摘要
当前,以大数据驱动的机器学习为核心的人工智能在不确定性、脆弱性和开放性实际应用环境中面临重大挑战.随着知识引导的兴起,一种新的学习范式——“知识引导+数据驱动”的人机混合增强智能应运而生.其基本思路是将人的高级认知、推理和随机决策能力引入到机器高效的计算过程中,实现人在回路的混合增强智能.人机混合的增强智能还面临一系列难题,例如,如何将人的认知、决策行为与机器的知识表征、因果推理过程有效融合;如何构建面向不同计算应用任务的人机混合智能增强智能方法;如何表征和评估人与机器形成的混合增强智能系统的性能等.
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1226-1226,共1页
Journal of Computer Research and Development
