全国中小学科学展览-国立二林工商

1、中華民國第50屆中小學科學展覽會作品說明書科別： 土木科組別： 高職組作品名稱： 結合AI技術在建築空間規劃之研究關 鍵 詞： 人工智慧、專家系統、空間規劃編 號：摘要人工智慧技術（簡稱AI）時至今日以趨於成熟，使用範圍包含醫學、生物、工業管理等多種項目；但在土木建築裡，AI技術卻未被廣為做使用，造成建築空間配置無法符合其客戶需要，進而延伸服務效率不佳之問題。本研究以人工智慧技術結合專家系統軟體系統CLIPS，應用於建築空間配置；並由空間資料分析及收集，將資料做系統化之整理；進而利用專家系統前向推理之機制，建立出適合客戶易懂之選擇介面及易於客戶了解之對話框；提供建築設計業者在住宅設計前可依據客

2、戶需求做量身訂做，客戶也能獲得較符合自己需求的住宅空間，以創造業者與客戶之雙贏局面。壹、 研究動機人工智慧與專家系統的研究乃在用電腦模擬人的智慧，故而有關人智慧的探討、人智慧的運作、與設計智慧型系統的研究，均包含在人工智慧的域中。因此與人工智慧相關的研究域甚廣，除資訊科學外，尚包含：心學、語言學、神經學、輯學、哲學、認知科學、生物學等等。在現代的電腦中，處處可以看到人工智慧的應用，讓電腦有智慧，如智慧型大內的種種設備；而本研究也將進一步將人工智慧的研究應用於空間配置設計與選擇，以其幫助從事空間設計之業者做有系統之分析。人工智慧的研究起源甚早，1943 McCulloch 和Pitts 即開始從

3、事神經系統之研究而嘗試建構神經運作之模型。人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）一詞係於1956 由McCarthy 教授所提出；自此，人工智慧的研究即蓬勃發展Negnevitsky2002。國內人工智慧的前輩孫家教授曾指出：intelligence 乃是由丁文legere 演變而，本意是蒐集和組合，並從事選擇、進而能瞭解和感受。人能製造出一種能夠蒐集、組合、進而選擇、瞭解、和感受的機器，我們就有人工智慧。 孫家1985人工智慧的研究域涵蓋甚廣，其著稱者包含：電腦遊戲（computer game）、專家系統（expert systems）、自然語言處（natura

4、l language processing）、模式別（pattern recognition）、電腦視覺（computer vision）、機械學習（machine learning）、模糊（fuzzy theory）、基因演算法（genetic algorithms）、神經網（artificialneural networks）、資採掘（data mining）、智慧型代人（intelligent agents）、機器人（robotics）等。本研究的主要目的是藉由空間規劃配置設計的問題，引導本篇瞭解人工智慧是如何解決空間配置設計選擇之重要問題，進而應用程式語言建立建築空間配置系統之模型。專

5、家系統可算是在1970 代人工智慧研究中，最為成功、也是應用最為廣泛的域。如圖一所示，一個專家系統基本上包含有知庫（knowledge base）。與推機制（inference engine）等個部分。知庫內儲存著某一知範疇內的專家知（expertise），並以某種知表達法（knowledge representation）表示。當使用者輸入一些已知的事實（facts）後，推機制就以知庫內的專家知和所輸入的事實，依據學輯推導出結，並告知使用者。圖一 專家系統基本概早期著名的專家系統有疾病診斷的MYCIN 系統，由光譜分析化學成分的DENDRAL 系統，分析地質資以探勘石油的DIPMETER 系

6、統、以及探勘礦藏的PROSPECTOR 系統，和電腦系統組合的XCON/R1 系統。其中以MYCIN 系統最為著名且最重要，其原因有三：(1) 它證實人工智慧可以被用解決真實世界中實際的問題；(2) 它提供一個測試平台以測試一些新的觀，如：解釋、自動擷取知、和智慧型教學等功能；(3) 它展示專家系統骨架（shell）的實用性，可簡地建構一個專家系統 Giarratano2004知表達法最常用到的、也是最簡單的方式為規則（rules），其形式如下：If 前提1 前提2 前提nThen 結1 結2 結m其中，n 和m 均大於0。規則也可以用圖形方式表示，如圖二所示。其中，前提（antecedent

7、s）部分包含規則成的條件，它可為已知的事實或是其它規則的結（consequents）。對於以規則方式表達的知而言，其推方式可分為種：一種是前向結（forward chaining），另一種是後向結（backward chaining）。前向結是依據已知的事實與先前所推導出的結，檢視是否符合某規則的前提部分，符合則可推得結；一般用於從觀察到的事實中推導出可能的結。至於後向結則是由結開始反推回去，透過規則得知需要哪些前提，才能推得結；一般用於查詢（queries）時使用。圖二 規則的圖形表示法舉，假設我們有下規則If ?x 是肉食性動物?x 是黃色?x 有黑色條紋Then ?x 是虎其中，?x 為

8、一變，可以代入任何值。此規則意為：有一動物，滿足三項條件：肉食性動物，黃色，且有黑色條紋，則可推得知出：牠是虎。假我們已知有一隻動物名叫阿，牠滿足上三項條件，根據前向結，我們可以推得：阿是一隻虎。假我們要問：阿是否為一隻虎？根據後向結，我們必須要進一步檢視看看，目前已知的事實與所推導出的結，是否滿足前提部分的三項條件。貳、 研究目的一、購屋資訊種類繁多，但易隨建商平面資訊引導或樣品屋的包裝下，機能被動配合空間，而非量身化。二、用戶並非能精確敘述自身想要的空間機能而有遺憾。三、建築配置問題：設計無絕對好壞，唯有契合使用者需求才為成功的作品。四、機能決策 建立一友善化的住宅平面決策評估專家系統，於

9、購屋前，由用戶評估家庭人口、個性及使用上需求，來選擇最適的空間計畫；如圖三說明。建築成品(多樣化)本系統使用者機能圖三 本系統與空間規劃關係圖參、 研究設備與器材一、 電腦主機需求，如表一及圖四中央處理器主機板記憶體硬碟顯示卡燒錄機機殼電源供應器  AM3 X4-925/2.8G 四核  華碩 M4A77TD-D3  2G/DDR3/1333  500G/SATA2  華碩 ENGT240-DI/1G/D3  華碩 24X DVD燒錄機  七盟 T100 銀黑/紅黑  鐵甲武

10、士 500W 14cm 表一 主機需求表 圖四 主機規格二、 電腦銀幕需求，如表二及圖五電源供應器解析度介面卡SADP-65KB 240V32位元NVDIA GO 7300 表二 螢幕需求表 圖五 螢幕規格三、 軟體需求（一）專家系統軟體CLIPS，如圖六所示：圖六 專家系統CLIPS軟體視窗（二）使用.txt檔撰寫程式，如圖七所示：圖七 txt.軟體使用介面 （三）再利用微軟Office系統中Excel做資料庫檔案之建立，如圖八。圖八 Excel資料庫使用介面肆、 研究過程與方法一、 方法論CLIPS是一種專家系統骨架(shell)。其推理規則及知識庫必須由知識工程來完成。專家系統由推理機(

11、reasoning engine)、規則庫(rule base)、資料(事實)庫(data base)組成。一般而言，剛購入(由資訊工程師開發完成)的專家系統，僅有推理機及人機介面，至於規則庫及資料庫，均只有語法格式之規定，而無內容。稱之為專家系統骨架(shell，亦有譯為架構、外殼者)。規則和資料之建立，必須透過知識工程師(knowledge engineer)向該領域專家訪談，轉譯成邏輯語句，置入規則庫和資料庫。這些是較長久性、一般性的知識。此時，該特殊領域之專家系統可以說是完成了。使用者(詢問者、設計者)可以透過界面，輸入個案之條件。系統即可推理出結果，並且提供查詢者推理之過程，或者得出

12、該結論之理由。故專家系統亦稱規則式推理系統(rule based systems) 知識推理系統(knowledge based systems, KBS)。二、 問題類型 （一）屬設計規劃問題 （二）使用Clips軟體建構推理引擎（三）專家系統前向式推理 （四）資料收集-構面分類-需求驅動-邏輯建構 -目標三、 建構工具（一）推理引擎Clips （二）網頁整合平台Dreamweaver & Photoshop (美工) （三）資料頁Excel四、 問題描述根據訪談業界裡針對集合住宅銷售業者，將客戶購屋決策之問題，分成三大部份，分別為建築群、鄰棟住宅空間與住宅單元平面。在其建築群又細分

13、其道路型態、停車方面等；在鄰棟住宅間細分成為矩形併排、崁入型、前後鏈接等；在住宅單元平面中細分為使用者人數、食住空間規劃及需求面積等；由這些項目之選擇，客戶將能依自己的需求做選擇；如圖九之說明。圖九 購屋決策分析圖五、 問題描述-建群層級，如圖十所示：（一）在建築群部份之道路型態分為：格子狀道路、環線狀道路及袋裝道路等。（二）在停車方式分為：各戶停車、集中停車、地下停車等。（三）在庭院使用方式分為：無共用庭（僅有專用庭）與有共用庭等。圖十 建群層級說明圖六、 問題描述-鄰棟層級，如圖十一所示：如下圖說明之；圖十一 鄰棟層級關係圖七、 問題描述-單元層級，如圖十二說明：根據下圖所示之2DK為兩個

14、室與廚房一間，3DK為2DK加一室，依此類推4、5DK；LDK型為三個室加一廚房為一單位，故3LDK為三個室加1LDK為一單位，依此類推之。圖十二空間單元配置選擇八、 程式撰寫說明（一）開啟空白.txt檔，如圖十三圖十三 開啟空白記事本檔（二）輸入系統基本資料，如圖十四輸入系統建立之基本資料定義各決策條件：（1）街頭型式（2）停車方式（3）庭院型式（4）鄰屋接攘方式（5）使用人數（6）食住類型平面（7）住宅需求面積圖十四 系統基本資料輸入介面（三）建立問答及問題推理介面，如圖十五輸入詢問條件 圖十五 輸入使用者詢問介面（四）前向式推理結果資料庫建立，如圖十六空間配置選擇結果選擇結果之條件圖十六

15、 前向推理資料庫答案顯示介面九、 將系統寫入Dreamweaver程式顯示，如圖十七圖十七、結合網頁輸入介面十、 使用者選擇畫面，如圖十八進入CLIPS系統資料庫圖十八 使用者選擇介面十一、 選擇結果畫面顯示，如圖十九、圖二十圖十九 選擇結果畫面顯示圖二十 選擇結果畫面顯示伍、 研究結果經三十個案例分析整理:如下圖(擷取部份)圖二十一 案例分析結果圖經由本次研究結果，可提供建築及營造業界所面對之設計方案與客戶的需求之平衡，及在設計者能與客戶有相同之溝通平台，可達到生產者與消費者雙贏之局面。陸、 討論此系統之建立還在雛型階段，尚有大部份之案例未納入其資料庫當中，在目前以針對台灣地區之建築常見之類

16、型來建立此系統；另外若能將電腦輔助繪圖軟體Auto Cad結合CLIPS之功能，就可將建築空間做自動化的繪製；可有效提高建築空間繪製之效率。柒、 結論一、未來必須把資料庫資料及規則再做更新，若能繼續加入更多之設計資料，使此空間配置之專家系統能更為強大，支援業界做規劃設計前參考之用。二、以下為未來研究發展之重點： （一）收集更多之空間設計之配置資料。 （二）建立更多選項，讓客戶更了解自己的需求。 （三）建立CAD圖形與專家系統做連結，讓使用者方便使用。 （四）使用FUZZY理論，強化模型適用性。捌、 參考資料及其他一、 中文部份【學位論文】1、牛正邦，1985，選課輔導專家系統之建立，大同工學院

17、資訊科學研究所碩士論文，台北。2、李曜旭，1990，自動化系統模擬程式的專家系統，國立交通大學資訊管理研究所碩士論文，新竹。3、李秋田，1996，專家系統在鋼構建築吊車評選之應用，國立中央大學土木研究所碩士論文，桃園4、周志忠，2002，建置網路專家庫之初步研究，國立中央大學土木工程學系碩士論文，桃園。5、王滄榮，2003，營建工程價工研析績效評估模式建立，國立雲林科技大學，碩士論文，雲林。6、林鴻奇，2006，我國建築師服務品質評估之研究-以建築師觀點為例，國立成功大學，碩士論文，台南。【期刊文章】1、朱政德,李宗翰,菊地信吉,櫻井康宏 (2007), “台北市大規模積層集合住宅住戶平面構成

18、台北市大規模積層集合住宅関研究3”, 日本建築學會計畫系論文集, No.616 ,pp.15-19。【書籍】1、葉怡成,郭耀煌，1991，專家系統方法應用與實作，全欣資訊圖書公司。2、莊修田，2002，室內設計專業定位與管理，五南圖書。3、曾憲雄等，2002專家系統導論、工具與應用人工智慧與知識管理，全欣資訊圖書公司。 二、英文部份 【期刊文章】1、Suzanne C. Scott,ph.D.,（1993）.Visual Attributes Related to Preference in Interior Environments.Interior Design Educators Council,Journal of Interior Design Education and Research, 18,7-16.2、Liebow