面向认知赋能的人机协作：进展、挑战和展望

目录介绍

0 前言

1 人机协作认知赋能的方法

1.1 交互感知

1.1.1 机器对人的感知

1.1.2 人对机器的感知

1.2 任务规划与执行

1.2.1 任务推理与动态决策

1.2.2 洞察增强与决策辅助

1.3 技能学习

1.3.1 机器人技能获取

1.3.2 人类实操技能提升

2 面向认知赋能的知识图谱构建与推理关键技术

2.1 支持双向认知对齐的知识图谱构建关键技术

2.1.1 本体建模与语义规范化技术

2.1.2 实体抽取与关系抽取技术

2.1.3 知识图谱嵌入技术

2.1.4 多模态知识表示与融合

2.2 支持任务优化决策的知识图谱推理技术

2.2.1 支持任务优化的基于规则推理技术

2.2.2 支持动态决策的基于智能算法的推理技术

3 现存问题与展望

3.1 现存问题

(1) 人机认知对齐的困难

(2) 多模态信息整合困难

(3) 任务规划与执行的复杂性

(4) 动态决策的困难

(5) 技能与知识的统一表征与泛化挑战

(6) 生成式人工智能在任务理解中的局限性

3.2 展望

(1) 提升人机双向认知对齐的精准度及时效性

(2) 增强多模态信息的深度融合与语义统一

(3) 构建智能化的任务规划和执行框架

(4) 提升动态决策的实时性与敏捷性

(5) 构建精准的技能图以支持任务分配与决策

(6) 融合知识图谱与大语言模型增强认知协同

4 结论