检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机研究与发展》2020年第5期1021-1021,共1页Journal of Computer Research and Development
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.
关 键 词:知识引导 机器学习 实际应用环境 人工智能 因果推理 智能系统 数据驱动 智能方法
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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