人工智能助力三维几何自动化建模
传统数字化建模软件的局限无论是工业、科研还是生活娱乐中，越来越多的场合都离不开数字化三维几何建模技术。
传统的数字化建模方法需要工程师熟练掌握并使用非常专业的建模软件，如：3DMAX，AutoCAD等。这些软件基于几何算法，便于建立形状规则或变形规律的几何模型；
但对于不规则的复杂几何形状（如：人体组织）等就显得相形见绌。但无论是工业中精密部件的受力分析，还是医疗上3D打印骨组织替代物都需要高精度和还原度的数字几何模型。工程师通常需花费总工作量1/3以上的时间去完善模型提高精度，费时耗力。
逆向工程技术的诞生随着逆向工程技术的深入发展，对于复杂不规则几何结构的快速化建模出现了一道曙光。复杂几何形状，如人体骨骼等均为几何先知结构。现有的光学、红外、超声和运动传感器都可实现非规则几何形状物体运动和边界的捕捉，并进行反向数字化建模。
例如：MIMICS软件就是利用识别算法对医学影像（CT等）中不规则的组织轮廓进行识别和提取，再进行几何重构和建模。
但是，现有的影像识别算法均是根据各像素间的明暗、灰度、色彩等信息差异对影像中不同性质的物体进行边界分割的。这种方法的优点在于计算量小和速度快；但缺点是其识别精度受影像的清晰度和复杂程度，以及被识别物体在影像中的区分度影响显著，抗干扰能力较差。因此，在应用中很少有软件可一次性精准识别目标影像的轮廓，大多需要后期人为加工和修正。
人工智能深度学习技术的应用随着计算机技术的不断发展和现代化人工智能深度学习框架的诞生，一场关于人工智能图形影像识别技术的革命悄然发生。
算力、算法和大数据是人工智能技术的三要素。其中，算力和大数据为外部可获取因素；算法则是其内部核心优势所在，对识别精度起决定性作用。而池化算法就是影响识别精度的最关键因素之一。近来，国内学者宋振华博士及团队成员就对如何利用池化算法的改进来提高人工智能深度学习的识别精度和实现复杂几何结构的自动化建模进行了深入研究。
该研究综合了传统的均值、最大值和随机池化算法的优点，提出了一种既可有效保留背景信息，又能突出前景信息并保持较高随机性的新型池化算法。该算法根据特征区域上激活值的稀疏性，利用特殊的可调节控制函数获得相应的特征代表值，再根据该区域内各个激活值与特征代表值在高斯分布上的分布关系进行权值分配。在得到每个激活值的权重后，对其按权重进行随机取值作为池化算法的输出值。最终利用稀疏性随机池化的卷积神经网络来对影像进行特征提取并联结分类器实现分类和识别。该算法不仅能优化特征提取阶段的特征信息，还可避免模型在训练阶段陷入局部最小值，从而增强了识别的泛化性与精度。通过标准数据库的比对发现，利用该算法的深度学习Caffe框架的影像识别精度明显优于传统算法。
在应用案例中，经过对应用该算法的深度学习Caffe框架的数据训练，其成功实现了从胸部CT影像中自动化识别和提取胸骨组织。同时，在对被识别和提取的骨组织影像进行排序和整理的此基础上，该研究优化了体绘制算法并利用OpenGL渲染技术实现了胸骨组织的几何自动化建模。
从而，算法和程序实现了从胸部CT影像的导入直到相关骨组织的识别、提取和几何重构建模的所有工作自动化完成。基于人工智能深度学习的高识别精度，上述所有识别和建模工作均可一次性精准地自动化完成，无需额外的人工修正。
相关研究成果已于2018年6月发表于国际知名神经网络学术期刊，并取得了相应的发明专利和软件著作权。
参考文献：
【1】ZhenhuaSong,YanLiu,RongSong,ZhenguangChen,JianyongYang,ChaoZhang,QingJiang.Asparsity-basedstochasticpoolingmechanismfordeepconvolutionalneuralnetworks.NeuralNetworks.2018,105:340-345.
编者还有观点没说完：
人工智能技术经过几年的爆炸式发展，如今诸多领域瓶颈已现。究其原因，主要是其算法还不够完善。
人脑思维分为“经验常识”和“逻辑推理”两种：
前者为统计学方法，类似现有的人工智能算法；后者为演绎法，是现有人工智能算法框架所不具备的。因此，人工智能尚处于起步阶段，离真正的“智能”还差之千里。目前“所谓的人工智能”既不“智能”也不“智障”，有待诸位有识之士一同完善。望众人切勿枉自菲薄，也不必危言耸听。
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数学建模与人工智能有什么关联
今天我们来说一说数学建模与人工智能的关系无论是数学建模还是人工智能，其核心都是算法，最终目的都是通过某种形式更好的为人类服务，解决实际问题。在研究人工智能过程中需要数学建模思维，所以数学建模对于人工智能来说非常关键。
1.1数学建模数学建模与人工智能数学建模简介
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。数学建模可以通俗地理解为数学+建模，即运用统计学、线性代数，积分学等数学知识，构建数学模型，通过模型解决问题。
按照传统定义，数学模型是对于一个现实对象，为了一个特定目的（实际问题），做出必要的简化假设（模型假设），根据对象的内在规律（业务逻辑、数据特征），运用适当的数学工具、计算机软件，得到的一个数学结构。
亚里士多德说，"智慧不仅仅存在于知识之中，而且还存在于应用知识的能力中"。数学建模就是对数学知识最好的应用，通过数学建模，你会发现，生活中很多有意思的事情都可以靠它来解决，其流程如图1-1所示。
2．人工智能简介对于普通大众来说，可能是近些年才对其有所了解，其实人工智能在几十年以前就被学者提出并得到一定程度的发展，伴随着大数据技术的迅猛发展而被引爆。
▲图1-1数学建模流程
（1）人工智能的诞生
最初的人工智能其实是20世纪30至50年代初一系列科学研究进展交汇的产物。1943年，沃伦·麦卡洛克（WarrenMcCulloch）和瓦尔特·皮茨（WalterPitts）首次提出"神经网络"概念。1950年，阿兰·图灵（AlanTuring）提出了著名的"图灵测试"，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器则具有智能。直到如今，图灵测试仍然是人工智能的重要测试手段之一。1951年，马文·明斯基（MarvinMinsky）与他的同学一起建造了第一台神经网络机，并将其命名为SNARC（StochasticNeuralAnalogReinforcementCalculator）。不过，这些都只是前奏，一直到1956年的达特茅斯会议，"ArtificialIntelligence"（人工智能）这个词才被真正确定下来，并一直沿用至今，这也是目前AI诞生的一个标志性事件。
▲图1-2达特茅斯会议参会者50年后聚首照[footnoteRef:1][1:达特茅斯会议参会者50年后再聚首，左起：TrenchardMore、JohnMcCarthy、MarvinMinsky、OliverSelfridge和RaySolomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有。]
在20世纪50年代，人工智能相关的许多实际应用一般是从机器的"逻辑推理能力"开始着手研究。然而对于人类来说，更高级的逻辑推理的基础是"学习能力"和"规划能力"，我们现在管它叫"强化学习"与"迁移学习"。可以想象，"逻辑推理能力"在一般人工智能系统中不能起到根本的、决定性的作用。当前，在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能，演进到协助引导提升人类智能，如图1-3所示。
（2）人工智能的概念
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
▲图1-3下一代人工智能（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器"，也可能超过人的智能。
（3）人工智能、机器学习、深度学习
下面我们来介绍下主要与人工智能相关的几个概念，要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，如图1-4所示，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的人工智能大爆发是由深度学习驱动的。
▲图1-4AI、机器学习、深度学习的关系
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系为DL⊆ML⊆AI。
人工智能，即AI是一个宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。机器学习是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习研究中的一个新领域，推动了机器学习的发展，并拓展了人工智能的领域范围。甚至有观点认为，深度学习可能就是实现未来强AI的突破口。
可以把人工智能比喻成孩子大脑，机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这个过程中很有效率的一种教学体系。
因此可以这样概括：人工智能是目的、结果；深度学习、机器学习是方法、工具。
本书讲解了人工智能、机器学习、深度学习的相关应用，它们之间的关系，常见的机器学习算法等知识，希望你通过对本书的学习，深刻理解这些概念，并可以轻而易举地给别人讲解。
3．数学建模与人工智能关系无论是数学建模还是人工智能，其核心都是算法，最终的目的都是通过某种形式来更好地为人类服务，解决实际问题。在研究人工智能过程中需要数学建模思维，所以数学建模对于人工智能非常关键。
下面通过模拟一个场景来了解人工智能与数学建模之间的关系。
某患者到医院就诊，在现实生活中，医生根据病人的一系列体征与症状，判断病人患了什么病。医生会亲切地询问患者的症状，通过各种专项检查，最后进行确诊。在人工智能下，则考虑通过相应算法来实现上述过程，如德国的辅助诊断产品Ada学习了大量病例来辅助提升医生诊病的准确率。
▲图1-5AI机器人
情景①：如果用数学建模方法解决，那么就通过算法构建一个恰当的模型，也就是通过图1-1所示的数学建模流程来解决问题。
情景②：如果用人工智能方法解决，那么就要制造一个会诊断疾病的机器人。机器人如何才能精准诊断呢？这就需要利用人工智能技术手段，比如采用一个"人工智能"算法模型，可能既用了机器学习算法，也用了深度学习算法，不管怎样，最终得到的是一个可以落地的疾病预测人工智能解决方案。让其具有思考、听懂、看懂、逻辑推理与运动控制能力，如图1-5所示。
通过上面的例子可以看出，人工智能离不开数学建模。在解决一个人工智能的问题过程中，我们将模型的建立与求解进行了放大，以使其结果更加精准，如图1-6所示。
▲图1-6AI下对数学建模的流程修正
可见，从数学建模的角度去学习人工智能不失为一种合适的方法。
本文摘自《Python3破冰人工智能：从入门到实战》
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