從意圖入手解決實際問題 海南大學研發人工意識原型系統
(相關資料圖)
科技日報記者 張佳星
“人工智能通過數據、經驗的學習掌握人類的知識體系后，如何更加‘聰明’？”8月7日，海南大學計算機科學與技術學院教授段玉聰告訴科技日報記者，通過研發具有自主知識產權的技術體系，團隊讓人工智能進一步學習人腦處理數據、信息、知識、智慧和意圖的方式，具備相關能力，創新人工智能的發展路徑。
據介紹，海南大學研發的人工意識原型系統已經初步試用于海南省人民醫院等單位，從患者和醫生的意圖角度模擬醫療場景，開展人工智能參與的診療。段玉聰介紹，人工智能領域的學者始終在通過技術創新提升人工智能的可解釋性與交互理解效率，在實踐方面讓人工智能模擬產生與人類相似的主觀體驗和思維能力。
為此，團隊著力融合人工智能領域數據、信息、知識、智慧、意圖（DIKWP）等多個方向，實現存儲、傳輸、計算的一體化，獲得了包括數據、信息、知識、智慧、意圖語義通信技術在內的241項國內外發明專利。段玉聰表示，團隊進一步將技術突破點整合凝練，研制了首個小模型低算力可解釋的人工意識軟件系統DIKWP-AC。該系統分為數理子系統和生理子系統。
通過與海南省人民醫院等合作，該數理子系統開始應用于痛風、狼瘡等診療場景中。段玉聰表示，系統可以通過對醫生、患者、疾病、藥物、診療等不同要素進行畫像，模擬醫患診療場景，最大程度地在數字世界中還原真實的醫療場景。
“與其他人工智能系統不同的是，該模型在獲取醫患雙方的外在交互的同時，將內在思維過程納入人工智能的計算參數中。”段玉聰表示，將醫患交互與診療過程的外在表達和內在主觀認知統一映射為模型之間的交互計算、推理等過程，將大大提高推理精度、處理效率和診療效果。
此外，該系統實現了知識圖譜的可視化，在可解釋性方面突破自然語言語義的模糊、不一致、不精確、不完整等限制，以自主原創的意圖驅動的數據圖譜、信息圖譜、知識圖譜、智慧圖譜的形式提供可視化的醫患雙方交互認知通道，未來有望緩解醫療資源緊張、資源分布不平衡等問題，此外，系統的可解釋性與算力效率也提高了應用可靠性。
據悉，為了與人工智能領域的學者廣泛開展交流，來自海南大學DIKWP研究團隊、日本長崎綜合科學大學等多家單位的學者將于8月22日-24日聯合舉辦首屆世界人工意識大會（AC2023），該人工意識原型系統將在會上得到整體展示。
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