本發(fā)明屬于人工智能開發(fā)領(lǐng)域，涉及一種交互系統(tǒng)，尤其是涉及一種面向人工智能研究的模塊化可編程分布式交互系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

以群體智能和機器學(xué)習(xí)為代表的人工智能研究領(lǐng)域，因其近些年在商業(yè)數(shù)據(jù)分析、工業(yè)和社會應(yīng)用中的許多成功案例，為企業(yè)帶了大量的效益與競爭機會。越來越多的企業(yè)和科研工作者參與到了人工智能相關(guān)理論、方法及工程的研發(fā)中來。

然而，對于人工智能交叉學(xué)科的科研者來說，他們更側(cè)重利用人工智能技術(shù)解決所屬學(xué)科問題，而從數(shù)據(jù)分析處理到應(yīng)用往往需要很長的摸索階段。由于缺乏經(jīng)驗，可能數(shù)據(jù)的處理方式，或者算法如何進行比較和分析等問題都會帶來不小的挑戰(zhàn)。這種高昂的學(xué)習(xí)代價阻礙了人工智能技術(shù)在交叉領(lǐng)域發(fā)揮作用。

此外，對于專注人工智能創(chuàng)新的研究人員來說，在處理當下具有挑戰(zhàn)性的大數(shù)據(jù)問題上，由于個人電腦運算能力的明顯不足和編譯環(huán)境的不匹配，算法的研發(fā)效率與技術(shù)交流受到了很大的影響。如果平臺提供高效的云計算技術(shù)支持和在線開發(fā)算法功能，這些優(yōu)勢都將為人工智能技術(shù)的研發(fā)人員節(jié)省大量時間，加速開發(fā)流程。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種面向人工智能研究的模塊化可編程分布式交互系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種面向人工智能研究的模塊化可編程分布式交互系統(tǒng)，包括：

人工智能模塊存儲單元，用于存儲至少一個人工智能模塊；

圖形化展示調(diào)用單元，用于響應(yīng)用戶的操作指令，將人工智能模塊以圖形化方式展示并調(diào)用對應(yīng)的人工智能模塊，構(gòu)成一數(shù)據(jù)處理流程；

數(shù)據(jù)輸入單元，用于接收用戶的輸入數(shù)據(jù)；

執(zhí)行單元，用于根據(jù)所述輸入數(shù)據(jù)及所述數(shù)據(jù)處理流程調(diào)用分布式云服務(wù)器進行數(shù)據(jù)處理；

結(jié)果展示單元，用于接收執(zhí)行單元的數(shù)據(jù)處理結(jié)果并展示，具體可以將算法運算過程的迭代細節(jié)展現(xiàn)出來，利于分析算法性能。

所述人工智能模塊為封裝有人工智能算法的模塊。

所述人工智能算法包括數(shù)據(jù)讀取算法、數(shù)據(jù)預(yù)處理算法、特征工程算法、機器學(xué)習(xí)模型算法以及評估測試模型展示算法。

所述圖形化展示調(diào)用單元包括：

指令檢測子單元，用于檢測用戶的操作指令；

圖形化子單元，用于根據(jù)所述操作指令將對應(yīng)的人工智能模塊進行圖形化表示；

關(guān)聯(lián)調(diào)用子單元，用于根據(jù)所述操作指令從所述人工智能模塊存儲單元中調(diào)用對應(yīng)的人工智能算法，實現(xiàn)圖形化表示與人工智能算法的關(guān)聯(lián)映射。

該交互系統(tǒng)還包括：

在線開發(fā)單元，用于接收用戶的編程代碼并封裝為人工智能模塊，存儲入人工智能模塊存儲單元中。

所述編程代碼通過在線編程獲得或上傳方式獲得。

該交互系統(tǒng)還包括：

結(jié)果對比分析單元，用于調(diào)用多個人工智能模塊進行數(shù)據(jù)處理效果對比分析，并向結(jié)果展示單元反饋對比分析結(jié)果。

該交互系統(tǒng)還包括：

定期更新單元，用于定期更新所述人工智能模塊存儲單元中的人工智能模塊數(shù)據(jù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

1、本發(fā)明具有圖形化展示調(diào)用單元，實現(xiàn)優(yōu)秀的圖形化操作交互界面。本發(fā)明將復(fù)雜的算法封裝為可以關(guān)聯(lián)的模塊，用戶通過圖形化的調(diào)用模塊，更易理解和修改人工智能開發(fā)的流程，幫助需要快速使用人工智能技術(shù)或者實現(xiàn)人工智能算法的快速開發(fā)的科研人員。

2、本發(fā)明具有在線開發(fā)單元，實現(xiàn)面向科研人員的在線開發(fā)功能。本發(fā)明可以實現(xiàn)在線編程開發(fā)的功能，不僅可以實現(xiàn)在線編譯，更重要的是可以將自主開發(fā)的代碼封裝為模塊，嵌入標準化的項目當中，使其更專注于算法創(chuàng)新性的研發(fā)。

3、本發(fā)明可以將用戶自主開發(fā)的算法模塊與標準的模塊對比，平臺將從科研的角度為用戶提供多指標，易展示的分析結(jié)果，幫助用戶在對比展示時擁有可靠權(quán)威的分析結(jié)果。

4、本發(fā)明可以調(diào)用分布式云服務(wù)器進行數(shù)據(jù)處理，具有高效穩(wěn)定的計算資源，利用分布式構(gòu)架和服務(wù)器并行計算為用戶提供了穩(wěn)定而快速的計算資源，提高用戶的科研效率與處理海量數(shù)據(jù)的能力。

5、本發(fā)明的結(jié)果展示單元可以將算法的迭代細節(jié)展現(xiàn)出現(xiàn)，利于科研人員算法研究；實時顯示算法運算過程中損失函數(shù)、分類準確率等指標的變化，監(jiān)控算法運行情況。

6、本發(fā)明具有定期更新單元，可以根據(jù)算法文獻資源及用戶自主開發(fā)的算法模塊進行整合應(yīng)用展示，幫助用戶更快地熟悉和掌握平臺的使用，也能了解到關(guān)于人工智能領(lǐng)域的熱點動態(tài)，同時也節(jié)省了代碼復(fù)現(xiàn)周期，對于人工智能平臺算法平臺的完備提供了很好的幫助，有助于構(gòu)建良好的人工智能發(fā)展環(huán)境。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明原理構(gòu)架圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細說明。本實施例以本發(fā)明技術(shù)方案為前提進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。

如圖1-圖2所示，本實施例提供一種面向人工智能研究的模塊化可編程分布式交互系統(tǒng)，包括人工智能模塊存儲單元1、圖形化展示調(diào)用單元2、數(shù)據(jù)輸入單元3、執(zhí)行單元4和結(jié)果展示單元5。其中：人工智能模塊存儲單元1用于存儲至少一個人工智能模塊，所述人工智能模塊為封裝有人工智能算法的模塊，人工智能算法包括數(shù)據(jù)讀取算法、數(shù)據(jù)預(yù)處理算法、特征工程算法、機器學(xué)習(xí)模型算法以及評估測試模型展示算法等；圖形化展示調(diào)用單元2用于響應(yīng)用戶的操作指令，將人工智能模塊以圖形化方式展示并調(diào)用對應(yīng)的人工智能模塊，構(gòu)成一數(shù)據(jù)處理流程；數(shù)據(jù)輸入單元3用于接收用戶的輸入數(shù)據(jù)；執(zhí)行單元4用于根據(jù)所述輸入數(shù)據(jù)及所述數(shù)據(jù)處理流程調(diào)用分布式云服務(wù)器進行數(shù)據(jù)處理；結(jié)果展示單元5用于接收執(zhí)行單元的數(shù)據(jù)處理結(jié)果并展示。

所述圖形化展示調(diào)用單元2包括指令檢測子單元、圖形化子單元和關(guān)聯(lián)調(diào)用子單元，指令檢測子單元用于檢測用戶的操作指令，圖形化子單元用于根據(jù)所述操作指令將對應(yīng)的人工智能模塊進行圖形化表示，關(guān)聯(lián)調(diào)用子單元用于根據(jù)所述操作指令從所述人工智能模塊存儲單元中調(diào)用對應(yīng)的人工智能算法，實現(xiàn)圖形化表示與人工智能算法的關(guān)聯(lián)映射。用戶可根據(jù)任務(wù)利用圖形化展示調(diào)用單元搭建相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理流程，幫助用戶根據(jù)需要快速處理上傳的數(shù)據(jù)，快速得到分析結(jié)果，而無需對封裝的算法內(nèi)容有詳盡的了解，用戶可透過這個結(jié)果可以對數(shù)據(jù)的處理難易程度和最佳處理方式得到量化的認識和明確的研究方向。

本系統(tǒng)的執(zhí)行單元4可以調(diào)用分布式云服務(wù)器進行數(shù)據(jù)處理，提供的穩(wěn)定可靠與快速高效的計算與存儲保障。

本發(fā)明的另一實施例中，該交互系統(tǒng)還包括在線開發(fā)單元6，用于接收用戶的編程代碼并封裝為人工智能模塊，存儲入人工智能模塊存儲單元中，所述編程代碼通過在線編程獲得或上傳方式獲得。通過在線開發(fā)單元，本系統(tǒng)可以實現(xiàn)用戶根據(jù)不同研究任務(wù)，通過在線編程或者上傳代碼的方式自主開發(fā)人工智能模塊，測試自行開發(fā)的模塊代碼。

本發(fā)明的另一實施例中，該交互系統(tǒng)還包括結(jié)果對比分析單元7，用于調(diào)用多個人工智能模塊進行數(shù)據(jù)處理效果對比分析，并向結(jié)果展示單元反饋對比分析結(jié)果。如可將自主研發(fā)的經(jīng)封裝后的模塊和人工智能模塊存儲單元1中的標準模塊聯(lián)合調(diào)用，對比分析，利用分布式計算服務(wù)，加速編譯代碼速度，同時能夠和一些標準的模塊進行比對顯示優(yōu)劣。對于人工智能新技術(shù)的研發(fā)人員，標準的模塊化調(diào)用節(jié)省了重復(fù)的代碼編寫工作，而自主在線開發(fā)模塊功能則使其可以專注于核心算法的研法工作，提高科研創(chuàng)新效率。

本發(fā)明的另一實施例中，該交互系統(tǒng)還包括定期更新單元8，用于定期更新所述人工智能模塊存儲單元中的人工智能模塊數(shù)據(jù)。

該交互系統(tǒng)還可以包括用戶登錄入口，提高系統(tǒng)使用的安全性。

以上詳細描述了本發(fā)明的較佳具體實施例。應(yīng)當理解，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員無需創(chuàng)造性勞動就可以根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思作出諸多修改和變化。因此，凡本技術(shù)領(lǐng)域中技術(shù)人員依本發(fā)明的構(gòu)思在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上通過邏輯分析、推理或者有限的實驗可以得到的技術(shù)方案，皆應(yīng)在由權(quán)利要求書所確定的保護范圍內(nèi)。