[信息办公室]
日报讯(祝梦莹记者张强)新一代指挥信息系统将如何发展？如何让人工智能为作战指挥服务？记者从国防科技大学系统工程学院了解到，该院大数据知识工程团队重点协助参谋人员开展情报合成和态势研判，提升情报业务智能化水平，并取得相应研究成果。最近，他们的研究论文“一种基于即时学习的未回答问题的归因方法”被第45届国际信息检索大会(ACM SIGIR)录用。
论文第一作者、博士生廖金枝表示，下一代认知人工智能的核心问题之一是如何让机器拥有“自我知识”，即能够判断任务是否在其能力范围内，并对认知决策做出合理解释。当涉及到智能文本处理时，传统的阅读理解模型不具备判断一个问题是否可以回答并解释其原因的能力，这使得现有模型在结果准确性敏感的特定领域的应用非常有限。它的挑战主要来自于提问的语义抽象性和复杂性。
受心理语言学的启发，该团队试图让机器模仿人的阅读理解策略——首先根据问题的背景信息对答案和解释进行初步猜测，然后在精读过程中逐步修改、接受或拒绝猜测，并提出了基于暗示学习框架的智能模型PTAU。该研究在无法回答问题的判断和归因方面取得了优异的表现，其创新性得到了国际领域同行的认可。
据论文作者、国防科技大学系统工程学院教授赵翔介绍，该研究是团队承担的科技创新2030重大项目——“新一代人工智能”的阶段性成果。该研究试图厘清智能模型的能力边界，为新一代指挥信息系统从“人工操作、系统辅助”走向“人机结合、智能驾驶”提供技术参考。
来源:科技日报
