物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法

当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上，这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此，现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态，即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终，人类的认知和机器智能认知互相混合，形成增强型的智能形态，这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。提出了一种物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法。从可信分布式数据、计算和算法，物理深度学习，融合系统运行规则的混合型深度强化学习，因果分析，可解释性AI与数字人5个方面详细阐述了...

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Published in智能科学与技术学报 Vol. 4; no. 4; pp. 571 - 583
Main Authors 张俊, 许沛东, 陈思远, 高天露, 戴宇欣, 张科, 赵杭, 高杰迈, 白昱阳, 李金星, 张浩然, 李湘, 陈玖香
Format Journal Article
LanguageChinese
Published POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 01.12.2022
Subjects
人机混合增强智能
可解释ai
因果分析
物理-数据-知识混合驱动方法
物理深度学习
系统管理与控制
虚拟数字人
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ISSN2096-6652
DOI10.11959/j.issn.2096-6652.202237

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Summary:当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上，这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此，现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态，即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终，人类的认知和机器智能认知互相混合，形成增强型的智能形态，这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。提出了一种物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法。从可信分布式数据、计算和算法，物理深度学习，融合系统运行规则的混合型深度强化学习，因果分析，可解释性AI与数字人5个方面详细阐述了所提方法。最后，以电力系统调控为背景，以3个应用为例分析了所提方法的应用方式和技术路径。
ISSN:2096-6652
DOI:10.11959/j.issn.2096-6652.202237