机构名称：
¥ 1.0
80 年代初期，D. Dilworth 就提出了他对人工智能在镜头设计中的看法 [1]。他谈到了当时他的公司采用的两种主要方法。第一种是“自然语言界面”，第二种是将人工智能用作专家系统。第一种方法与我们实际的人工智能概念相去甚远，但第二种方法在某种程度上是软件通过研究专家设计的镜头来制定规则，从而“学习”光学的一种手段。他认识到人工智能是所谓的“处女地”，因为没有人研究过人工智能在镜头设计中的潜力。90 年代，镜头设计的趋势是全局优化和遗传算法 [2,3,4]。Dilworth 改进了他的“专家系统”，今天我们可以将其看作是一种不同的人工智能应用 [5]。人工智能在镜头设计中的想法不再受到关注。在 2002 年的 IODC 会议上，香农做了一个关于“镜头设计五十年”的演讲；我们现在知道了什么是当时不知道的？’[6]。我从手稿中摘录了以下句子：“未来的进步可能需要在设计程序中构建更多基础知识。未来的镜头设计程序需要纳入学习和教学功能。设计程序应该成为知识的宝库，以及一套工具。”香农看到设计程序可以做更多的事情，这也许就是未来。因此在接下来的十年里，该领域出现了新的应用，第一个是计算成像 [7] ，其次是新型表面，包括泽尔尼克和自由曲面等等。这些新的镜头设计趋势需要镜头设计师尚未完全掌握的额外技能。因此，为了有效地使用它，镜头设计师需要一些帮助。这就是为什么 (也许) 最早的 AI 应用之一是关于自由曲面的 [8] 。这么多年来，我们可以肯定，从镜头设计的角度来看，如果 AI 能够做到以下几点，它就会很有用：
人工智能时代的光学设计
主要关键词
相关文件推荐
