从意图入手解决实际问题 海南大学研发人工意识原型系统
科技日报记者 张佳星 “人工智能通过数据、从意经验的图入题海统学习掌握人类的知识体系后,如何更加‘聪明’?”8月7日,手解识原海南大学计算机科学与技术学院教授段玉聪告诉科技日报记者,决实际问通过研发具有自主知识产权的学研型系技术体系,团队让人工智能进一步学习人脑处理数据、发人信息、工意知识、从意智慧和意图的图入题海统方式,具备相关能力,手解识原创新人工智能的决实际问发展路径。 据介绍,学研型系海南大学研发的发人人工意识原型系统已经初步试用于海南省人民医院等单位,从患者和医生的工意意图角度模拟医疗场景,开展人工智能参与的从意诊疗。段玉聪介绍,人工智能领域的学者始终在通过技术创新提升人工智能的可解释性与交互理解效率,在实践方面让人工智能模拟产生与人类相似的主观体验和思维能力。 为此,团队着力融合人工智能领域数据、信息、知识、智慧、意图(DIKWP)等多个方向,实现存储、传输、计算的一体化,获得了包括数据、信息、知识、智慧、意图语义通信技术在内的241项国内外发明专利。段玉聪表示,团队进一步将技术突破点整合凝练,研制了首个小模型低算力可解释的人工意识软件系统DIKWP-AC。该系统分为数理子系统和生理子系统。 通过与海南省人民医院等合作,该数理子系统开始应用于痛风、狼疮等诊疗场景中。段玉聪表示,系统可以通过对医生、患者、疾病、药物、诊疗等不同要素进行画像,模拟医患诊疗场景,最大程度地在数字世界中还原真实的医疗场景。 “与其他人工智能系统不同的是,该模型在获取医患双方的外在交互的同时,将内在思维过程纳入人工智能的计算参数中。”段玉聪表示,将医患交互与诊疗过程的外在表达和内在主观认知统一映射为模型之间的交互计算、推理等过程,将大大提高推理精度、处理效率和诊疗效果。 此外,该系统实现了知识图谱的可视化,在可解释性方面突破自然语言语义的模糊、不一致、不精确、不完整等限制,以自主原创的意图驱动的数据图谱、信息图谱、知识图谱、智慧图谱的形式提供可视化的医患双方交互认知通道,未来有望缓解医疗资源紧张、资源分布不平衡等问题,此外,系统的可解释性与算力效率也提高了应用可靠性。 据悉,为了与人工智能领域的学者广泛开展交流,来自海南大学DIKWP研究团队、日本长崎综合科学大学等多家单位的学者将于8月22日-24日联合举办首届世界人工意识大会(AC2023),该人工意识原型系统将在会上得到整体展示。
-
上一篇
-
下一篇
- 最近发表
- 随机阅读
-
- 个税年度汇算即将开始,看看你是否需要办理
- 西藏:拉日高速公路最长隧道帕当山隧道全线贯通
- 科普一下|点燃亚运主火炬,绿色甲醇如何实现“零碳”过程?
- 东风汽车举办科技创新周
- 成人肥胖等多项新版食养指南印发
- 这个黄金周,卫星带你瞰这片彩色的自然长廊!
- “中国天眼”发现76颗暗弱偶发脉冲星
- 东风汽车举办科技创新周
- 2026年冬奥会、冬残奥会吉祥物揭晓
- 中国克柔术选手刘毅获得金牌
- 广西梧州:武警官兵欢度国庆祝福伟大祖国
- 中国男子手球队赛前与观众合唱《歌词祖国》
- 脚气克星!我科研团队开发基于黄光+超声的真菌快速清理技术
- 我国科考队首次登顶世界第六高峰开展综合科学考察
- 国庆节里,他们奋战在“一号工程”现场
- 山东青岛:乐享科技魅力
- 全球首次使用物理方法高效分离手性物质
- 打造湾区交通中心,广州南沙纵深推进“百千万工程”
- 中国克柔术选手刘毅获得金牌
- 国家航天局:鹊桥二号2024年上半年发射
- 搜索
-