Integrating Machine Learning, Deep Learning and Robotics for Intelligent Information Management and Decision Support

方法

文献综述，比较ML、DL、机器人及集成方法在准确率、可扩展性、可解释性等维度。

发现

集成学习、推理与机器人执行可构建可信、自适应、可解释的决策支持系统。

机会点

农业场景下多模态基础模型与自学习机器人、边缘AI及联邦学习的可信决策集成仍待研究。

机器学习、深度学习与机器人技术正在革新智能信息管理与决策支持的格局，将数据处理、预测分析与自主行动紧密连接。本综述探讨了集成智能系统的概念背景、技术架构与应用领域，汇集了机器学习、深度学习、机器人感知、自主控制、强化学习、数字孪生、边缘人工智能、联邦学习以及人在回路决策支持等方面的最新进展。本综述还从准确性、可扩展性、适应性、计算效率、可解释性与实时决策等维度，对机器学习、深度学习、机器人技术及集成方法进行了比较。这些技术在医疗健康、制造业、供应链、金融、网络安全、智慧城市、农业和环境监测等领域日益发挥重要作用。尽管已取得显著进展，但仍有许多挑战亟待解决，如数据质量、隐私、安全、互操作性、计算复杂性、透明度与信任等问题。多模态智能、基础模型、分布式学习与自学习机器人有望在未来智能系统中日益普及。总之，学习、推理与机器人执行三者集成，为现实复杂环境中可信赖、自适应、可解释且以人为本的决策支持奠定了坚实基础，并保持了人类在决策过程中的有效参与以及系统治理的责任。