的例子比喻，一个能够熟练使用有限元分析软件的人 面对一个他不熟悉的对象，不一定能够立刻成功做出应力场分析或者温度场分析，因为他必 须了解对象实际工作情况，然后才能决定力或温度的边界条件，有时甚至需要经过复杂的知 识获取过程，才能够掌握正确的边界条件。人工智能能够帮助人自动剖分单元，还不能代替 人确定所有问题的边界条件，也许有一天它能够确定某一类型问题的边界条件，必然会有另 一新类型问题的边界条件是它所不能够确定的。 网络技术的快速发展和应用，这里面也包括大量计算机技术，是现时代的特征，对于依 赖分布式资源环境的现代设计具有特别重要的意义，设计过程基本上是一个信息和知识流动 的过程，与加工是物流过程不同，主要或者完全可以在网络上进行。互联网和相关的支持工 具，是分布式资源环境的重要组成部分。从设计竞争的焦点看，率先引入最新技术，最短研 发周期和最小研发成本，综合三方面的解决方案就是尽可能利用分布式资源环境，网络技术 就是分布式资源环境的基础。需要说明的一点是，提供信息流动的条件与信息或知识本身是 不同的范畴。信息化可以理解为创造和提供信息流动的条件，但是不能理解为已经解决了信 息和更高层次的知识获取问题，后者是由另外一些学科领域中的规律支配。这是高速公路和 公路上的车的关系。没有路，当然跑不了车，有了路，并不等同于路上有车。大规模投资计 算机集成制造系统之所以没有取得预期效果，就是仅仅注意了路而没有同时注意车从什么地 方来。计算机集成制造系统是先进制造技术中的一个热点，后者也是从国外引进的。由于前 面讲过的种种历史和文化的原因，先进制造技术到了中国就变成了先进加工技术。加工依赖 的主要是装备而不是信息和知识，除了用很多钱去买昂贵的装备，又引进许多软件用计算机 把它们集成起来，或者管理起来，使得中国更加具备一个世界车间的资质，却没有解决产品 设计竞争取胜的问题，当然也就不可能仅仅靠这个使中国成为制造强国。另外一方面，也有 不少人研究关于通过网络将加工装备集成起来，提高装备的使用效率和发挥各地的资源优势 ,加工终究是一个以物流为主的过程，虽然可以利用各地的优势来最有效地完成加工任务， 但是任何一个待加工部件一旦投料，它就只能通过物流系统传送辗转到达最终目的地，网络 是完成不了这个任务的。在这里，信息传递是相对次要的任务。所以计算机集成制造系统基 本上是在一个企业内部管理和管理加工的系统。设计则不然，它是在虚拟中进行的，它的原 9人，以及如何将人的介入“减少到最低程度”。于是产生一个问题：当计算机和人工智能越 来越发展，人究竟是必须更聪明还是可以更笨了？人必须更勤快了还是可以更懒了？人还需 要做什么和可以做什么？这样讲，一点没有轻视计算机或排斥计算机的意思。计算机技术在 设计上的应用，在减轻人的脑力劳动上，的确发挥了很大的作用，而且正在不断发挥更大的 作用。人工智能技术的应用以及各种先进软件工具的应用，始终是设计竞争力的重要方面。 不过要保持清醒头脑，记住人在设计中的地位和作用，始终是人在设计而不是计算机在设计。 一个软件公司的董事长说过，我们开发软件的原则是尽可能把软件做成傻瓜型的。但是使用 这些软件的设计师是不是可以是傻瓜呢？而培养设计师，是不是也只要培养会用傻瓜软件的 傻瓜就可以了？ 人工智能，不论是研究智能的本质、机理或是它的应用，不等同于知识本身，正如专家 系统不等同于专家知识一样。知识总是人工智能运行的基础，所以知识获取永远是不可取代 的命题。现代设计中的知识获取不同于人工智能中的知识获取，范围更为广泛，操作也更为 复杂，将在第二章中详细讨论。知识是不能创造的，只能从观察客观事物的现象和行为来认 识和得到它。人工智能在知识获取中可以发挥很大的作用，比较常见的如数据的自动采集、 传输、处理、管理、判断和知识发现。但是人工智能不能完成知识获取的全部任务，因为还 需要各种专门的装备和技术，同样也需要系统的设计。为某特定目的开发的人工智能知识获 取系统，人工智能并不是其中的全部，而集成在里面的人工智能也是由人设计的，为此也需 要获取新知识以实现已有系统不具备的性能，还没有见到仅仅由人工智能开发出来的人工智 能知识获取系统。退一步用一个更简单的例子比喻，一个能够熟练使用有限元分析软件的人 面对一个他不熟悉的对象，不一定能够立刻成功做出应力场分析或者温度场分析，因为他必 须了解对象实际工作情况，然后才能决定力或温度的边界条件，有时甚至需要经过复杂的知 识获取过程，才能够掌握正确的边界条件。人工智能能够帮助人自动剖分单元，还不能代替 人确定所有问题的边界条件，也许有一天它能够确定某一类型问题的边界条件，必然会有另 一新类型问题的边界条件是它所不能够确定的。 网络技术的快速发展和应用，这里面也包括大量计算机技术，是现时代的特征，对于依 赖分布式资源环境的现代设计具有特别重要的意义。设计过程基本上是一个信息和知识流动 的过程，与加工是物流过程不同，主要或者完全可以在网络上进行。互联网和相关的支持工 具，是分布式资源环境的重要组成部分。从设计竞争的焦点看，率先引入最新技术，最短研 发周期和最小研发成本，综合三方面的解决方案就是尽可能利用分布式资源环境，网络技术 就是分布式资源环境的基础。需要说明的一点是，提供信息流动的条件与信息或知识本身是 不同的范畴。信息化可以理解为创造和提供信息流动的条件，但是不能理解为已经解决了信 息和更高层次的知识获取问题，后者是由另外一些学科领域中的规律支配。这是高速公路和 公路上的车的关系。没有路，当然跑不了车，有了路，并不等同于路上有车。大规模投资计 算机集成制造系统之所以没有取得预期效果，就是仅仅注意了路而没有同时注意车从什么地 方来。计算机集成制造系统是先进制造技术中的一个热点，后者也是从国外引进的。由于前 面讲过的种种历史和文化的原因，先进制造技术到了中国就变成了先进加工技术。加工依赖 的主要是装备而不是信息和知识，除了用很多钱去买昂贵的装备，又引进许多软件用计算机 把它们集成起来，或者管理起来，使得中国更加具备一个世界车间的资质，却没有解决产品 设计竞争取胜的问题，当然也就不可能仅仅靠这个使中国成为制造强国。另外一方面，也有 不少人研究关于通过网络将加工装备集成起来，提高装备的使用效率和发挥各地的资源优势 [25]。加工终究是一个以物流为主的过程，虽然可以利用各地的优势来最有效地完成加工任务， 但是任何一个待加工部件一旦投料，它就只能通过物流系统传送辗转到达最终目的地，网络 是完成不了这个任务的。在这里，信息传递是相对次要的任务。所以计算机集成制造系统基 本上是在一个企业内部管理和管理加工的系统。设计则不然，它是在虚拟中进行的，它的原 9