需求简要说明及主要技术参数 |
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针对风险评估、趋势预测等重大领域中人工智能可解释性差、置信度低、推理能力不足等问题,研究基于人机混合的认知增强技术,能够通过专家-专家、专家-机器、机器-机器的多重协同交互,提升智能系统对开放、模糊问题的认知和推断能力,并建立反映大规模动态逻辑关联体系的人机协同分析认知视图。通过人机混合,机器推断过程转化为可解释逻辑关系或规则的比率不低于80%,对低置信预测结果(低于0.7)的置信度平均提升不小于0.2。
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