【论文分享】浅谈人工智能在监理领域的应用方向（二）

探讨了人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在监理领域的应用，重点包括通过建立监理领域的 AI 模型，提供智能化的监理工作支持 ；构建监理领域“类 ChatGPT”智慧专家系统，为监理人员提供专业指导 ；建立多模态监理模型，实现数据交互融合和智慧监理。通过研究和分析这些应用在实际工作中的效果，为监理行业的数字化转型提供借鉴和参考，促进监理行业的高质量发展。

“类ChatGPT”是一种基于自然语言处理和生成式模型的人工智能技术，能够生成连贯、有逻辑的自然语言文本。与传统的ChatGPT不同，“类ChatGPT”融合了特定领域的专业知识，使得模型在特定领域中能够提供更准确且有针对性的回答、建议或解决方案。

由于ChatGPT是通过预训练学习大规模互联网文本数据的方式来获取语言知识的，无法直接获取特定行业或专业领域的信息，且其知识是基于预训练时的数据快照，可能不包含最新的行业发展和动态信息，因此其在专业知识方面存在一定的局限性。此外，GPT模型对于训练数据的依赖性使其容易受到数据质量和偏见的影响，如果训练数据中存在错误、不准确或有偏见的信息，模型生成的答案可能也会受到这些问题的影响。

相比之下，知识图谱可以在专业知识问答中提供精确的知识生成。知识图谱以图形方式建模实体、属性和实体之间的关系，从结构化的数据源中提取知识，并具有严格的语义和逻辑关系。这使得知识图谱在处理特定领域内容的准确性和一致性方面表现出色。知识图谱能够直接提供事实性的答案，能够消除歧义。

将知识图谱和GPT技术结合起来，可以构建一个在专业知识准确性和语言灵活性之间取得平衡的模型。一种常见的方法是将知识图谱作为基础知识库，提供事实性和结构化的信息，然后将GPT模型作为生成器，根据输入的问题和上下文生成连贯的自然语言回答，具体如图2所示。

在“类ChatGPT”结构中，当问题需要特定领域的准确性和一致性时，可以首先查询知识图谱获取相关的事实信息。这些信息可以用于直接回答问题，或作为GPT模型生成答案的依据和参考。结合知识图谱和GPT，可以实现在问答任务中既保证专业知识的准确性和一致性，又具备语言的灵活性和连贯性。这种方法可以提供更全面和多样化的答案，以适应不同类型的问题和需求。

4.3.1 提供高效便捷的专家指导

监理人员可以与系统进行实时的文本交互，向系统提出问题、寻求建议或解决方案；系统能够快速生成回答，并提供相关的专业指导。监理领域的“类ChatGPT”智慧专家系统可以涵盖广泛的监理问题和场景，生成具有逻辑性和准确性的回答，为监理人员提供全面的问题解答和指导。

4.3.2 加速决策和问题解决

监理工作过程中常常需要作出决策和解决问题，智慧专家系统可以帮助监理人员快速、准确地处理复杂的监理任务。监理人员可以向系统提出具体问题，系统能够通过分析和理解问题，基于预训练的知识和上下文生成合理的回答和建议，从而加速决策和问题解决过程。

4.3.3 提高工作效率和准确性

智慧专家系统可以大大提高监理人员的工作效率，减少错误和漏洞。监理人员可以通过与系统的交互，快速获取所需信息和指导，避免繁琐的数据处理和分析工作，更专注于核心监理任务的执行和决策。同时，系统提供的专业指导能够减少人为错误，提供一致性的决策支持，提高监理工作的准确性和可靠性。

4.3.4 实现知识的集中存储和共享

监理领域的“类ChatGPT”智慧专家系统可以根据不同监理机构和项目的需求进行个性化定制。系统可以根据实际应用中的数据和规则进行微调和训练，以提供与特定领域和任务相关的专业指导。监理人员可以通过与系统的交互获取和共享专业知识、最佳实践和经验教训。这种便捷的知识获取和共享机制有助于提升监理工作的水平和质量，促进监理领域的学习和发展。

利用监理领域“类ChatGPT”智慧专家系统的优势，可以实现更高效、准确和专业的监理工作，推动行业的发展和进步。

多模态监理模型的构建流程，如图3所示。

（1）采集人、机、料、法、环等的文本、图像、声音、视频多模态数据，并将其整合到统一的数据平台中；对采集到的数据进行预处理和清洗，去除噪声和异常值，并进行数据归一化和标准化处理，以确保数据的准确性和一致性。

（2）针对不同模态的数据，采用相应的技术方法进行特征提取，如提取图像的纹理特征、声音的频谱特征和文本的关键词等。这些特征提取方法可以将原始的多模态数据转化为可用于建模和训练的特征表示。

（3）采用人工智能技术对提取到的特征进行建模和训练，建立多模态的联合模型。这些模型可以实现不同模态数据的融合和交互，以实现跨模态信息的学习和表示。通过对模型的训练和优化，可以建立适用于智慧监理的多模态监理模型。