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| 內容簡介： |
第一原理定量、定性与经验三者混合的工业知识建模与仿真，是实现工业4.0、工业AI和数字化转型的关键技术。著名的艾斯本公司将混合建模与仿真认定为化学工业划时代的进展。作者团队历时40余年，完成两项国家863项目，使工业AI与混合建模仿真技术的研发和应用取得重大突破。其中智能化安全评估HAZOP软件，在国家应急管理部的领导与组织下实施技术推广，在化工与石化企业大规模应用成功；实时在线故障诊断专家系统使多个大型石化装置实现了长周期不间断运行。
为了推广普及工业AI技术，作者团队在工业领域成功应用的基础上，充分借鉴了现代智能教学技术发展的经验、启示和教训，进而成功研发了基于仿真的人工智能教学系统SimAI3。该系统用混合模型和推理引擎跟踪教学过程，自动评估学生的认知技能水平，实现了个性化、启发式和探究式教学。是用AI技术学习工业AI技术的双重系统。其原理和方法适用于高校中的多种STEM(科学、技术、工程和数学)课程，是一种普适化的智能教学技术。SimAI3是工业AI技术与仿真实践密切结合的双轮驱动的智能化教学工具，所提供的技术广泛适用于多领域构建科学实验和工程实践的智能化教学与训练环境。
本书是工业AI关键技术和现代教学技术的详尽解读，适用于企业、高等院校的工业AI和工程实践教学。
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| 目錄：
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绪论 001
第1章 系统仿真与工业4.0 007
1.1 系统仿真 007
1.2 仿真培训系统 008
1.2.1 过程工业仿真培训系统 008
1.2.2 仿真工厂及仿真实验系统 008
1.3 定性仿真在过程安全的应用 009
1.3.1 定性建模和推理 “引擎” 009
1.3.2 定性和经验建模与推理 010
1.4 石油化工智能故障诊断平台 011
1.4.1 石油化工安全运行指导系统 (PSOG) 011
1.4.2 工业应用情况 012
1.4.3 存在问题和对策 012
1.5 基于仿真的智能教学系统的迫切需求 013
1.5.1 传统仿真器缺乏对学习的支持 013
1.5.2 传统仿真器缺乏个性化辅导能力 016
1.5.3 第一原理建模与仿真的局限 016
1.6 工业4.0数字孪生建模与仿真的需求 017
1.6.1 工业4.0 “数字孪生” 017
1.6.2 工业4.0 “数字化转型” 018
1.6.3 高科技公司 “数字化转型”的启示 019
1.6.4 数字化转型软件平台亟待开发 024
1.6.5 数字化转型的关键是人 024
1.7 基于仿真的 “专家陪练”技术 026
1.7.1 “专家陪练”技术的发展历程 026
1.7.2 认知学徒 “专家陪练”方法要点 028
参考文献 029
第2章 现代教学理论与方法 030
2.1 建构主义教学理念 030
2.2 ACT-R理论与智能教学 032
2.2.1 基于ACT-R理论的认知导师 033
2.2.2 实现智能教学的方法 033
2.3 以学生为中心的教学理念 035
2.4 因果建模、因果反事实推理与创新思维 037
2.4.1 因果关系的普遍性与系统仿真 038
2.4.2 因果模型与因果推理 038
2.4.3 因果反事实逻辑推理与创新思维 040
2.5 批判性思维和认知教学工具 041
2.5.1 批判性思维 041
2.5.2 计算机软件作为批判性思维的认知工具 043
2.6 概念转变 044
2.6.1 概念转变定义 044
2.6.2 概念转变的教学要求 045
2.6.3 解释模型在概念转变中的作用 045
2.6.4 基于认知工具的概念转变 046
2.7 基于问题的学习 (PBL) 048
2.7.1 问题定义及解决问题的过程 049
2.7.2 问题的复杂性和结构维度 050
2.7.3 实现PBL教育目标的一般原则 053
2.7.4 适合PBL的问题类型 053
2.7.5 结构良好与结构不良的问题 055
2.7.6 PBL成功小组讨论的12个技巧 056
2.7.7 基于剧情的学习 059
2.8 探究式STEM 标志性教学方法 060
2.8.1 STEM 标志性教学方法 060
2.8.2 探究式教学结构 060
2.8.3 现代科学教育的8种实践 062
2.8.4 基于V图的探究式教学和SimAI3软件平台创新 067
2.9 认知学徒教学法 069
2.9.1 认知学徒 069
2.9.2 认知学徒的六种渐进方法 070
2.9.3 认知学徒指导学习活动的原则 072
2.9.4 计算机化的认知学徒软件平台 073
2.10 教学 “脚手架”技术 073
2.10.1 教学 “脚手架” 073
2.10.2 教学中常用的 “脚手架”类型 074
2.10.3 “脚手架”的 “淡出”机制 075
2.11 基于约束的建模 (CBM)及其扩展 076
2.11.1 基于约束的建模 (CBM) 076
2.11.2 过程知识的动态CBM 技术扩展 077
2.12 基于认知仿真的智能教学 077
2.12.1 认知仿真的由来 077
2.12.2 利用专家系统构建认知仿真 078
2.12.3 认知仿真在高级培训和考试系统中的应用 079
参考文献 081
第3章 智能教学（辅导）系统及进展 084
3.1 智能教学 (辅导)系统 (ITS) 084
3.2 智能辅导软件平台的研发 085
3.3 世界第一个智能辅导软件 087
3.4 基于模型跟踪的智能辅导软件 088
3.5 模型跟踪的智能辅导软件工作原理 090
3.5.1 ITS常用术语 090
3.5.2 ITS的领域任务 091
3.5.3 外部循环 092
3.5.4 内部循环 094
3.5.5 评估知识 098
3.5.6 回顾整个解决方案 100
3.5.7 审查学生解决方案中缺陷的计划和策略 100
3.6 方便非程序员使用的ITS创作工具软件平台 101
3.6.1 教育智能资源创作软件平台 (ASPIRE) 101
3.6.2 认知辅导创作工具软件平台 (CTAT)和ASSISTments 103
3.6.3 通用智能辅导框架 (GIFT) 107
3.7 基于可解释人工智能的ITS 111
3.7.1 通过自我解释提高学习能力 111
3.7.2 解释和定性推理 112
3.7.3 可解释的战术行为人工智能仿真训练系统 112
3.7.4 可解释人工智能教学工具 (EXAIT) 114
参考文献 114
第4章 知识工程与知识本体 116
4.1 知识工程概念 116
4.2 知识本体、领域知识本体和信息标准化 116
4.2.1 知识本体模型 117
4.2.2 知识本体的基本类型 119
4.2.3 知识本体模型设计规则 120
4.3 工业自动化系统和集成标准ISO 15926 120
4.4 ISO 15926知识本体扩展 123
4.4.1 知识本体内容信息分类 123
4.4.2 知识本体结构信息分类 124
4.4.3 影响方程 126
4.5 过程系统领域知识本体总貌 129
参考文献 130
第5章 定性与经验建模 131
5.1 定性仿真基础 131
5.1.1 定性仿真概述 131
5.1.2 定性线性代数方程及求解 133
5.1.3 定性常微分方程及求解 137
5.1.4 定性仿真推理引擎原理 143
5.2 定量和定性仿真模型与解法体系 145
5.3 符号有向图 (SDG)建模 146
5.3.1 引言 146
5.3.2 SDG模型及定义 148
5.4 SDG建模方法和原则 151
5.4.1 数学模型推导法SDG建模 151
5.4.2 经验法SDG建模 153
5.5 SDG模型的主要推理机制 154
5.6 SDG建模实例 154
5.6.1 世界系统SDG建模 154
5.6.2 离心泵与液位系统SDG建模 155
5.6.3 SDG模型简化 163
5.7 因果有向图 (CDG)建模与推理 164
5.7.1 二元变量的因果模型 164
5.7.2 使用故障传播模型进行预测 166
5.7.3 使用故障传播模型进行诊断 167
5.7.4 掩蔽和单故障假设的结果 168
5.7.5 回路 (因果图中有向弧的循环) 170
5.7.6 一个更完整的故障诊断示例 170
5.8 符号有向图与因果有向图融合建模 171
5.8.1 因果有向图故障诊断的优点和不足 171
5.8.2 符号有向图与因果有向图融合建模优势 172
5.8.3 SDG与CDG融合建模要点 172
5.8.4 SDG与CDG融合模型推理要点 173
参考文献 174
第6章 智能教学通用专家系统 176
6.1 新一代人工智能软件平台AI3 176
6.1.1 新一代人工智能软件平台AI3概述 176
6.1.2 AI3多功能知识图谱建模类型 178
6.1.3 AI3高效多功能推理类型 179
6.2 AI3建模基本术语 179
6.3 AI3专业版启动和工具栏设置 187
6.3.1 启动AI3软件平台 187
6.3.2 软件工具栏各按钮功能 187
6.4 事件生成组操作 189
6.5 模型编辑组操作 189
6.5.1 影响关系连线 190
6.5.2 对话框输入事件信息 191
6.5.3 删除选定图元 195
6.5.4 复制选定图元 196
6.6 推理显示组操作 196
6.6.1 正向推理 196
6.6.2 反向推理 198
6.6.3 双向推理 198
6.7 工况数据 (“快门”)一览表 199
6.8 反应温度记录曲线查询 200
6.9 模型各事件的文字显示方式 201
6.10 AI3事件图元变色功能 202
6.11 模型文件读取和保存 204
6.12 读取 “快门”数据文件 206
6.13 SimAI3-学生训练与考核版使用 206
6.13.1 “AI3-题库”中的文件导入 206
6.13.2 SimAI3-学生版操作界面和对话框 208
6.13.3 学生版事件对话框使用步骤 210
6.13.4 学生练习版 “概念”与 “决策”评分 212
6.13.5 认知 “反思”功能与综合评估 212
6.13.6 “AI3成绩”文件夹中构建的子文件夹 216
6.13.7 SimAI3-学生版使用案例 217
6.14 SimAI3-教师版软件使用 222
6.14.1 SimAI3-教师版的运行机制 222
6.14.2 SimAI3-教师版工具栏和菜单栏操作 225
6.14.3 “停车场剧情”和 “专家剧情”保存 229
6.14.4 全机浏览历史剧情及导入 231
6.14.5 剧情 “对口”及其实现 233
6.14.6 教师版 “概念探针”和 “决策探针”设计 234
6.15 AI3的三种 “行动指令”建模 236
6.15.1 “验证行动”指令建模 236
6.15.2 “抑制行动”指令建模 237
6.15.3 “减缓行动”指令建模 238
参考文献 238
第7章 基于仿真的人工智能教学系统 239
7.1 教育数字化转型刻不容缓 239
7.2 基于仿真的人工智能教学系统 240
7.2.1 SimAI3构成 240
7.2.2 SimAI3软件特点 241
7.2.3 基于模型跟踪的概念转变 242
7.2.4 用AI学习工业 AI的 “双重”工具软件 243
7.2.5 SimAI3软件的主要应用 243
7.3 赠送版软件说明 244
参考文献 248
第8章 结语 249
8.1 知识设计工程师是SimAI3推广应用的关键 249
8.2 AI3的持续改进和升级 251
8.3 亟须工业4.0建模与仿真国家标准 252
8.4 “数字孪生-ChatGPT”的发展方向 255
8.4.1 问题的提出 255
8.4.2 基于SDG与CDG融合模型的深度学习 257
8.4.3 建模与仿真的自动进化 259
8.4.4 构建和扩展动态因果网络大模型的方法 259
8.4.5 超级人工智能 260
参考文献 261
附录 262
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| 內容試閱：
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第四次工业革命又称工业4.0，正以巨人的步伐大步走来。工业4.0 以数字化、智能化和网络化为显著特征，其中工业人工智能(AI)发挥着至关重要的作用。
工业AI 是人工智能技术与工业生产的融合，贯穿设计、生产、管理、服务等诸多环节，助力实现人类感知、分析、决策和行动(控制)等四种核心能力的超越。其本质是通用AI技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式、生产决策、资源优化配置等创新应用。工业AI 需要具备自感知、自学习、自执行、自决策、自适应的能力，以适应不断变化的动态工业环境，并完成多样化的工业生产任务，以便实现提升企业洞察力、提高生产效率、提高产品质量、节能环保、安全可靠等目标。
为了应对工业AI 带来的挑战，需要在教育系统中加强对AI 和相关技术的教育和培训，以培养未来的人-机协同的创新型AI 技术人才。现代智能化教育和培训，将是未来AI 发展的关键因素。
本书是针对如下两个主题的详尽解读。
?什么是当前具体可行的工业AI 技术? 如何实现?
?什么是当前具体可行的智能教学技术? 如何实现?
国际公认的具体可行的工业AI 核心技术是“数字孪生” 知识建模、推理与仿真。作者及其团队在过程工业领域从事建模与仿真技术研究40 余年，所研发的各种类型仿真器为我国石化、炼油与天然气工业培训了200 多万技术工人和工程师，成功开发了智能化危险与可操作性分析(HAZOP)技术及软件平台。该平台在化工与石化数千个生产装置上大规模应用成功，为降低重特大事故发生概率作出贡献，被教育部列入“1+ X”证书制度课程。智能化实时在线故障诊断专家系统在数套石化装置长周期不间断运行中应用成功。
大量的工业应用实践，使我们认识到实现工业AI 的关键是拥有我国自主知识产权的知识图谱全谱建模、推理与仿真的AI 软件平台，并且将其实实在在落地应用。本书对最新版AI3 软件进行了比较详细的解读，期望有助于读者尽快掌握其基本原理、技术细节和实际应用。AI3 是Artificial Intelligence 3 (人工智能-3)的简称，是一个面向事件的人工智能专家系统软件平台。AI3 可以用自然语言标准化、图形化、细粒度、直观、形象、方便和快捷地构建过程工业知识图谱全谱模型。新版AI3 软件采用了划时代的“混合建模” 技术，吸取了G2 (世界著名实时在线专家系统) “零信任模型，始终验证”的优点。该模型有能力构建极为丰富的工业大数据、静态陈述性(又称声明性)知识和动态过程性知识的混合模型，其中涉及约占全部知识80% 的隐性知识模型。AI3 的演绎、归因和双向(溯因)因果反事实高效多功能推理决策，是新一代AI 的核心技术之一，可以将知识模型中的隐性知识用自然语言显性化自动寻踪和解释。
AI3 软件平台是实现传统“感知型”自动化企业转型为“认知型”智能化企业的具体实施软件，是实时在线沟通人-机协同的“桥梁” 和“纽带”， AI3 增强和放大了人的实时感知、实时分析、科学决策和精准行动与优化控制的能力，是实现多领域工业4.0 数字孪生不可或缺的“利器”。
在开发与应用AI3 的基础上，作者查阅了近70 年来数万篇智能教学领域文献，通过对高引用率文献解读，吸取了启发、经验和教训，并将开发的仿真培训系统升级为基于仿真的智能教学系统SimAI3 [动手实践(Sim)和动脑思考(AI3)双轮驱动的智能教学认知工具软件平台]。本书比较全面深入地揭示了基于仿真的智能教学的知识体系。本书的目标是为我国教育改革和数字化转型提供切实的行之有效的理论、方法和技术。
本书介绍的SimAI3 软件具有高度普适性和泛在性，基本原理和实施方法适用于科学、技术、工程和数学(STEM)教学领域，包括技能培训与科学实验教学。
SimAI3 的具体应用包括：提高学生(包括操作人员) 过程工业仿真操作培训绩效；让学生“用专家的眼睛看世界”，提高开车、停车、事故处理、优化运行的准确识别、实时分析、科学决策及精准行动与控制等四种核心认知能力；实现基于计算机网络平台的远程(即教师不在身边)的个性化、启发式、探究式的智能化“专家陪练”教学；学习基于剧情案例的工业4.0 数字孪生建模与仿真实践及验证技术；实现基于剧情案例的科学与工程实验课程的细粒度模型跟踪智能教学；学习基于人工智能的过程工业系统深度安全评价技术[例如HAZOP、LOPA (保护层分析)、FMEA (故障模式与影响分析) 等]；学习基于实时在线故障诊断人工智能专家系统混合建模技术；遴选多专业的行为能力+ 认知能力的合格人才；进行学生(包括操作员)能力评估，包括行为和认知能力与绩效的全面与深度评估；进行过程工厂的操作员、工程师、生产管理人员、技术经理和厂长的工业4.0 安全绩效能力培训，提高他们的工业4.0 标准化知识表达和工业4.0 知识管理能力；等等。
借此机会，作者谨向北京东方仿真软件技术有限公司以夏迎春总经理(第二作者)为首的“AI3 合作团队”表示衷心的感谢。为了验证和实现SimAI3 在智能教学中的作用和绩效，在夏总经理的领导和亲自参与下，近三年来合作团队对SimAI3 软件平台进行了深入的应用、试验和验证工作，提出了许多改进措施和建议，为AI3 和SimAI3 软件平台的不断成熟做出了卓越贡献，使得AI3 和SimAI3 一年更新一次版本，直到目前的第三版本。
期待本书对读者深入了解工业AI 和智能教学技术方面有所帮助。由于作者认知能力的限度，本书可能存在着不足，恳请读者批评指正。
吴重光
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