如何能让“冷血”的机器更“懂你”，让计算机的信息处理更加符合人们对数据切分的需求？近日，西安电子科技大学机电工程学院博士生朱修彬和他的团队已经就此做了大量工作，两年多时间在“粒计算、模糊计算”领域核心期刊发表了论文6篇。
苦研“魔法”紧盯前沿
原来，市面上形形色色的智能语音助手日渐风靡，而距它们真正“懂你”尚需一段时间，因为人类能够轻松理解的“很”和“一般”，计算机听了却依旧傻傻分不清楚。换句话说，受制于认知和表达的模糊性，计算机还不具备直接使用自然语言进行人机交互的“思考”能力，当前的人工智能技术仍处于初级阶段。
在现实世界中，存在着许多亦此亦彼的模糊现象。人的思维中有很多比较泛化模糊的概念，比如“很热”、“年轻”、“很快”等，用这些概念描述的对象属性没有一个很明确的值。
为了研究这些非精确现象，Zadeh在年提出的模糊集合论成为一种新的概念和计算框架：通过承认某个元素对于给定“信息粒”的部分隶属关系，我们就能使得所建立的模型更好地符合现实世界。
“我们做的工作主要是围绕‘关于信息粒的编码和解码、信息粒的构造、信息粒度的最优分配等‘粒计算’的一些基本问题’，这些前沿问题具有较好的原创性”。
朱修彬介绍说，近年来，在计算智能和以人为中心的系统中，“粒计算”已经引起了很多研究者的
