關(guān)于人機(jī)智能的幾點(diǎn)思考

小飛俠cawdbof0 2022-09-11 發(fā)布于北京

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來源：人機(jī)與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)室

作者：劉偉

【編者按：人機(jī)的邊界就在于計(jì)算與算計(jì)的尺度?！?/span>

小序

人智的“是”離不開非（不是），機(jī)智的“是”卻可以離開了非（不是）。真正的自主不是自己去決定什么，而是在隨機(jī)中應(yīng)變，在變化的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)而又恰當(dāng)?shù)貨Q定是什么。自主不是簡單地自己去決定，而是在隨機(jī)中自個(gè)當(dāng)家做主地應(yīng)變，在動(dòng)態(tài)的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)中做恰當(dāng)?shù)貨Q定，事物的價(jià)值意義正是由許許多多零碎的片段融合涌現(xiàn)出來的。人類的表征和知識(shí)除了縱向和橫向關(guān)聯(lián)關(guān)系之外，還有Z軸關(guān)系，以及三者之中的時(shí)間跳躍關(guān)系，人的認(rèn)知除了自上而下、自下而上兩種方法之外，還有上下震蕩法及其混合等方法，推理除了歸納、演繹等方法之外，也還有歸納演繹融合方法。楊振寧先生認(rèn)為理論物理的工作是“猜”，而數(shù)學(xué)講究的是“證”，而智能領(lǐng)域里面卻同時(shí)包含兩者，前者是價(jià)值“should”，后者是事實(shí)“being”。對于智慧而言，仁、義不能分離，道、德也不能分離，同樣對于（真正的）智能而言，事實(shí)“being”、價(jià)值“should”也不能分離。

有人認(rèn)為：“自由”即成為“自己”，而“自己”只能通過“永恒”不變者才可達(dá)成。追求永恒的“確定性”知識(shí)于是成為一項(xiàng)自由的事情。有時(shí)恰恰相反，“自由”即不成為“自己”，而“自己”只能通過“永恒”變者才可達(dá)成。追求永恒合理的“不確定性”知識(shí)于是成為一項(xiàng)自由的事情。

1.智能產(chǎn)生的機(jī)理

在人工智能的發(fā)展過程中，不少研究者們是遵循兩種方式來實(shí)現(xiàn)人工智能的，即功能路線與結(jié)構(gòu)路線的區(qū)別。智能的“結(jié)構(gòu)”和“功能”都包括事實(shí)性和價(jià)值性的兩個(gè)部分。一般仿真出來的都是相對客觀的事實(shí)性“結(jié)構(gòu)”和“功能”，對于主觀價(jià)值性的“結(jié)構(gòu)”和“功能”依然無能為力。類腦應(yīng)該是事實(shí)性功能仿真，相距價(jià)值性的“結(jié)構(gòu)”和“功能”還比較遙遠(yuǎn)。正如盡管事實(shí)性的布爾代數(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，但對價(jià)值性布爾代數(shù)的探索則還遠(yuǎn)未開始一樣。

多數(shù)學(xué)者把客觀對象分為“結(jié)構(gòu)”“功能”兩個(gè)層次來討論，認(rèn)為“結(jié)構(gòu)是功能的基礎(chǔ)，沒有架構(gòu)便無法實(shí)現(xiàn)功能，但功能也是結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)，每一種功能都是特定的結(jié)構(gòu)起到了效果。”，這種分法固然有便于分析的好處，但也割裂了“結(jié)構(gòu)”“功能”之間的有機(jī)聯(lián)結(jié)（例如類腦是既有結(jié)構(gòu)又有功能的類比仿真隱喻，分開而言猶如割裂陰陽魚而談《易》一樣，再如分別談“交”、“互”一般），尤其是對異構(gòu)、異能的關(guān)聯(lián)而言，好的算計(jì)要比好的計(jì)算更靠譜一些，能夠及時(shí)有效地處理多種意外才是關(guān)鍵。進(jìn)而言之，表面上，沒有泛化、抽象、辯證的能力是當(dāng)前智能的痛點(diǎn)，實(shí)際上，如何有效地處理各種矛盾才是研究智能的主要問題。

智能的結(jié)構(gòu)與功能最大的特點(diǎn)就是一多分有的彈性，個(gè)性（個(gè)體智能）是一，共性（群體智能）是多，有時(shí)相反。在數(shù)據(jù)不全、信息缺乏、知識(shí)不足情境下，人仍然能夠進(jìn)行稀疏狀態(tài)的補(bǔ)償、不明趨勢的預(yù)測分析、殘缺完形（填空）的感覺、相關(guān)雜亂無關(guān)的知覺，進(jìn)行著人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)中一多分有的深度態(tài)勢感知。智能不是由一系列孤立的學(xué)科構(gòu)成的，傳統(tǒng)的智能分類實(shí)際上不符合這門學(xué)科的深刻性質(zhì)（就像數(shù)學(xué)學(xué)科分類中，算術(shù)是研究數(shù)的科學(xué)，幾何是研究空間對象的，代數(shù)是研究方程的，分析是研究函數(shù)的等那樣）。真正要緊的不是所研究對象的性質(zhì)，而是它們相互的關(guān)系以及關(guān)系之間的關(guān)系。群體智能是最常見但不同于個(gè)體智能的智能形式，其中囊括了符號(hào)、聯(lián)結(jié)、行為主義等智能分類的方方面面，不過其蘊(yùn)含的事實(shí)性符號(hào)/聯(lián)結(jié)/行為比重會(huì)相對下降，價(jià)值性符號(hào)/聯(lián)結(jié)/行為比重會(huì)相對上升。所有的智能都可分為事實(shí)性于價(jià)值性智能形式，人工智能只是事實(shí)性智能的一部分，而價(jià)值性智能則就是智慧！

生理的交互實(shí)現(xiàn)了生命，心理的交互成就了自己，人物（機(jī)）環(huán)境系統(tǒng)的交互衍生出了社會(huì)中的“我”。交互產(chǎn)生了真實(shí)與虛擬。交互形成了“我”，“我”就是交互，沒有交互就沒有數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、推理、判斷、決策、態(tài)勢、感知。首先，交互過程具有雙向性，A給予B，同時(shí)，B也給予A；其次，交互過程具有主動(dòng)性，A、B之間存在著同等發(fā)起關(guān)系；再次，交互過程具有同理性，A要考慮B的承受度，同時(shí)，B也要考慮A的承受度；最后，交互過程具有目的性，A、B之間存在著一致性協(xié)調(diào)關(guān)系；所以，嚴(yán)格意義上講，目前的機(jī)器本身是沒有交互性的，也即機(jī)器沒有“我”的概念抽象。

也可以說，智能就是源于交互——“我”而產(chǎn)生的存在。智能與數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、算法、算力的關(guān)系不大，而是與形成數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)機(jī)制以及怎樣處理、理解的交互機(jī)理關(guān)系頗大。數(shù)據(jù)、算法、算力、知識(shí)只是智能的部分表現(xiàn)而已，使用它們想實(shí)現(xiàn)智能有點(diǎn)像搬梯子登月一樣，真實(shí)的智能與非存在的有之表征、信仰與理解之融合、事實(shí)與價(jià)值之決策密切相關(guān)，智能是一種可去主體性的可變交互，它能夠把不同的存在、情境和任務(wù)同構(gòu)起來，實(shí)現(xiàn)從刻舟求劍到見機(jī)行事、從盲人摸象到融會(huì)貫通、從曹沖稱象到塞翁失馬的隨機(jī)切換，進(jìn)而達(dá)到由可信任、可解釋的初級(jí)智能形式（如人工智能）逐步向可預(yù)期、可應(yīng)變的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)融合智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)變。

交互之所以是智能的源泉，關(guān)鍵在于兩處：一是“交”，二是“互”。所謂“交”更多是指事實(shí)性的回合，既有生理、心理、倫理的，也有數(shù)理、物理、管理的；所謂“互”更多偏向價(jià)值性的回合，既有主動(dòng)、意向、目的性的，也有雙向、同理、同情性的。非存在的有是一種或缺性問題，智能對此的作用就是在交互中實(shí)現(xiàn)查漏補(bǔ)缺、窺斑知豹；信仰與理解是一種認(rèn)識(shí)性問題，智能對此的作用就是在交互中平衡先入為主與循序漸進(jìn)的矛盾；事實(shí)與價(jià)值是一種實(shí)踐性問題，智能對此的作用就是在交互中進(jìn)行客觀存在與主觀意識(shí)的及時(shí)辯證、準(zhǔn)確實(shí)施。最終通過人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)之間的“交”和“互”，達(dá)到經(jīng)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)、先驗(yàn)與后驗(yàn)、體驗(yàn)與檢驗(yàn)、有驗(yàn)與無驗(yàn)的一致。若“交”對應(yīng)著實(shí)數(shù)，“互”對應(yīng)著虛數(shù)，“交互”則就對應(yīng)著復(fù)數(shù)；若“交”對應(yīng)著事實(shí)，“互”對應(yīng)著價(jià)值，“交互”則就對應(yīng)著智能（智慧），它不但包括事實(shí)邏輯性的計(jì)算，還涉及價(jià)值直覺（非邏輯）性的算計(jì)，就像馮諾依曼把希爾伯特定義的證明論步驟概括那樣，“有意義的公式”并不表示為真，1+1=1同1+1=2一樣有意義，因?yàn)橐粋€(gè)公式有意義與否與其中一個(gè)為真另一個(gè)為假無關(guān)。如此一來，“交互”所產(chǎn)生的智能就不僅僅是一套形式化的數(shù)學(xué)多重符號(hào)系統(tǒng)而已，而且還包含一套意向性的人性異質(zhì)非符號(hào)系統(tǒng)，這兩套系統(tǒng)將建立起以否定、相等、蘊(yùn)含為基礎(chǔ)的知幾、趣時(shí)、變通智能復(fù)雜體系。

簡單而言，機(jī)器（智能）就是人類特定（理性）智能的加速。再好的機(jī)器也與什么樣的人使用有關(guān)，不同的人與機(jī)器結(jié)合，所產(chǎn)生的效果是不同的，人機(jī)融合可以讓機(jī)的效能倍增，也可能讓機(jī)的作用減小，反之也成立。人機(jī)融合的主要作用可以解決各種的變化一致性問題（人形而上、機(jī)形而下）。機(jī)器不應(yīng)只是成為人身體的一部分，而應(yīng)是人的好“伙伴”。人機(jī)融合不僅僅是拓展了人類的視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等感覺，還增強(qiáng)了理解、學(xué)習(xí)、判斷、決策、順應(yīng)、同化等知覺行為，更重要的是產(chǎn)生出了新的智能形式——一種新的看待世界的方式：認(rèn)知+計(jì)算。

智能認(rèn)知相關(guān)理論發(fā)展主要經(jīng)歷三個(gè)階段：第一階段以博弈運(yùn)籌學(xué)、控制論、信息論、系統(tǒng)論等相關(guān)理論為基礎(chǔ)，主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)輔助計(jì)算；第二階段是以專家系統(tǒng)、智能優(yōu)化等相關(guān)理論為基礎(chǔ)，主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)輔助決策，降低人的生理、心理負(fù)荷；第三階段是以機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等）、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、類腦計(jì)算等人工智能領(lǐng)域的理論成果為基礎(chǔ)，主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)決策的自主化和智能化。由于博弈對抗的特殊性，傳統(tǒng)意義上的智能認(rèn)知將逐漸轉(zhuǎn)移到人機(jī)融合的智能認(rèn)知階段，以達(dá)到隱真示假、去偽存真等洞察目的，具體體現(xiàn)在兩大類七維度的人機(jī)深度態(tài)勢感知上，即事實(shí)類（包括空間3維+時(shí)間1維）+價(jià)值類（意識(shí)1維+情感1維+責(zé)任1維），在“快”和“準(zhǔn)”的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)“好”（英語稱之為right）。

認(rèn)知的最高境界是超越感覺，不只是它給你，而是你給它，就像聽好的音樂、欣賞好的攝影作品或指控一場酣暢淋漓的博弈對抗一樣，相互之間的變化、賦予、激發(fā)、喚醒是實(shí)時(shí)的，而絕不是像程序員依據(jù)規(guī)則、條例、條件、前提預(yù)估、制定、編程、繪制出來的那樣，雖然整個(gè)過程中肯定有固定程序化的部分，但那也是變化中的不變，如何處理這些變與不變，是人機(jī)融合智能認(rèn)知研究的主要內(nèi)容和任務(wù)。其中遞歸關(guān)系很重要，它就是實(shí)體自己和自己建立關(guān)系，也就是在運(yùn)行的過程中調(diào)用自己。機(jī)器的遞歸是制式的，人的遞歸是非制式的，彈性較大，可以正話反說、指桑罵槐、半真半假。

認(rèn)知的維度可用態(tài)、勢、感、知四維度表征，態(tài)包括時(shí)空數(shù)，勢涉及變化率，感關(guān)于主動(dòng)性（期望、努力）、知特指價(jià)值量。在數(shù)理上同一性質(zhì)既屬于又不屬于同一個(gè)東西，這是不可能的……這是一切原理中最確定無疑的……因此，那些做論證的人把這當(dāng)成一條最終的意見。因?yàn)樗榔浔拘跃褪瞧渌磺泄淼膩碓础?，?shí)際上，人看待事物可以既可以是也可以非，機(jī)不然，所以人機(jī)融合才有必要。世界上存在無事物屬性的聯(lián)系，也存在無聯(lián)系的事物屬性，存在有事實(shí)的價(jià)值，也存在無事實(shí)的價(jià)值……所以深度態(tài)勢感知DSA要研究狀態(tài)的變形、趨勢的變異、感覺的變化、知覺的變易。

智能也許就是解決認(rèn)知/算計(jì)供給矛盾、計(jì)算由悖到恰的過程。認(rèn)知中的計(jì)算就是人類的理性，這一點(diǎn)是機(jī)器與人相通的。如何在計(jì)算中實(shí)現(xiàn)一點(diǎn)兒認(rèn)知是關(guān)鍵，目前這也是機(jī)器和人難以相通的地方。計(jì)算中的認(rèn)知，可以簡化成如何讓機(jī)器產(chǎn)生計(jì)算直覺。人是依據(jù)直覺產(chǎn)生靈活的理解，再進(jìn)一步凝練就是計(jì)算中的認(rèn)知了。如果沿著這個(gè)路徑，就是如何提高機(jī)器的多視角理解力，多視界交叉的機(jī)器理解力，或許可以作為切入點(diǎn)。過程哲學(xué)家懷特海有從創(chuàng)造力角度對理解的論述，認(rèn)知科學(xué)家侯世達(dá)也有關(guān)于流動(dòng)概念的研究。概念的可能性本身就是類型—類推—類比的抽象過程，一個(gè)概念的意義是多角度多域的，試圖一以貫之，固定的表征是不現(xiàn)實(shí)的，橫看成嶺側(cè)成峰，遠(yuǎn)近高低各不同，具體問題具體分析抽象是人類智能認(rèn)知的基本特點(diǎn)。人工智能復(fù)雜算法的不可解釋性首先就在于知識(shí)、概念的動(dòng)態(tài)多變使然。人工智能可以不按照人的方式產(chǎn)生機(jī)器智能，但人機(jī)融合領(lǐng)域確是人工智能向高級(jí)階段邁進(jìn)的試金石。DNA是雙螺旋交互結(jié)構(gòu)，智能則是人物（機(jī)是人造物）環(huán)境系統(tǒng)的多螺旋交互結(jié)構(gòu)。人機(jī)融合智能技術(shù)既改造人，也改造物和環(huán)境，屬于主客觀并行技術(shù)。

“太極”這個(gè)道家概念是西方人無法理解的，在他們的心里，一就是一，二就是二，什么叫做“一而二二而一”？大就是大，小就是小，什么叫做既大又?。恳粋€(gè)定義里怎么可能包含兩種完全相反的東西？“不二”是是佛教用語，也是一個(gè)漢語詞匯，意思為無彼此之別（出自《佛學(xué)大辭典》“一實(shí)之理，如如平等，而無彼此之別，謂之不二。”）；“智乃是非之心”是儒家觀念，常常與“仁、義、禮、信”結(jié)合，強(qiáng)調(diào)智能不僅僅是累積性學(xué)問，還是交叉性學(xué)問?！秾O子兵法》：具備“權(quán)變”的思維，才能看到本質(zhì)的規(guī)律。不要用表象的東西去否定本質(zhì)，表象有的時(shí)候是本質(zhì)的延伸，但更多的時(shí)候會(huì)“遮掩”本質(zhì)。在某些情況下，表象并不代表本質(zhì)，甚至是和本質(zhì)相反的，如果沒有靈活多變的思維習(xí)慣，那么就會(huì)被錯(cuò)誤的角度和因素所束縛，做出錯(cuò)誤的決定。這些東方思想與傳統(tǒng)的西方理性主義往往相去甚遠(yuǎn)，比如數(shù)學(xué)中的非錯(cuò)即對之非二義性，經(jīng)典物理學(xué)中絕對主義，這些理性思想基本上都不涉及相悖性和矛盾性的，這與客觀實(shí)踐往往有不少出入。有人認(rèn)為：數(shù)學(xué)給不出通用智能，數(shù)學(xué)本身是通用智能的產(chǎn)物。那么一個(gè)人能否不通過交互，生成另一個(gè)人嗎？一個(gè)事物能否不借助外力產(chǎn)生另一個(gè)事物嗎？一個(gè)知識(shí)不經(jīng)過實(shí)踐會(huì)發(fā)生變易嗎？一個(gè)數(shù)據(jù)不被采集可以出現(xiàn)嗎？一個(gè)公式是否不經(jīng)過算計(jì)而衍生另外的公式嗎？數(shù)學(xué)在智能中的困窘是：一開始，數(shù)學(xué)就要求無矛盾性（無岐意二義性）。法國啟蒙運(yùn)動(dòng)時(shí)期的著名哲學(xué)家、作家伏爾泰曾經(jīng)說過：“不確定讓人不舒服，而確定又是荒謬的。”例如：大嫂大姐大媽夫人根據(jù)不同的場合和任務(wù)可以變化性地指同一個(gè)人，同一個(gè)人也可以在不同的情境和環(huán)境下可以變化地被賦予各種身份，甚至是迥然不同的，如男扮女裝等。在莊子看來，各種事物都存在它自身的兩面性，而這相互對立的兩面又是相互并存、相互依賴的。所以，“圣人不走劃分正誤是非的道路而是觀察比照事物的本然，也就是順應(yīng)事物自身的發(fā)展”。以此說明儒家和墨家的是非之辯不僅沒能看到事物發(fā)展的本質(zhì)，走錯(cuò)了道路，而且還離本質(zhì)越來越遠(yuǎn)。莊子認(rèn)為彼此兩個(gè)方面都沒有其對立的一面，這就是大道的樞紐，抓住了達(dá)到的樞紐也就抓住了事物的要害，從而順應(yīng)事物無窮無盡的變化。其實(shí)，莊子的這一觀點(diǎn)就是老子在《道德經(jīng)》中闡述的“守中”，在事物的對立中找到關(guān)鍵點(diǎn)，然后謹(jǐn)慎地維護(hù)好這個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，那么事物自然會(huì)沿著規(guī)律順應(yīng)發(fā)展。

哲學(xué)關(guān)注問題的提出，數(shù)學(xué)更關(guān)注問題的解決。深度態(tài)勢感知之所以難計(jì)算，可能與布爾代數(shù)的排中律不符，態(tài)與時(shí)空有關(guān)，勢與時(shí)空關(guān)系不大，感與事實(shí)有關(guān)，而知與價(jià)值聯(lián)系較密切。實(shí)際上，在生活常識(shí)中，很多東西可以同時(shí)屬于又不屬于某個(gè)類，比如一個(gè)人可以同時(shí)屬于又不屬于父母，作為孩子屬于父母，作為丈夫或妻子又不屬于父母，一個(gè)茶杯可以同時(shí)屬于工具又不屬于工具，作為喝茶可以屬于工具，作為藝術(shù)品又不屬于工具。聯(lián)系態(tài)、勢和感、知的橋梁既包含時(shí)空變化，也涉及事實(shí)價(jià)值之間的等價(jià)、蘊(yùn)含與轉(zhuǎn)化。

連接態(tài)、勢的是變化，連接感、知的也是變化，既有簡單變量，也有復(fù)合變量，還有系統(tǒng)變量及其三者融合的人機(jī)變量，既包括實(shí)態(tài)虛勢+虛態(tài)實(shí)勢的復(fù)態(tài)勢又涉及實(shí)感虛知+虛態(tài)實(shí)知的復(fù)感知，更有關(guān)實(shí)/虛態(tài)勢+虛/實(shí)感知形成的復(fù)態(tài)勢感知。藝術(shù)的本質(zhì)是個(gè)性化的，智能的本質(zhì)也是個(gè)性化的，在這點(diǎn)上，兩者是相通的。不同的是，智能除了個(gè)性化還有共性規(guī)律，這種共性為數(shù)學(xué)提供了基于約定公理的邏輯舞臺(tái)。人工智能難理解性的根本原因在于數(shù)學(xué)是沒有指涉對象的符號(hào)系統(tǒng)，而理解性是人類自然語言這種具有指涉對象符號(hào)系統(tǒng)所特有的性質(zhì)。符號(hào)與對象及其性質(zhì)之間不是一一映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)不了表征的一多實(shí)時(shí)性，符號(hào)主義就不可能進(jìn)步；解決不了動(dòng)態(tài)的表征和非公理邏輯問題，AI可信可解釋性將很難根本解決。很多有關(guān)自動(dòng)化/智能化系統(tǒng)就是幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)綜合平衡調(diào)整，而且常常是按起葫蘆浮起瓢，不過許多人卻睜著眼睛只談葫蘆不談瓢。智能化的關(guān)鍵還是如何把不確定的不可控的因素轉(zhuǎn)化為確定性的可控性的因素。

2、人工智能落地的難點(diǎn)

為什么AI總是很難落地？為什么人工智能常常被人詬??？有人說這是由于科幻電影、科幻小說、電子游戲、新聞媒體等造成的，這個(gè)觀點(diǎn)有一定的合理成分，但還有一個(gè)更重要的事實(shí)為大家所忽略，那就是本應(yīng)為“人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)融合智能”常常被誤認(rèn)為是“人工智能（甚至是一些算法）”所致。當(dāng)前，在眾多AI輔助決策系統(tǒng)中更多的是妨礙，由于人、機(jī)處在不同慣性坐標(biāo)系的態(tài)、勢、感、知之中，機(jī)很難跟上人思維的跳躍、穿越和變速。那么，在不同慣性系里的態(tài)、勢、感、知是怎樣變化的呢？比如在一個(gè)元帥和士兵、機(jī)器視野中的事實(shí)與價(jià)值……計(jì)算機(jī)有限的理性邏輯和尷尬的跨域能力是人機(jī)融合智能的短板，機(jī)器無法理解相等關(guān)系，尤其是不同事實(shí)中的價(jià)值相等關(guān)系，而人卻可以用不正規(guī)不正確的方法和手段（或打著名正言順的旗幟）實(shí)現(xiàn)正規(guī)正確的目的，人還可以用普通的方法處理復(fù)雜的問題，還可以用復(fù)雜的方法解答簡單的問題。

人智與AI的失調(diào)匹配是導(dǎo)致目前人工智能應(yīng)用領(lǐng)域弱智的主要原因。人可以身在曹營心在漢，是非、01同在：既是又不是，疊加態(tài)。危機(jī)管理呢？常常是疊加勢：危險(xiǎn)與機(jī)會(huì)共生，危中有機(jī)，機(jī)中有危，兩者糾纏在一起，如何因勢利導(dǎo)、順勢而為，則是人機(jī)融合智能中深度態(tài)勢感知的關(guān)鍵。無論是軍用領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域，無論是自動(dòng)化產(chǎn)品還是智能系統(tǒng)，大凡接地氣，并為眾人所接受的喜聞樂見，仔細(xì)想想，無不是在安全、高效、舒適方面做的比較好些。而要具備這些優(yōu)點(diǎn)，其人、機(jī)、環(huán)境系統(tǒng)大都比較和諧一致，至少不是簡單的AI+某某領(lǐng)域或者是某某領(lǐng)域+智能算法。

現(xiàn)有的人工智能教育體系培養(yǎng)出的“人才”可能還是沒有“魂魄”的“機(jī)器人”，究其因，還是干巴巴的“算法”所致，有算無法，有術(shù)無道，有感無知，有理無情，有態(tài)無勢，有芝無瓜，有（類）腦無心，有形無意，有眼無珠……只能在可能性的圈圈里打轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，而不能嘗試探索不可能的世界，即使有些探索，也還只是在家族相似性的河床上蹦蹦跳跳，而對真實(shí)的非家族相似性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無能為力。

未來交互所產(chǎn)生出的智能系統(tǒng)，將不僅可以改變各種參數(shù)，而且還應(yīng)會(huì)改變各種規(guī)則......無論怎樣，一個(gè)只反映事實(shí)的智能只能是AI，既能反映事實(shí)也能反映價(jià)值的才是真正的智能。

除了人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)交互之外，第二個(gè)方面就是對深度態(tài)勢感知的理解和消化，比如很多情境下只知道時(shí)空之間的配準(zhǔn)、校正，不明白態(tài)、勢、感、知之間的配準(zhǔn)與校正；只知道非協(xié)同距離的失真解算，卻忘了協(xié)同距離的模糊展開；只知道變頻、變量，不思考變態(tài)、變勢、變感、變知、變通；只知道數(shù)據(jù)鏈、信息鏈，不琢磨事實(shí)鏈和價(jià)值鏈，甚至是態(tài)鏈、勢鏈、感鏈、知鏈的糾纏疊加所形成的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)鏈；只知道同質(zhì)、均勻、順序的態(tài)勢感知單一調(diào)制，而忽略了更重要的異質(zhì)、非均勻、隨機(jī)態(tài)勢感知多級(jí)陣列，以及先感后知的快速機(jī)動(dòng)性和先知后感的準(zhǔn)確靈活性，還有態(tài)、勢、感、知之間的自相關(guān)、互相關(guān)的轉(zhuǎn)化概率；只知道人模機(jī)樣，不曉得機(jī)模人樣；只知道仿真驗(yàn)證結(jié)構(gòu)，不重視實(shí)戰(zhàn)得到功能。

一些事情發(fā)生了，我們不時(shí)會(huì)自覺或不自覺地與身邊的剛剛發(fā)生或印象比較深的事物關(guān)聯(lián)在一起，建立自己個(gè)性化的“因果關(guān)系”態(tài)勢譜（不僅是圖譜），的確有關(guān)的被稱為客觀事實(shí)性關(guān)聯(lián)，似是而非的稱之為可能性關(guān)聯(lián)，風(fēng)馬牛不相及的被稱為主觀意向性關(guān)聯(lián)……這些生活中的常常發(fā)生的關(guān)聯(lián)都是智能認(rèn)知的組成部分，能夠程序化的客觀事實(shí)性關(guān)聯(lián)部分也往往被稱為AI，可能性關(guān)聯(lián)和主觀意向性關(guān)聯(lián)卻被過濾掉了，而這兩者卻是個(gè)性化智能之所以彈性的重要組成成分。

總之，本是人機(jī)環(huán)境復(fù)雜系統(tǒng)的問題卻想用AI算法簡化處理；只知道態(tài)勢感知，不明白深度態(tài)勢感知；忽略風(fēng)馬牛之間的蟲洞聯(lián)系；這三個(gè)問題便是造成AI總是很難落地的誘因。

3、智能的副作用

有人認(rèn)為，在中國近代，科學(xué)技術(shù)都是作為一種“先進(jìn)”、“文明”角色出現(xiàn)，給中國人帶來了“科學(xué)是好的”的觀念，一直影響至今。我們潛意識(shí)里認(rèn)為：科學(xué)=正確。我們理解的“科學(xué)”總是帶有某種正面價(jià)值。當(dāng)我們說“這不科學(xué)！”時(shí)，表達(dá)的意思是“這是不對的”。實(shí)際上，科學(xué)同樣具有負(fù)面的效應(yīng)，氟利昂、DDT等科學(xué)技術(shù)都帶來了負(fù)面的效應(yīng)。那么科學(xué)技術(shù)到底是什么呢？同樣，AI、互聯(lián)網(wǎng)、原子彈到底是什么呢？也許它們是一柄懸在人類頭頂上的達(dá)摩克利特之雙刃劍。

凡事有好就有弊，手機(jī)不例外，智能也不例外。在人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)動(dòng)態(tài)交互（產(chǎn)生智能）時(shí)，由于時(shí)間、空間、對象、屬性、關(guān)系、條件、規(guī)則、情緒、狀態(tài)、趨勢、感知等的變化，智能中的方式、方法、方案、手段、工具都會(huì)做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和重新組合，正可謂：時(shí)變法亦變。智能需要解決的常常是面對的真實(shí)問題，比如安全威脅、高效處理、準(zhǔn)確預(yù)測等等。智能包含著過去的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，但不會(huì)僅僅依賴這些過去，它包還含著未來對此時(shí)的影響，比如期望的反饋。一般而言，不能隨機(jī)應(yīng)變的智能應(yīng)該不是真智能。

對生理疾病而言，對癥下藥是常識(shí)，對智能而言，也沒有醫(yī)治百病的萬能智能。所有的智能和認(rèn)知都有范圍，包治百病的是假藥，萬能的智能就是假智能。即使是真智能，也有副作用，比如聰明反被聰明誤（有時(shí)是由于環(huán)境的隨機(jī)變化造成的），所以真實(shí)的智能也是有缺點(diǎn)的，但這些缺點(diǎn)與自動(dòng)化的缺點(diǎn)不同，一活一死，智能缺點(diǎn)最大的特點(diǎn)是可以被自主適時(shí)修補(bǔ)、完善！而自動(dòng)化的缺點(diǎn)卻不能夠如此，多少有點(diǎn)覆水難收的味道。

人機(jī)環(huán)境之間的不斷交互變化，決定了世界上沒有一樣的識(shí)別任務(wù)模式，“橘生于南則為橘，橘生于北則為枳”的例子在智能領(lǐng)域也不少見，機(jī)器的智能可以輔助人的學(xué)習(xí)、推理、決策，同樣也可以干擾人的推理和判斷，“好心”辦壞事，不但存在于人人之間，還會(huì)出現(xiàn)在人機(jī)之間，比如AI助手的主動(dòng)性接管問題等，再者，由于復(fù)雜問題的千絲萬縷，許多不可解釋、不好解釋、不應(yīng)解釋、不便解釋的事物比比皆是，人心難測，何況機(jī)芯，用一些情境不同設(shè)計(jì)出來的算法計(jì)算結(jié)果試圖實(shí)時(shí)影響、校驗(yàn)、糾正、改變?nèi)说闹庇X、思考結(jié)果，如果是小打小鬧也就罷了，對那些決定人類命運(yùn)的大事件宏命令，萬一有個(gè)三長兩短和閃失，哪個(gè)敢負(fù)這個(gè)責(zé)任？

人機(jī)交互、人機(jī)混合、人機(jī)融合智能……中人工智能AI可以幫助人，也可以阻礙人，還可以毀掉人……，做這些工作或申請項(xiàng)目時(shí)，望不要光看AI好的一面，還希望評審者、管理者也能客觀地看到其不好的一面，在不少情境任務(wù)下，不好的概率可能更高一些！

仔細(xì)想想，任何事物都不會(huì)無中生有，凡事都有苗頭和兆頭，人機(jī)融合就是能夠及時(shí)（恰如其分）地捕捉到這些零零碎碎的跡象和蛛絲馬跡，太快太慢都不好，“率先看到、率先作出決定、率先采取行動(dòng)”，不一定由此能夠更快地摧毀敵人。有時(shí)，慢一點(diǎn)未必不是一個(gè)好的選擇，太快了也許更容易上當(dāng)受騙吧！人工智能起重要作用需要幾個(gè)條件：首先是找到數(shù)學(xué)定量計(jì)算就能解決的部分，其次與人融合過程中使該AI部分找到適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)、方式和作用，最后，人做對的事，AI“把事情做對”。

4、人機(jī)融合智能中的關(guān)鍵性問題

目前，盡管人工智能風(fēng)頭正勁，卻仍存在著許多難點(diǎn)，諸如多模態(tài)信息融合、小樣本學(xué)習(xí)、邏輯/非邏輯推理、直覺決策與邏輯決策等等?，F(xiàn)如今的人工智能基本上都是以數(shù)學(xué)手段為主的形式化事實(shí)計(jì)算，而缺少意向性的價(jià)值算計(jì)，這意味著目前的人工智能更加偏向于自動(dòng)化，只是由人的程序設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)自身的功能，缺乏自主性或主動(dòng)性，這與我們心中的期望智能相去甚遠(yuǎn)。目前的人、機(jī)器智能之間還是存在很大的差距，對于機(jī)器而言，基于規(guī)則條件和概率統(tǒng)計(jì)的決策方式與基于情感驛動(dòng)和頓悟冥想的判斷機(jī)理之間存在著巨大的鴻溝，其中情感驛動(dòng)、頓悟冥想的選擇判斷機(jī)理是人類特有的。比如說，從內(nèi)在起源上看，人類具有動(dòng)機(jī)性，但是機(jī)器并不具備，然而想要讓機(jī)器產(chǎn)生動(dòng)機(jī)性，卻是很難被表征出來的。再比如說常識(shí)（眾多混雜事物的大概率），人很容易擁有常識(shí)，但是機(jī)器很卻難形成。還有決策，人的決策分成三大部分：理性決策、描述性決策與自然決策，機(jī)器想要“智能”的做決策，就需要將人的這幾種決策模式融合，在不同的時(shí)間或者情景壓力下建立不同的決策。因而，作者提出了人機(jī)融合智能才是人工智能未來的發(fā)展方向。

人機(jī)融合智能起源于人機(jī)交互和智能科學(xué)這兩個(gè)領(lǐng)域。人類有人類的優(yōu)勢，也有人類的弱點(diǎn)，而機(jī)器有機(jī)器的優(yōu)勢，同樣也存在機(jī)器的缺點(diǎn)。人類的計(jì)算能力不強(qiáng)，但是人類可以打破邏輯，運(yùn)用直覺思維進(jìn)行決策，機(jī)器雖有計(jì)算卻無算計(jì)，但是卻能夠檢測到人類感覺無法檢測到的各種信號(hào)。所以人可以處理其擅長的包含價(jià)值取向的主觀信息，機(jī)器則可以計(jì)算其拿手的涉及規(guī)則概率統(tǒng)計(jì)的客觀數(shù)據(jù)，需要意向性價(jià)值的時(shí)候由人來處理，需要形式化事實(shí)的時(shí)候由機(jī)器來分擔(dān)。只有這樣將人類的優(yōu)點(diǎn)和機(jī)器的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，取長補(bǔ)短，才能更好的實(shí)現(xiàn)人工智能。

因此，作者提出，人機(jī)融合智能就是由人、機(jī)、環(huán)境系統(tǒng)相互作用而產(chǎn)生的一種新型智能系統(tǒng)。在智能的輸入端，它是把設(shè)備傳感器客觀采集的數(shù)據(jù)與人主觀感知到的信息、知識(shí)結(jié)合起來，形成一種新的輸入方式；在智能的數(shù)據(jù)/信息中間處理過程，機(jī)器數(shù)據(jù)計(jì)算與人的信息認(rèn)知（算計(jì)）融合起來，構(gòu)建起一種獨(dú)特的理解途徑：公理推理+非公理推理機(jī)制；在智能輸出端，它把機(jī)器邏輯運(yùn)算結(jié)果與人的價(jià)值（直覺）決策相互匹配，形成概率化與規(guī)則化、靈感化有機(jī)協(xié)調(diào)的優(yōu)化判斷。

當(dāng)前的人機(jī)融合智能就是人把一部分說清楚的智能先放到機(jī)器中，然后根據(jù)外部任務(wù)環(huán)境的變化結(jié)合自己說不清楚的智能去實(shí)施完成目標(biāo)的過程。未來的人機(jī)融合智能還可能加上機(jī)器自己產(chǎn)生的智能。人類智能及智慧的關(guān)鍵在于變、通以及通、變，變表征、變目標(biāo)、變推理、變前提、變決策、變行動(dòng)，相比之下，機(jī)器的變顯得比較生硬和模式化，沒有把變和通的關(guān)系處理好。can不僅僅是一個(gè)倫理問題，更是一個(gè)智慧問題，或者說是一個(gè)融合了責(zé)任和智能的問題。所以說，真正人類智能的彈性體現(xiàn)在“道”和“得”（德）的取舍中，是事實(shí)與價(jià)值的共同表征和體現(xiàn)，是being、should、can、want、change等一多共在的問題。一些智能方法只是通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對專家知識(shí)庫進(jìn)行集合和收斂，代表已有的先驗(yàn)知識(shí)。而無法對新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行處理，即無法將后驗(yàn)知識(shí)升級(jí)為先驗(yàn)，也無法發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)。所以，它的作用在于集大成，而沒有創(chuàng)新能力。這有點(diǎn)像教育，學(xué)校的任務(wù)是將知識(shí)點(diǎn)教授給學(xué)生（有點(diǎn)像機(jī)器學(xué)習(xí)一樣），但教育不只是教授知識(shí)點(diǎn)，教育應(yīng)該挖掘知識(shí)背后的邏輯，或者是更深層次的東西。比如，我們在教計(jì)算的時(shí)候，其實(shí)要去想計(jì)算背后是什么。我們首先是應(yīng)該培養(yǎng)學(xué)生們的數(shù)感，再去教他們計(jì)算的概念，什么是加、什么是減，然后教怎么應(yīng)用，進(jìn)而形成洞察能力。

人機(jī)融合的實(shí)質(zhì)是要處理變與不變的關(guān)系，中國人常常稱之為“易”中的“變易”和“不易”。人的變與不變是由價(jià)值驅(qū)動(dòng)的，機(jī)器的變與不變常常是由事實(shí)驅(qū)動(dòng)的，盡管機(jī)器也會(huì)帶有造機(jī)者的一些觀念和習(xí)慣，但機(jī)器終究還是不能實(shí)現(xiàn)變化情境中有意義的選擇和決策。例如用戶畫像，即用戶信息標(biāo)簽化，通過收集用戶的社會(huì)屬性、消費(fèi)習(xí)慣、偏好特征等各個(gè)維度的數(shù)據(jù)，進(jìn)而對用戶或者產(chǎn)品特征屬性進(jìn)行刻畫，并對這些特征進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)，挖掘潛在價(jià)值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。如何實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的用戶畫像更重要。

從根本上說，人機(jī)融合智能就是人類智慧與機(jī)器智能（AI）根據(jù)外部環(huán)境的變化有效聯(lián)動(dòng)的過程，其根本問題也是“良序”的問題，只不過這個(gè)“良序”既包括事實(shí)性交互序列，也包括價(jià)值性交互序列，既包括事實(shí)性因果序列（如Pearl的因果關(guān)系，這也是他的“狡猾”和“狹隘”之處：只論事實(shí)不論價(jià)值），也包括價(jià)值性因果序列（如宗教的因果關(guān)系）。人機(jī)共同完成一個(gè)任務(wù)甲，可以看成一個(gè)由若干子任務(wù)（a、b、c、d……）構(gòu)成的序列，這些子任務(wù)的要求都是根據(jù)外部環(huán)境的變化而變化的，既有構(gòu)成要素、屬性的變化，也有本身、相互之間關(guān)系的變化，簡單地說，既有客觀事實(shí)性變化，也有主觀價(jià)值性變化，如何高效地組織好這些主客觀子任務(wù)序列呢？或者說，如何更快、更好、更巧地形成良序呢？

面向深度態(tài)勢感知的人機(jī)協(xié)同就是把群體+個(gè)體中感性與理性、表象與概念、仁義道德有機(jī)結(jié)合形成良序的過程，是（多）人（多）機(jī)（多）環(huán)境的系統(tǒng)工程，計(jì)算的算法是其中可程序化的一部分，算計(jì)的算法是其中可描述的一部分，除此之外，還有直覺頓悟、半真半假、半信半疑、半推半就等主客觀融合的不可描述的隨動(dòng)部分，如何實(shí)現(xiàn)這些復(fù)雜系統(tǒng)的良序整合，或許已超出現(xiàn)有數(shù)學(xué)、科學(xué)的范疇！

人機(jī)融合智能中深度態(tài)勢感知終究不是數(shù)學(xué)意義上的集合問題，原因在于其中的元素是非同構(gòu)非同類的，而且會(huì)有相同元素（非互異性）產(chǎn)生出現(xiàn)。所以我們可稱之為泛集合/偽集合問題?，F(xiàn)代深度態(tài)勢感知的研究已從對“態(tài)”的研究轉(zhuǎn)移到“勢”上，已從簡單的“計(jì)算”研究轉(zhuǎn)移到復(fù)雜的“計(jì)算”與“算計(jì)”混合研究上，已從客觀“事實(shí)”研究轉(zhuǎn)移到“價(jià)值”研究上，即人機(jī)融合態(tài)勢感知上。就像“雞蛋從外向內(nèi)打破是煎蛋，從里面打破飛出來的是生命?！边@句話體現(xiàn)出的那樣：從一個(gè)客觀對象延伸到主觀事物。一個(gè)智能系統(tǒng)的擴(kuò)張是客觀世界的需求和內(nèi)在邏輯雙重引導(dǎo)下的產(chǎn)物，正如事實(shí)好編碼（空間時(shí)間編碼），價(jià)值卻很難編碼。信息就是有價(jià)值的數(shù)據(jù)，是一種人物環(huán)境系統(tǒng)交互的產(chǎn)物。態(tài)勢感知SA中態(tài)、勢、感、知四個(gè)循環(huán)如何產(chǎn)生共振共鳴？將是OODA環(huán)最優(yōu)化的關(guān)鍵。其中態(tài)與感屬于外循環(huán)，勢與知屬于內(nèi)循環(huán)，這兩大循環(huán)的相互促進(jìn)十分重要，外循環(huán)要“看得準(zhǔn)、聽得清”，內(nèi)循環(huán)就是“拎得清，判得準(zhǔn)”。傳統(tǒng)的拓?fù)鋵W(xué)主要研究在連續(xù)變形下關(guān)于幾何形狀的不變性質(zhì)。而認(rèn)知的拓?fù)鋭t是研究在連續(xù)變化態(tài)勢下關(guān)于感知的不變性質(zhì)，既包括事實(shí)類（時(shí)間、空間兩個(gè)維度），又包括價(jià)值類（情感、意向、責(zé)任三個(gè)維度）。

目前，智能領(lǐng)域的瓶頸還是人機(jī)融合智能中的深度態(tài)勢感知問題，例如未來的戰(zhàn)爭不僅是智能化戰(zhàn)爭，更是智慧化戰(zhàn)爭，未來的戰(zhàn)爭不但要打破形式化的數(shù)學(xué)計(jì)算，還要打破傳統(tǒng)思維的邏輯算計(jì)，是一種結(jié)合人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)優(yōu)勢互補(bǔ)的新型計(jì)算-算計(jì)系統(tǒng)。智慧化戰(zhàn)爭是基于人+物+環(huán)境互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息知識(shí)系統(tǒng)，人使用智能化武器裝備及相應(yīng)作戰(zhàn)方法，在陸、海、空、天、電、網(wǎng)及信息、認(rèn)知、社會(huì)領(lǐng)域進(jìn)行的一體化戰(zhàn)爭。通俗講，是以人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)融合智能認(rèn)知技術(shù)手段為支撐的戰(zhàn)爭。智能認(rèn)知是指在數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)輸入不充分或充滿相斥干擾條件下的感覺、分析、判斷、決策綜合優(yōu)化過程。它涉及輸入、處理、輸出、反饋等過程，智能感知只是智能認(rèn)知的輸入階段。狹義的智能認(rèn)知是指機(jī)器的輸入、處理、輸出、反饋等過程，是一種沒有指涉對象的形式化符號(hào)（如數(shù)學(xué)）系統(tǒng)，這也是機(jī)器智能之所以不可理解、不能終身學(xué)習(xí)、難以形成常識(shí)的根本原因；廣義的智能認(rèn)知是指人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的輸入、處理、輸出、反饋等過程，是一種能夠把指涉對象的符號(hào)系統(tǒng)（如人的自然語言等）、無指涉對象的機(jī)器形式化符號(hào)（如數(shù)學(xué)）系統(tǒng)與任務(wù)環(huán)境改變有機(jī)結(jié)合的系統(tǒng)，這也是廣義智能認(rèn)知（人機(jī)融合智能）之所以可理解、有意識(shí)、易跨域、富彈性、擅變化、超人智的根源。

所謂結(jié)構(gòu)主義可以上溯到本世紀(jì)初，在語言學(xué)中有索緒爾提出的關(guān)于語言的共識(shí)性的有機(jī)系統(tǒng)的概念和心理學(xué)中有完形學(xué)派開始的感知場概念。此后在社會(huì)學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、物理、邏輯……各學(xué)科領(lǐng)域中都在談結(jié)構(gòu)主義，但是結(jié)構(gòu)主義的共同特點(diǎn)是什么？這卻是一個(gè)等待回答的問題。
實(shí)際上，結(jié)構(gòu)主義的共同特點(diǎn)有二，第一是認(rèn)為一個(gè)研究領(lǐng)域里要找出能夠不向外面尋求解釋說明的規(guī)律，能夠建立起自己說明自己的結(jié)構(gòu)來；第二是實(shí)際找出來的結(jié)構(gòu)要能夠形式化，作為公式而做演繹法的應(yīng)用。于是他指出結(jié)構(gòu)有三個(gè)要素：整體性、具有轉(zhuǎn)換規(guī)律和法則、自身調(diào)整性；所以結(jié)構(gòu)就是由具有整體性的若干轉(zhuǎn)換規(guī)律組成的一個(gè)有自身調(diào)整性質(zhì)的圖式體系。這樣一個(gè)概念很抽象；結(jié)構(gòu)存在的模式要在各個(gè)研究領(lǐng)域里才能精確說明，所謂結(jié)構(gòu)，也叫做一個(gè)整體、一個(gè)系統(tǒng)、一個(gè)集合。一個(gè)結(jié)構(gòu)的界限，要由組成這個(gè)結(jié)構(gòu)的那些轉(zhuǎn)換規(guī)律來確定。而所謂轉(zhuǎn)換，在有的學(xué)科中，譯為變換，就是表示變化的規(guī)律，通常用一個(gè)以上的數(shù)理邏輯公式來表示。公式在具體生活中的應(yīng)用就是具體的運(yùn)算，而這種公式原來就是從具體的運(yùn)算中抽象出來的，所以運(yùn)算是形成結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。在各種科學(xué)認(rèn)識(shí)里，計(jì)算的第一性是結(jié)構(gòu)主義的關(guān)鍵，而在各種復(fù)雜性認(rèn)識(shí)里，計(jì)算計(jì)（計(jì)算+算計(jì)）的第一性是自主智能結(jié)構(gòu)主義的關(guān)鍵。

人機(jī)融合智能是人機(jī)并行結(jié)構(gòu)，人中有機(jī)、機(jī)中有人；人機(jī)混合則是人機(jī)串行結(jié)構(gòu)，人停機(jī)動(dòng)，機(jī)停人動(dòng)。輔助決策或輔助駕駛嚴(yán)格意義上而言都是人機(jī)融合，人機(jī)雙方同時(shí)都在工作，即雙方良好的協(xié)同在于一致性的隨時(shí)備份狀態(tài)，若一方跟不上對方的節(jié)奏，可能就會(huì)出現(xiàn)冷啟動(dòng)長延時(shí)的高事故風(fēng)險(xiǎn)；打字或稱重基本上就是人機(jī)混合，人機(jī)串行而動(dòng)。圖靈認(rèn)為：計(jì)算者任一時(shí)刻的行為都由彼時(shí)他觀察到的符號(hào)和彼時(shí)他的“思維狀態(tài)”決定?，F(xiàn)在有人提人機(jī)交互、人機(jī)混合、人機(jī)融合的區(qū)別，深入地研究能夠?qū)τ?jì)算、感知、認(rèn)知、洞察機(jī)制機(jī)理會(huì)有更多更新的認(rèn)識(shí)。

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