當前，以大數據驅動的機器學習為核心的人工智能在不確定性、脆弱性和開放性實際應用環(huán)境中面臨重大挑戰(zhàn).隨著知識引導的興起，一種新的學習范式——“知識引導+數據驅動”的人機混合增強智能應運而生.其基本思路是將人的高級認知、推理和隨機決策能力引入到機器高效的計算過程中，實現人在回路的混合增強智能.人機混合的增強智能還面臨一系列難題，例如，如何將人的認知、決策行為與機器的知識表征、因果推理過程有效融合；如何構建面向不同計算應用任務的人機混合智能增強智能方法；如何表征和評估人與機器形成的混合增強智能系統(tǒng)的性能等.

《計算機研究與發(fā)展》擬于2020年12月出版應用技術專題——人機混合增強智能的典型應用.本專題希望圍繞上述難題討論人機混合增強智能的關鍵技術與發(fā)展趨勢，報導相關技術在行業(yè)中的實踐案例，交流思想和成果，進而促進相關技術的研究與發(fā)展.

征文內容本專題包括(但不限于)下列主題：

1) 人機混合的知識表征與融合；

2) 人機混合的知識理解與因果推理；

3) 人機混合增強智能在教育領域的典型應用；

4) 人機混合增強智能在輿情分析領域的典型應用；

5) 人機混合增強智能在智慧稅務領域的典型應用；

6) 人機混合增強智能在智慧醫(yī)療領域的典型應用.

投稿要求

1) 論文應屬于作者的科研成果，數據真實可靠，具有重要的學術價值與推廣應用價值，未在國內外公開發(fā)行的刊物或會議上發(fā)表或宣讀過，不存在一稿多投問題.作者在投稿時，需向編輯部提交版權轉讓與投稿聲明.

2) 論文一律用Word排版，格式體例請參考《計算機研究與發(fā)展》近期文章.

3) 論文請通過期刊網站 (http://crad.ict.ac.cn)進行投稿，并在作者留言中注明“人機混合增強智能2020專題”(否則按自由來稿處理).

重要日期

征文截止日期: 2020年9月15日 錄用通知日期: 2020年10月15日

修改稿提交日期: 2020年10月20日 出版日期: 2020年12月

特邀編委

鄭慶華 教授 西安交通大學 qhzheng@mail.xjtu.edu.cn

聯系方式

編輯部：crad@ict.ac.cn， 010-62620696, 010-62600350

通信地址： 北京2704信箱《計算機研究與發(fā)展》編輯部

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