【FITEE 2016-2017精选】混合-增强智能：协作与认知
中文摘要：
人工智能追求的长期目标是使机器能像人一样学习和思考。由于人类面临的许多问题具有不确定性、脆弱性和开放性，任何智能程度的机器都无法完全取代人类，这就需要将人的作用或人的认知模型引入到人工智能系统中，形成混合-增强智能的形态，这种形态是人工智能或机器智能的可行的、重要的成长模式。混合-增强智能可以分为两类基本形式：一类是人在回路的人机协同混合增强智能，另一类是将认知模型嵌入机器学习系统中，形成基于认知计算的混合智能。本文讨论人机协同的混合-增强智能的基本框架，以及基于认知计算的混合-增强智能的基本要素：直觉推理与因果模型、记忆和知识演化；特别论述了直觉推理在复杂问题求解中的作用和基本原理，以及基于记忆与推理的视觉场景理解的认知学习网络；阐述了竞争-对抗式认知学习方法，并讨论了其在自动驾驶方面的应用；最后给出混合-增强智能在相关领域的典型应用。
关键词：
作者：
郑南宁，刘子熠，任鹏举，马永强，陈仕韬，余思雨，薛建儒，陈霸东，王飞跃
单位： 西安交通大学人工智能与机器人研究所视觉信息处理及应用国家工程实验室 中国西安市，71009；中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室 中国北京市，100190 本文引用格式： Nan-ning Zheng, Zi-yi Liu, Peng-ju Ren, Yong-qiang Ma, Shi-tao Chen, Si-yu Yu, Jian-ru Xue, Ba-dong Chen, Fei-yue Wang, 2017. Hybrid-augmented intelligence: collaboration and cognition. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 18(2): 153-179. http://dx.doi.org/10.1631/FITEE.1700053 |
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