1.2　智能設計的基本概念

1.2.1　智能設計的產生

設計是一種與人的智能相關的創造性活動，其中的創造性主要指設計的結果是客觀物質世界中存在尚不明確的事物。設計這種創造性活動實際上主要是對知識的處理與操作，因此設計創造性活動最顯著的特點就是智能化。智能設計系統在求解問題時，不僅需要基于數學模型完成數值處理這類具有定量性質的工作，而且需要基于知識模型完成符號處理這類具有定性性質的推理型工作。在以往的設計中，設計的智能化主要體現為人類專家的腦力勞動，其中對知識的處理和操作具體表現為人類專家的邏輯推理等思維活動，計算機的出現和飛速發展為模擬人類專家的上述設計思維過程提供了契機。

智能設計的產生可以追溯到專家系統技術早期應用的年代，最早的一些著名專家系統中，XCON是在方案設計這樣一種非結構化決策問題中，將專家系統技術應用于設計領域的例子。美國的數字設備公司（DEC）用它來根據用戶的訂單對VAX型計算機進行系統配置，XCON中集中了該公司VAX型計算機系統配置專家的大量知識，因而可在眾多可能的配置方案中選擇最合理可行的方案，使得計算機系統硬件配置這一訂貨工作中最困難和技術性最強的問題可采用自動化的方法解決。該專家系統投入使用后，DEC處理用戶訂單的速度迅速加快，大大節省了雇用專家的開支，設計的成功率可達95%。在設計過程中，非結構化問題有很多，它們難以用數學模型描述，無法使用數值方法求解。要實現這一大類問題的求解自動化，只能借助于人工智能技術，因此，實現自動化的求解設計過程中大量存在的非結構化決策問題是智能設計產生的背景之一。

另外，在設計中還有大量的問題，雖然它們可以用數學模型來描述，但由于問題的高度復雜，無法用數學方法找到精確解，而只能借助經驗性的方法求得近似解，這些問題具有“組合爆炸”的特點，問題空間極其巨大，難以找到可行解。對于這類問題，人類專家具有特殊的求解經驗，他們可以根據問題的特點和約束大大縮小解空間，可以在有限的時間內得到工程上可行的或令人滿意的解。

非結構化問題求解及高度復雜問題求解作為智能設計的產生原因及發展的初級階段，其共同特點就是采用了單一知識領域的符號推理技術——設計型專家系統。用于產生滿足約束條件的目標方案的專家系統為設計型專家系統，它主要具有以下特點：

（1）設計結果的多樣性和可行性；

（2）設計任務的多層次和多目標性；

（3）計算與推理交替運行的操作環境；

（4）問題表示、求解策略和方法的多樣性；

（5）結構問題的求解和知識表示；

（6）再設計的復雜性和問題的組合爆炸；

（7）求解問題解釋的復雜性。

設計型專家系統對于設計自動化技術從信息處理自動化（數值或圖形處理）走向知識處理自動化（符號及邏輯處理）有著重要的意義，它使人們看到計算機不僅能幫助人處理信息，而且可以基于人類專家的經驗和知識幫助設計者進行決策。設計型專家系統的開發對于更高水平的設計自動化具有不可低估的作用，智能設計也是由設計型專家系統發展而成的。