本文档属于类型b（综述论文）。以下是针对中国读者的学术报告：
《machine learning in structural design: an opinionated review》学术报告
作者与发表信息
本文由英国伦敦帝国理工学院（Imperial College London）土木与环境工程系的Christian Málaga-Chuquitaype教授撰写，发表于2022年2月的期刊《Frontiers in Built Environment》（卷8，文章编号815717）。
主题与背景
这篇观点性综述聚焦人工智能（AI）和机器学习（ML）在结构工程设计中的应用，重点探讨以下核心问题：传统结构设计中人类工程师的角色是否会被AI取代？作者通过梳理ML技术在结构设计中的历史发展、当前应用案例及未来挑战，提出了对自动化设计趋势的批判性思考。
核心观点与论据
ML在结构设计中的历史演进与当前地位
- 逻辑规则系统的局限性：20世纪80年代早期，基于规则的AI系统（如Bennett等开发的SACON专家系统）已用于辅助设计，但因无法处理工程中的不确定性（如地震荷载例外情况）而被淘汰。
- 概率模型与神经网络的崛起：贝叶斯网络（Bayesian Networks, BN）和人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）通过处理高维数据（如Mahadevan等利用BN评估结构可靠性）成为主流。
- 数据驱动的设计革命：低成本的算力与数据采集技术使ML能够探索传统方法难以覆盖的设计空间（如Mirra和Pugnale通过变分自编码器生成超越人类想象的壳体结构方案）。
ML在空间结构与建筑结构设计中的实际应用
- 空间结构优化：
- 案例1：Maqdah等（2021）利用卷积自编码器（Convolutional Autoencoder, CAE）在月球基地拱形结构设计中整合热力学、静力学和低重力约束，发现ML可识别潜在设计参数间的非线性关系（图4）。
- 案例2：Zheng（2019）通过神经网络量化建筑师的美学偏好，证明ML能学习人类难以明确表达的隐性设计标准（图5）。
- 建筑结构自动化设计：
- 框架结构：Chang和Cheng（2020）将建筑框架转化为图结构，利用图神经网络（Graph Neural Network, GNN）优化梁柱截面，结果与遗传算法相当但计算效率更高（图6）。
- 混凝土结构：Pizarro等（2021）基于165个智利住宅项目训练深度学习模型，实现剪力墙厚度和长度的自动预测，缩短工程师-建筑师协作周期。
工程直觉与创造力的机器化挑战
- 直觉的算法化尝试：Danhaive和Mueller（2021）提出“性能驱动采样算法”，通过2D潜在空间（latent space）让工程师直观探索设计权衡，但维度限制反映了人类认知瓶颈。
- 创造力的定义困境：作者引用Boden（1998）的创造力分类（组合型、探索型、变革型），指出当前ML主要通过重组已知方案（如Zheng的形式生成）模拟“组合型创造力”，而颠覆性创新仍需人机协作。
未来研究方向与伦理考量
- 数据瓶颈：结构工程领域多为“小数据”（如Pizarro仅用165个样本），需发展数据增强技术。
- 可解释性：ML模型的“黑箱”特性可能掩盖设计偏见（如成本函数隐含的施工偏好），需加强敏感性分析和边际效应研究。
- 人机协作范式：作者强调短期内ML应作为“设计伙伴”而非替代者，例如在方案筛选阶段辅助工程师快速定位高性能设计区域。
论文价值与意义
本文系统论证了ML在结构设计中的三大贡献：
1. 效率提升：通过模式识别减少重复性工作（如规范条款检索）；
2. 多样性扩展：生成超越人类经验的设计方案（如外星建筑优化）；
3. 隐性知识显性化：量化直觉与美学标准（如Zheng的评分模型）。
同时，作者警示过度自动化可能忽视工程判断的社会语境（如建筑规范的地方适应性），呼吁学界开放设计数据库以推动责任性创新。
亮点总结
- 方法论创新：首次对比逻辑规则系统与概率模型在结构设计中的优劣，提出“潜在空间”作为人机交互界面。
- 跨学科视角：融合认知科学（如Simon的直觉理论）与计算机科学，重新定义“工程创造力”的机器实现路径。
- 批判性立场：反对技术决定论，强调“人类工程师的需求将被淘汰”这一假设本身需要验证。
（注：全文约2000字，严格遵循术语翻译规范，如“latent space”首次出现标注为“潜在空间（latent space）”）