近年來，各種型別的**機械人層出不窮，人機互動控制策略對於**機械人實現臨床應用意義重大。通過上文的回顧分析，可以看出，現有人機互動控制依然存在如下問題。
⑴ 目前還不存在一種通用的人機互動控制策略。針對患者損傷部位及損傷程度採用合適的控制策略是常規的方案，但正如前文所述，現有**機械人系統的互動控制系統通常缺乏嚴格的穩定性證明，對患者存在潛在的二次傷害風險。
⑵ 文中多次提到，「有利於激發患者積極性，提高**效果」，但如何評價機械人輔助訓練的**效果仍然是乙個開放的問題。由於患者個體情況差異性、損傷部位及損傷程度不同、訓練策略的差異性等，目前並沒有**機械人訓練效果的統一評價標準。該問題的進一步研究對於設計科學的人機互動控制策略具有重要的價值與意義。
⑶ **機械人整合虛擬實境場景，可增強患者與機械人之間的互動性、娛樂性，使患者身臨其境，激發患者主動參與運動訓練的積極性。例如，提供由患者自身努力即可完成的遊戲任務，可以使患者更有成就感，進而增強**的信心與決心。虛擬實境技術將在**機械人系統研發設計中，發揮越來越重要的作用。
⑷ 生物電訊號，如表面肌電與腦電訊號，能夠直觀反應人體主動參與**訓練的意圖，非常適合用於執行主動訓練，但生物電訊號受外界環境因素影響較大，意圖識別的可靠性相對較差，這是生物電訊號臨床實用化亟待解決的問題。
⑸ 電刺激訊號可刺激相關肌肉收縮與伸張[41] ，若運用電刺激模仿甚至替代中樞神經系統電脈衝訊號的功能，可一定程度幫助患者恢復正常肢體功能，如通過電刺激腓腸肌，進而輔助踝關節運動，可獲得正常步態行走效果[42-45] 。目前市面上已有較多類似醫療器械，但大多沒有實現與表面肌電訊號的實時同步功能。將電刺激脈衝、肌肉、表面肌電訊號構成「控制器 - 執行器 - 反饋模組」完整閉環系統，進而替代受損的脊髓神經功能，具有巨大的應用前景與研究價值。
《中國人工智慧學會通訊》 2 24 結 果
我們將人類 bpl 以及其他模型在 5 個概念學習任務上的結果並列進行對比，檢驗僅從乙個或一些樣例得到的不同形式的泛化 見圖 5 的樣例任務 所有的行為實驗都是通過亞馬遜土耳其機械人 mechanical turk 進行的，實驗的詳細流程請參考 s5 章節。主要實驗結果總結在圖 6 中，額外的殘缺分...
《中國人工智慧學會通訊》 1 32 詞嵌入
在此基礎上，也有研究者關注如何利用已有的知識庫來改進詞嵌入模型。wang 等人 5 結合知識圖譜和未標註語料在同一語義空間中來聯合學習知識和詞的向量表示，這樣可以更有效地實體詞的嵌入。rothe等人 6 直接利用 wordnet 知識庫的詞和語義集的關係來學習詞嵌入，能更好地利用已有的知識庫。該 獲...
《中國人工智慧學會通訊》 7 14 研究展望
結構化神經網路模型 目前在推薦系統已發表的學術 中，比較成功的神經網路模型還是基於多層感知器架構進行變型的模型，很少有相關公開的科研成果報道基於結構化的神經網路模型取得了顯著提高。這裡結構化神經網路主要包括基於序列的迴圈神經網路或者樹結構的遞迴神經網路。目前推薦系統面臨的資料附加資訊不斷增加，因此原...