科學家在AI賦能軟件工程集結(jié)創(chuàng)新領(lǐng)域獲進展

近日，記者從武漢大學獲悉，該校計算機學院教授何克清團隊，在AI賦能的軟件工程集結(jié)創(chuàng)新領(lǐng)域取得了重要研究進展。相關(guān)研究成果成為ISO國際標準系列及國家標準系列，實現(xiàn)了我國軟件原創(chuàng)技術(shù)成為ISO標準系列的首次實質(zhì)性突破，并已經(jīng)在我國企業(yè)“大智云移”融合創(chuàng)新的“異構(gòu)集成”中成功應(yīng)用，獲得中國發(fā)明協(xié)會發(fā)明創(chuàng)業(yè)成果獎一等獎。相關(guān)論文發(fā)表在IEEE TSC、IEEE Access以及《計算機學報》期刊，獲得13項國家發(fā)明專利授權(quán)。

目前，AI研究經(jīng)歷著從感知智能到認知智能的發(fā)展，我國科技企業(yè)界AI融合技術(shù)發(fā)展迅猛。但是，AI及其賦能的AI系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一的科研范式、軟件范型，沒有形成理論體系和統(tǒng)一架構(gòu)等，AI系統(tǒng)“碎片化”的軟件開發(fā)仍然處于“算法+編程”的初創(chuàng)階段?！按笾窃埔啤比诤蠎?yīng)用使得AI系統(tǒng)越來越復雜，對AI賦能的軟件工程提出了集結(jié)創(chuàng)新的挑戰(zhàn)。

何克清團隊突出源頭創(chuàng)新，從認知的信息論入手，揭示了大數(shù)據(jù)生命期AI信息學過程：數(shù)據(jù)—信息—知識—價值（智能）—意義（智慧），及其知識—語義綜合集成迭代式整合方法論。團隊提出并闡述了面向大數(shù)據(jù)生命期AI信息學的認知過程是大數(shù)據(jù)驅(qū)動AI系統(tǒng)的軟件范型;論述了在面向領(lǐng)域/主題的大數(shù)據(jù)認知的知識逐步豐富的條件下，再過渡到傳統(tǒng)科研第1、2、3范式融合統(tǒng)一的第4科研范式，被認為是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新一代AI系統(tǒng)軟件工程的重要變革之道。

何克清團隊在科研成果與產(chǎn)業(yè)實踐的基礎(chǔ)上，提出AI賦能行業(yè)、推動軟件工程集結(jié)創(chuàng)新的五大核心技術(shù)：需求知識、核心算法和模型、行業(yè)大數(shù)據(jù)、領(lǐng)域/主題專家的知識、開放賦能的軟件體系架構(gòu)。

何克清表示，在需求知識的研究方面，該團隊創(chuàng)造了RGPS需求知識“元素周期表”刻畫的元模型及其按需模型選擇知識、價值的智能化服務(wù)方法，解決了國際上21種主流的Ontology-RGPS異構(gòu)模型或模型片段之間按需選擇交配與繁衍的知識—語義互操作性治理難題。

目前，該成果已成功推向國際，成為AI賦能行業(yè)、提供AI系統(tǒng)隨需應(yīng)變的基本智力技術(shù)，并成為ISO/IEC 19763-3，5，7，8，9國際標準系列，由ISO頒布執(zhí)行、全球推廣應(yīng)用。在核心算法和模型研究方面，他們還提出了具有針對性的RGPS知識元網(wǎng)絡(luò)模型以及按需“廣度學習”方法。

在此基礎(chǔ)上，何克清團隊研究人員進一步集結(jié)創(chuàng)新，提出了“大數(shù)據(jù)驅(qū)動”與“模型交互驅(qū)動”體系化結(jié)合的架構(gòu)。顛覆傳統(tǒng)的模型驅(qū)動的架構(gòu)MDA，采用主導研制的ISO國際標準系列及國家標準系列技術(shù)，創(chuàng)新開放賦能的模型交互驅(qū)動的體系架構(gòu)MiDA。包含MiDA的含意三角形內(nèi)核的隨需應(yīng)變、數(shù)據(jù)智能、計算智能的基本智力;外層的模型“異構(gòu)集成”“演化生長”“跨界學習與服務(wù)”等的交互智能賦能等，實現(xiàn)AI系統(tǒng)RGPS模型、模型片段的按需異構(gòu)集成，實現(xiàn)1+1>2的智能服務(wù);以及最外層的共性技術(shù)，賦能行業(yè)等所構(gòu)成。

截至目前，何克清團隊及其合作企業(yè)，應(yīng)用集結(jié)創(chuàng)新技術(shù)，設(shè)計開發(fā)了彈性賦能的企業(yè)云管理智能化軟件服務(wù)平臺，已成功推廣應(yīng)用于我國32個省級行政區(qū)、22個行業(yè)企業(yè)，有力提升了智慧企業(yè)的發(fā)展水平。

據(jù)悉，該研究獲得了國家“973”計劃項目和國家自然科學基金項目等資助。

（來源：http：//news.sciencenet.cn/htmlnews/2019/7/428468.shtm）