[发明专利]人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法在审

专利信息
申请号: 201910819829.7 申请日: 2019-08-31
公开(公告)号: CN110705957A 公开(公告)日: 2020-01-17
发明(设计)人: 谢兆贤;倪建成;高峰;陆思诺;林莉莎;华锐 申请(专利权)人: 曲阜师范大学
主分类号: G06Q10/10 分类号: G06Q10/10;G06F16/28
代理公司: 33258 温州名创知识产权代理有限公司 代理人: 程嘉炜
地址: 272000 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 建议结果 专业数据库 个人数据库 人工智能 人机协同 综合权重 云系统 反馈 更新 人工智能领域 人工智能算法 判断结果 专业建议 专业数据 协同式 云服务 场景 决策
【说明书】:

发明提出了一种人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法,属于人工智能领域。在多人一机协同式人工智能云服务的场景下、与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库数量超过个人数据库总数的一半的情况时,本发明所述方法先计算与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的综合权重,再判断综合权重是否大于专业数据更新决策值。判断结果为是时,对专业数据库的相应数据进行更新。否则,不更新专业数据库的数据。实施上述步骤后,采用人工智能算法、基于当前专业数据库得到建议结果,并反馈给用户,以解决当多个个人建议结果不均与专业建议结果相同时,人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈问题。

技术领域

本发明涉及一种数据库的数据更新方法,属于人工智能领域。

背景技术

现有的人工智能(AI)按照其智能程度可简单地分为强人工智能和弱人工智能。

强人工智能认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器。这类机器被认为是有知觉的,有自我意识的,可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系,有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。在某种意义上,这类机器可以看作是一种新的文明。

弱人工智能认为不可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器。这类机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。这类机器仅仅提供建议结果,仍需要人类做最后的决策。

人机协同架构是现有弱人工智能云系统的发展趋势,人机协同式弱人工智能云系统以人工智能算法为核心,依托于专业数据库和个人数据库,为用户提供人工智能在线服务。人机协同式弱人工智能云系统得到建议结果的流程为:云主机将用户发来的问题转发至云服务器。在接收到用户问题后,云服务器基于人工智能算法和专业数据库得到专业建议结果,与此同时,云服务器基于人工智能算法和多个个人数据库得到多个个人建议结果。由此,人机协同式弱人工智能云系统的建议结果的反馈必然会涉及以下问题:

当多个个人建议结果不均与专业建议结果相同时,人机协同式弱人工智能云系统如何对用户进行反馈。

发明内容

本发明为解决以上人机协同式弱人工智能云系统存在的问题,提出了一种人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法。

本发明所述的人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法包括:

在多人一机协同式人工智能云服务的场景下、采用人工智能算法并基于一个专业数据库和多个个人数据库处理同一问题、与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库数量超过个人数据库总数的一半时,计算与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的综合权重;

判断所述综合权重是否大于既定的专业数据更新决策值;

当判断结果为是时,基于所述问题和与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库所给出的建议结果对专业数据库的相应数据进行更新;

当判断结果为否时,不对专业数据库的相应数据进行更新;

采用人工智能算法、基于当前专业数据库得到建议结果,并将该建议结果反馈给用户;

数据库建议结果为采用人工智能算法、基于该数据库得到的建议结果。

作为优选的是,所述综合权重的计算方法包括:

平均分配所述多个个人数据库的权重,并计算与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的总权重;

对于与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库,获取每个数据库的权重与既定的该数据库权重比例系数的乘积,并将所有乘积之和作为与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的总权重;

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