陈一坚在大家里面说了这么一个事，美国的设计规范一厚摞一厚摞的。

      能从学科一般性的角度论述规范，估计的国内懂这个的不多。恰好我自己做过一段标准，说一说这个事情。

      早期的计算机，是替代人类劳动，也就是进行大量的繁琐的重复性计算，但它们的通用性非常低. 在多数情况下, 如果没有设计人员的干预, 这些程序不会做出有实用价值的设计.

     也就是替代一部分计算的功能。换句话说, 这时候的程序一般并不模仿人的认知能力, 并且它们是呆板的, 不能从其计算结果中获取任何经验.

     你就把它当成计算器就好了。

      设计新结构时, 设计人员要利用他以前的设计经验. 他的决策过程本质上取决于模式识别( Pattern recognization). 新设计完成后, 他总结出有价值的信息用于以后的设计. 最后, 他用记忆知识精华的方法存储这些信息. 这样的设计过程容易具有人脑的共同弱点, 即遗忘、遗漏、疏忽、前后矛盾或者不合理的决策等, 即使最细心的设计人员也可能有所遗漏。

        人工智能( AI ) 领域的研究已达到的水平是, 许多实用的系统已经问世, 其中有些显示出了它们的学习本领 . 因此, 对下一代计算机程序来说, 看来应该将程序设计 看成是一种智能活动, 并且将A l 技术补充到这些程序中.

        专家系统也称为以知识为基础的系统, 它是具有智能的交互式计算机程序, 这种程序通过利用启发性知识( hcuristic knowledge ), 即直觉、常识以及经验来起专家的作用. 启发性知识通常是科技专家经过多年积累起来的. 有了启发性知识, 专家系统就能作出受过训练的猜测, 识别有希望的途径, 避免盲目的搜索, 从而可以把解的空间中的搜索过程编小范围。

       设计规范通常包括一般情况, 而将不常见的情况留给设计人员去判断. 换句话说;设计规范有许多漏洞和空白需要设计人员去填补.

       设计人员在新结构设计中要利用以前获得的经验.

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        这个很麻烦，我也讲不清楚。

        就是通过提取人类专家知识，并表达为高质量的具体规则（经验法则）

       这个东西困难在哪里呢，就是计算机专家要懂领域知识，领域专家也要懂计算机。

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        当然，现在专家系统已经不流行了，比较流行的是基于统计的方法。

        最典型的是李开复，听说是大拿。

         乱七八糟，写点这个。是乱七八糟，但这个确实很难。
    
         其实就是从经验中抽取规则，咱们国家以前都是用苏联的设计规范，自己估计没写过


注：万事开头难，至少现在你知道了，这不是一个标准的问题，而是专家系统、人工智能的问题。

       所以，不可能 凑数，和李鸿章一样，从美标抄点，从欧标抄点。

       咱们国家有些东西制定的标准并不低，其实就是从美标、欧标抄的。

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       陈一坚算是一个比较老实的人，老实人说老实话，普通人能够听得懂。

       老陈还说了一个事，叫脑子空白。其实这个东西，叫做什么啊，在认知领域叫做知识的束缚。

       就是到你本身积累知识的边界了。

       其实还有一种形式，就是思维定势，被称作 “知识的诅咒” 。