AI 怎麼樣畫力學物體受力圖 force diagram ？

我們的目的是， 給出任意一個力學圖， 例如下圖，程序能夠自動地把受力圖  force diagram 畫出來。 並給出說明。 

AI 的程序的每一種應用都是不一樣的。 比如自動駕駛和下圍棋。都需要對本領域有深刻的理解。 下面我們簡單討論一下AI 程序怎麼樣畫力學物體受力圖。 

給定畫力學物體受力圖基本原則，這些原則要寫入程序。比如：

1， 重力，對任何物體或人體，它都是存在的。 做受力圖第一步把它畫出來。可以畫在重心位置， 一般也就是物體中間的位置。

註：  重力， 是唯一隔空的力，就是物體不用接觸其他物體就可以得到。 其他任何力都需要有接觸。

2.  找出受力物體與其他物體的接觸點或接觸面。 如果其他物體對受力物體有支撐作用，即其他物體在受力物體之下， 受力物體的重力，或部分重力會施加於其他物體，力的方向垂直於接觸面。如果接觸面不平行於地面，對重力做二維坐標x-y分解，x -軸即為接觸平面。  

畫出其他物體對受力物體的重力反作用力， 大小相等，方向相反。

運用這些原則，程序應該會自己畫下面這樣簡單的 case.

程序應該還有圖像分析的模式識別模塊來識別圖像，這個可以用現成的開源軟件。由於圖像都比較簡單，應該沒有問題。 這樣它可以開始自己學習畫各種情況，比如上圖。 隨着實踐增加和數據積累，它應該自己能畫越來越複雜的情況。 我們可以預計開始的時候程序有不會，或做錯的時候，如同阿狗軟件下棋開始總是輸一樣， 自動駕駛軟件也必須受過訓練。 這也是軟件的必須的學習過程之一。 

如果是我們的程序沒有給出足夠的原則、 人工補充新情況所需要引入新的附加原則。 讓這樣程序就學會做類似情況。所以程序在開始階段就像一個學生。 但不會犯違反原則的錯誤，最後自己學會做各種比較複雜的情況，如人跑步。 

問題： 程序是否能自己推出新的應用原則，還只是會應用我們給定的原則？

如果給出一套自洽和完備的原則，比如牛頓三定律， 程序應該自己能學會從三定律推出具體的新原則。 但要設定推導邏輯。 這就是讓程序做研究了。 比如說，網上有人要求函數 f(n)=d(n)/∛n. 對n最大值。其中 d(n) 是數論中的著名的除數函數。 如果是可以求微分的函數，比較容易， 這個是離散函數，就要給出其他某些通用的原則。 但做多了，由於計算機的速度和數據庫容量、我們期待AI能解出這些一般人，甚至數學家短時間不能解出的函數。 這就是成功了。 

上面的受力圖原則實際上服從牛頓三定律， 可以從牛頓三定律推出。 但這個比較複雜。 不知道有沒有人做過。 我們直接從比較簡單的畫受力圖做起。 這將是一個很實用和很受中學生歡迎的 AI 程序。