The purpose of this paper is to examine the opportunities and barriers of Integrated Human-Machine Intelligence (IHMI) in civil engineering. Integrating artificial intelligence's high efficiency and repeatability with humans' adaptability in various contexts can advance timely and reliable decision-making during civil engineering projects and emergencies. Successful cases in other domains, such as biomedical science, healthcare, and transportation, showed the potential of IHMI in data-driven, knowledge-based decision-making in numerous civil engineering applications. However, whether the industry and academia are ready to embrace the era of IHMI and maximize its benefit to the industry is still questionable due to several knowledge gaps. This paper thus calls for future studies in exploring the value, method, and challenges of applying IHMI in civil engineering. Our systematic review of the literature and motivating cases has identified four knowledge gaps in achieving effective IHMI in civil engineering. First, it is unknown what types of tasks in the civil engineering domain can be assisted by AI and to what extent. Second, the interface between human and AI in civil engineering-related tasks need more precise and formal definition. Third, the barriers that impede collecting detailed behavioral data from humans and contextual environments deserve systematic classification and prototyping. Lastly, it is unknown what expected and unexpected impacts will IHMI have on the AEC industry and entrepreneurship. Analyzing these knowledge gaps led to a list of identified research questions. This paper will lay the foundation for identifying relevant studies to form a research roadmap to address the four knowledge gaps identified.


翻译:将人工智能的高效和可重复性与人类的适应性结合起来,可以促进在土木工程项目和紧急情况期间及时可靠的决策; 其它领域的成功案例,例如生物医学、保健和运输,表明国际人工智能在众多土木工程应用中以数据驱动、知识为基础的决策方面的潜力; 然而,由于一些知识差距,工业和学术界是否准备接受国际人工智能时代并尽可能扩大它对工业的惠益仍然值得怀疑; 因此,本文件呼吁今后研究在土木工程项目和紧急情况中应用国际人工智能智能技术的价值、方法和挑战,我们系统地审查文献和激励案例,发现在民用工程中有效实现国际人工智能模型方面的四个知识差距。 首先,尚不清楚何种类型的土木工程领域的任务可以得到AI的协助,以及在多大程度上得到。 第二,由于若干知识差距,人类和AI之间在土木工程相关任务上的关联需要更准确和正式的定义。 第三,妨碍收集从人类和背景环境研究中得出详细的行为学数据的障碍,最后是A型和背景环境的预期影响。

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《工程》是中国工程院(CAE)于2015年推出的国际开放存取期刊。其目的是提供一个高水平的平台,传播和分享工程研发的前沿进展、当前主要研究成果和关键成果;报告工程科学的进展,讨论工程发展的热点、兴趣领域、挑战和前景,在工程中考虑人与环境的福祉和伦理道德,鼓励具有深远经济和社会意义的工程突破和创新,使之达到国际先进水平,成为新的生产力,从而改变世界,造福人类,创造新的未来。 期刊链接:https://www.sciencedirect.com/journal/engineering
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