人工智能对新闻生产的影响及发展趋势
2.编辑制作：智能机器人辅助新闻报道
编辑制作新闻是整个新闻生产链条中最为重要的环节。机器写作的出现充分体现了人工智能技术等科技的进步，同时其契合了传媒的发展需求。智能机器人的出现改变了传统仅可由人撰写稿件的历史，创新编写新闻的方式。作用主要体现在如下三大方面：1、机器写作加快新闻生产速度，2、机器写作提升新闻生产数量，3、机器写作减少新闻生产成本。
3.内容推送：个性化定制实现精准推送
在传统媒体时代形成了稳定、单一的途径传播新闻。而在互联网的背景下，将直接打破此种定向因定的传播连接方式，在此背景下分析用户需求关系链将成为工作的重点。而在互联网业态发展变化的这一过程中，新闻信息传送平台的形态也在随之而发生深刻改变。当前互联网已经处于Web3.0与Web4.0阶段，依托智能平台可实现总的传播用户需求。在完善大数据与算法的同时，实现智能化服务，为用户构建一个需求供给相互匹配的个性化连接的数据通路。构建智能平台旨在匹配用户与内容；从而为用户奉上个性化、人性化的服务；从本质上说构建的关键在于形成如下平台：其一是用户沉淀平台；其二是大数据资源平台；其三是内容平台。
（二）人工智能在新闻生产中的局限性
1.技术不成熟导致适用范围窄
人工智能化新闻生产依托于的大量数据，这对于需要处理、分析大量数据的新闻是十分便利的，如财经类新闻报道、体育类新闻报道等。目前也正是这些领域采用新闻写作机器人进行新闻写作，而深入报道类的需要人类的思想、情感、创作的新闻产品，人工智能化新闻生产在目前是无法进行生产的。
2.生产模版化导致新闻缺乏深度
人工智能技术应用与新闻生产后就一直受到“流水线生产”的质疑，将预先设置的程序和模版用不同的数据填充，产出标题相似，导语相似，主体内容相似，背景资料相似，结构相似，格式相似的同类型稿件。
3.信息来源造假导致无法判断新闻真相
记者在新闻采访中经常使用录音笔对当下的语音采访内容进行保存，录音内容也是作为新闻写作可靠的原材料之一。但是当技术泛滥之时，采访时的录音和被采访者提供的录音证据还具有完全的可信度吗？这可能会导致更多的新闻造假，人们制造假新闻的成本也大幅降低。使新闻谣言的滋生和传播变得更加容易和便捷。而辟谣的成本和难度却大大提高。
4.侵犯受众隐私和威胁数据安全
人工智能技术在搜集和处理数据信息时，无法像人类一样分辨筛选是否涉及个人隐私，所以如何在新闻生产中赋予人工智能区分可用数据和隐私数据的能力，对当前的个人隐私保护和互联网信息安全而言是亟待解决的问题。
Part3人工智能时代新闻生产的发展趋势与反思（一）新闻生产愈加智能化
智能化技术的发展对新闻生产的影响主要体现在逐渐实现从“技术导向”取代传统的“记者导向”。在此背景下记者退居幕后，不再主要完成采编新闻工作，而是主要负责修正语言、整合结果、统筹分析等方面的事宜。随着智能化技术的发展新闻生产将迎来分布多、数据化、智能化的发展格局。
（二）新闻从业者的危机与转型
随着机器新闻的引入，新闻自动化进入了一个新阶段。算法现在可以根据统计信息和一组库存短语自动生成新闻报道，而不受人类记者的干扰。与过去的其他技术发展和社会趋势一样，人工智能新闻这一新形式使记者重新考虑自己的角色和核心技能。在对这些新技术发展的回应中，新闻是由履行的任务来定义的，而不是拥有实现它们的技能和知识的人。来自人工智能新闻的竞争将迫使记者专注于只有人类可以做的任务。创造力，分析技能和个性变得更加重要，而专业的日常任务将自动化。
（三）对策与反思
随着人工智能技术的发展，万物相连并全面数据化，人们在享受由科技带来的智能、便捷、高效的同时，也要辩证地看待技术发展带来的问题。对于人工智能的“入侵”，人类必须把握其发展方向，坚守人的价值。一是为用户提供针对性的新闻生产，二是拓展报道领域实现广泛应用，三是追寻真相是新闻永恒的生命，四是加快立法进程。
#参考文献：
[1]吴扬.人工智能对新闻生产的影响与发展趋势研究[D].南京艺术学院,2019.返回搜狐，查看更多
AI+音乐=人工智能在音乐消费场景的中作用比想象的要大
编辑导读：人工智能的应用越来越广泛，除了最开始的虚拟歌姬，AI在音乐上的应用已经涵盖到AI作词、AI作曲、音频合成等多个方面。人工智能在音乐消费场景会有什么新突破？本文作者对它的发展进行了分析，希望对你有帮助。
人工智能正更广泛的在音乐行业中扩大影响并辐射各行业及场景带来诸多利好。
自上世纪40年代人工智能行业开启后，随着AI技术的日臻完善和成熟，AI能够作用于社会生活的范围逐渐扩大，从尖端科技产业应用人工智能产品，到涉及生活方方面面的智能家居。在音乐市场，AI技术的应用也愈发深刻，覆盖音乐教学、AI音乐创作、虚拟歌手、娱乐社交等众多场景。
现阶段，随着人工智能的不断开发和演进，AI在音乐领域的能力正逐渐被大众认可。
而且，不管是AI技术用于音乐创作发展，还是借助AI音乐赋能产品玩法，再或者以AI技术对音乐进行加工利用，如：AI演唱、AI作词、AI作曲、人声/乐器分离、BGM识别、副歌剪辑、曲谱识别、音频合成等等，人工智能正更广泛的在音乐行业中扩大影响，其辐射各行业及场景带来诸多利好也是明显可见的。
一、AI音乐创作机器可能没有灵魂，但现在它和人一样，也可以进行艺术创作。
在音乐创作层面，机器通过对大数据深度学习训练后，模型可自动产生类似人类作曲家的曲子，相较人工作曲，AI创作在成品数量及速度上都更加突出，而且，随着机器算法学习的不断强化，其创作能力、作品质量也将大幅提升，这打破了音乐市场关于成本及创作时间的限制，对于音乐产业链运作将更有效率。
AI是如何谱曲的？简单来说就是大数据分析+外部算法，AI作曲背后蕴含着多种算法模型的结合运用，包含人工神经网络、马尔科夫链及遗传算法等。
人工神经网络是一种对生物神经的网络行为特征进行模仿，开展分布式并行信息处理的算法数学模型，基于程序员搭建的多层“神经网络”，机器对海量经典音乐数据消化和分析后形成对音乐旋律、节奏、音高、强弱变化的理解。而在不断的高速学习中，AI的能力会越来越强，最终掌握规律并不断以巧妙的手法重新融合，创造出风格不同的音乐作品。该方式能够对音乐全局性特征进行学习，但缺点是需采用大量的样本进行训练。
马尔科夫链是一种随机选择过程，主要用于产生一段具有一定风格的旋律，这种方法可以模拟作曲家创作音乐时的思维，来控制计算机生成相应的作品；遗传算法则是模仿生物进化过程的智能计算方法，使用适应性函数来演化样本、优化全局。
当前，国内外也已有不少企业布局该领域并推出研发成果，如：AIVA科技开发AI作曲家“Aiva”，据悉，微软“小冰”的音乐创作能力已实现旋律、编曲及歌词端一体化的产品落地；基于人工智能的音乐作曲工具还有EcrettMusic、谷歌Magenta和索尼FlowMachines等；
国内，行者AI团队“小嗨”在智能创作上，已实现识曲、作词、作曲等功能，作品已实现商业化授权和应用；中国平安AI作曲在世界AI作曲国际大奖赛中获得第一，创作AI交响变奏曲《我和我的祖国》；今年春节，网易也试水AI音乐创作领域，推出一站式音乐创作平台网易天音，解锁拜年新姿势；4月12日，科技音乐公司HIFIVE也官宣上线“AI音乐开放能力”服务，以先进科技赋能音乐发展，“AI音乐创作”功能现全面开放。
AI作为交互式创作助手，不仅可给予专业创作者更多的灵感和可能性，而且，对于音乐爱好者来说，AI音乐降低了内容创作门槛，可帮助更多人加入到音乐创作中。
二、音乐教学“人工智能+教育”正在大范围改变人们的生活与教育方式。
智能化的电子乐器，这种智能化乐器不仅能够储存更多的乐器音乐，还可以对音色进行编排，可以按照一定的行为指令进行顺序演奏，此类乐器的功能是其它乐器无法比拟的，在教学中，需要多人协作演奏的乐曲可实现一个人在这样的乐器上演奏。
人工智能音乐软件应用于现代音乐教学中，原来依靠合成器或者音乐工作者处理编辑的音乐任务交由电脑来完成，不仅提高了音乐数据的处理能力也扩大了音乐信息的容纳范围。此外，通过软件还可以将古诗词等改编成音乐；器乐分轨、曲谱直接转为音乐播放，寓教于乐。
科技的运用还可以促进音乐教学对网络的学习和应用。智能化乐器和软件的使用，一些新兴的音乐课程和教学方式出现，打破破传统教育模式，加强音乐教学中师生交流互动，也使学生融入到更广泛的音乐世界中去，学习音乐享受音乐，从而创造音乐。
三、商业化授权和应用，降本增效现阶段，人工智能作曲技术也正逐渐往商业应用方向发展，其应用场景主要为影视剧配乐、视频配乐，游戏配乐、在线工具配乐、商业广告、发布会、产品内置等方面。从创作时间和成本上看，AI音乐作品为非艺术场景、批量制作、创意要求不高，对价格敏感的商用音乐需求提供了好的解决方案。
例如，在娱乐社交产品中，音乐作为重要的元素，应用于语聊房背景音乐，K歌房伴奏、游戏音效等众多场景下，在平衡音乐成本和满足用户音乐需求层面，相较人工创作的高昂费用及不确定时间，AI音乐的极致性价比可有效帮助开发者降本增效。
从HIFIVE音乐开放平台网站“AI音乐开放服务”公布的价格看，其按照服务量计费，＜1万次的AI作曲调用，仅需1元/次，对于大批量的需求者，随着调用次数的增加，单次低至0.5元。对于音乐需求者，AI作品不仅可大幅降低音乐成本，而且便捷的接入方式和可控的创作时间都有利于项目进度规划。
四、虚拟歌手人工智能偶像掀起娱乐新风向
当前虚拟歌手，也已不再是陌生话题，根植于二次元文化和粉丝经济人气虚拟歌姬初音未来、洛天依在年轻一辈中可以说是人尽皆知，虚拟歌手也开辟了偶像领域的新模式，被称“永不会塌房”的idol”。
2021年春节联欢晚会上，月亮姐姐、王源、洛天依合作出演少儿歌舞节目《听我说》，这是央视春晚历史上虚拟歌手的首次亮相。从2012年作为中国首个虚拟歌手出道，到登上央视春晚舞台，洛天依被大众认可和接受也表明虚拟偶像向主流化道路进军再下一城。
其代表作《达拉崩吧》《权御天下》等在各大音视频平台也拥有不俗的播放量和传播度。近日，上映的动画电影《精灵旅社》最终章《精灵旅社4：变身大冒险》，洛天依也与精灵家族梦幻同屏献唱中文版主题曲《爱，醒来》。
其实除洛天依外，国内也还有言和、乐正龙牙、徵羽摩柯、墨清弦、乐正绫等众多虚拟歌手，随着虚拟偶像的崛起，AI技术也将在市场应用中朝着更先进的方向发展。
五、写在最后技术革新既是挑战，也是机会。
对于AI音乐也曾引起许多争议：AI作的曲能称作是艺术吗？AI作曲会导致音乐人失业吗？AI作品版权如何界定……虽然上述问题还有待商榷，但我们不可否认，AI技术在音乐层面的应用正逐步深入并带来众多积极效益。
因此，我们有理由相信AI音乐的未来是充满希望的，其市场应用也会迎来更大的发展机遇，将为音乐产业链上下游带来更多的利好。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
科学网—人工智能的经济影响与发展
人工智能的经济影响与发展已有6467次阅读2021-5-1618:40|个人分类:2021|系统分类:科研笔记
摘要：随着以机器学习、深度学习和大数据为代表的人工智能技术不断发展，新一轮的产业革命正在到来，社会的经济和产业结构、劳动力市场分工发生了很大的变化，然而当前人工智能技术还面临着三道难题：可解释性、常识和知识，在它推动经济增长、改变产业结构的同时，我们需要更好的引导资本与技术的协调发展，构建新型智能经济生态。
关键词：人工智能；产业结构；人机融合智能
2017年10月19日，AlphaGo团队在《自然》杂志上发表了一篇论文，为人们展示了基于人工智能的游戏智能体AlphaGo的新版本AlphaGoZero，它在没有学习任何人类对战数据的情况下，在40天内变得比之前所有版本的AlphaGo强大得多。这代表着人工智能(AI)可以从一无所有中学习或训练自己来打败人类专家，这是人工智能领域发展的一个里程碑，对人类社会具有重要的意义。
历史上有过许多重要的技术变革。由于蒸汽机的现世，开启了“工业革命1.0”的时代，从此机器开始不断升级换代来帮助人类进行生产和劳动，导致了社会生产率的提高。到了20世纪初，由于电力的普遍使用，人们开始通过使用流水线进行普遍的大规模生产，这一时期可以称为“工业2.0”，在此期间，工人们通过简单的编程来控制机器，以此来提高工作效率、生产率和产品的质量，在某种程度上机器开始取代劳动的某些功能。进入“工业3.0”时代之后，计算机的发明和信息通信技术的出现极大地改变了生产功能，劳动结构和工作所需的技能发生了变化，虽然许多传统的工作岗位被取代，但同时也创造了许多新的工作岗位。计算机程序和软件虽然越来越强大和高自动化，但它们仍然需要编程、控制和应用，在这之前，机器仍然是人类劳动的工具。上述三次科技革命都影响了社会生产率和经济，然而，我们现在所面临“工业4.0”似乎有很大的不同，它在未来可能会改变人类和机器在社会生产和生活中所扮演的角色，人工智能技术可以使机器产生一定的“智能”，让它们在更多方面代替人类的劳动。
人工智能领域包括机器人、神经网络和机器学习，以及符号系统。“自动化”、“数字化”和“计算机化”可能只反映了人工智能的一部分，自动化和机器人不一定是人工智能，因为我们可以通过简单的编程让它来执行给定的一些任务。目前的人工智能依赖于机器学习、深度神经网络、大数据、物联网和云计算等，它的一个关键特性是可以通过数据和计算来决定下一步的行动，例如它可以从物理环境中获取数据，然后通过这些数据来学习或者决定下一步的动作。人工智能的快速发展不仅是科学技术上的重大突破，而且对人类社会和经济及经济的发展都产生了深远影响，人工智能作为一项发展迅速的前沿技术，已经成为研究的热点。
一、促进经济增长，改变劳动力结构人工智能作为当前人类科技水平的代表，能够大幅的提高各行业的社会劳动生产率，从而推动宏观经济的快速增长，在近几年内，以云计算、大数据、人工智能为代表的新一轮科技革命使得现有的信息科技技术快速迭代并逐渐大规模的实行商业化应用，改变了现有的经济模式。人工智能作为当前智能技术发展的核心力量，有望为当下数字经济的发展带来新的契机和变革，成为我国乃至全球经济增长的巨大推动力。作为一种全新的生产要素，人工智能将会在三个方面推动国民经济的平稳快速发展：创造新的虚拟劳动力；补充劳动力、提高现有的技术与能力；成为创新驱动力、推动创新发展。人工智能在提高社会生产率的同时，也将为经济贸易提供新的模式和机会，同时促进经济的快速增长。当前全球生产率处于低速增长的状态，因为对于任何一个经济体来说，都需要一定时间来学习、吸收并有效利用新技术，特别是会对整个经济体产生重要影响的复杂技术，比如人工智能，这些时间既包括我们建立足够大的资本量并开始产生影响的时间，也包括了投资人工智能（培养专业技术人员和业务发展）和补充投资所需要的时间。以人工智能为代表的相关技术目前已经对全球价值链的管理及发展产生了一定影响，企业可以通过它来改善对未来趋势的预测，例如消费者需求的变化，以便更好地应对供应链中的风险；可以利用机器人相关技术大幅提高包装的效率以及库藏搜检的效率；还可以使用人工智能改善供应链上资产的物理检查和维护。
以人工智能为驱动的技术给经济和贸易发展带来的好处将会是巨大的，世界头号咨询公司埃森哲（Accenture）曾做过一项预测，到2035年人工智能将会使我国经济增长率提高16%左右，使发达国家的年经济增长率提高一倍，并使得各行业的利润增长38%左右。人工智能技术在推动社会生产力不断提高、经济社会不断发展的同时，也使人们变得更有效率、不断改变着人们的生活和思维方式，从而使人们有更多的时间和机会来想象、创造和发明新事物，成为重要的创新驱动力。
科技的进步是人类的才能和智慧逐渐累积的结果，每一次的科技革命，都对劳动者的知识和技能要求有所不同：蒸汽时代不仅要求劳动者要掌握工艺生产的步骤，而且要学会在生产中协调人机关系，电力的应用要求一部分劳动者具有某种专业能力，以达到某种精密分工的要求。人工智能技术是建立在计算机科学和统计概率学的基础之上，在算法操纵下的智能机器首先取代了简单而且具有重复性的低技能岗位，而技术研发、软硬件开发、故障检测等有较高要求的岗位则变得更为重要，随着智能化技术和水平的不断提高，劳动者整体的知识和技能水平会不断增高，劳动分工越加细致，知识型、技术性的劳动者将会取代重复型的简单劳动者变成劳动者的主体。
总体来说，人工智能在未来取代的应该是从事重复性劳动的劳动者，未来这部分人的市场需求及福利待遇可能会同时降低，对于具有较强专业技术能力或者认知能力的劳动者来说，由于其特定的专业技能存在可变性因而难以被人工智能或自动化技术取代，这一类劳动者的市场需求反而可能会增加。人工智能和自动化技术取代了具有重复性的相对较低技能的劳动力，而增加了对高技能工人的需求，从而至少在短期内可能会给收入不平等带来上行压力。因此，获得高质量的教育变得更加重要，相对富裕的家庭将能够为他们的孩子提供良好的教育，他们将获得更高的技能和能力，在未来劳动力市场的竞争中取得优势。
二、影响资本和技术的发展人工智能技术正在逐渐催动新一轮的产业结构变革，成为社会经济发展和科技创新的重要驱动力，其催生出的新的技术、产品、服务、模式等正在日益改变着社会产业结构、人们的生活以及思维方式。在这场人工智能的潮流中，国内外各个科技巨头无疑成为了这场产业革命的主力军，谷歌、微软、腾讯、阿里巴巴等资本巨头在人工智能方面的研究遥遥领先，这种将资本与智能技术融为一体的科技巨擘无疑对人工智能以及经济社会未来的发展有重大和深远的影响。
几乎所有科技革命从出现到不断发展，都是由人机环境系统不断推动而导致的，而资本和技术则是人机环系统中重要的一部分，现如今，资本和先进的科学技术都是经济财富的源泉，如果能将两者有机的结合起来，则会产生一种极为强大的“超级权力”。在当今的人工智能和数字经济时代，很多的突破性成果都是先由小的初创公司或者开发团队率先研发出来，而后被谷歌、BAT等大型公司收购的。人工智能技术有三个重要的支柱，即算法、算力和数据，一般来讲，谁拥有更先进的算法、拥有最快的计算芯片和最多的数据，谁就能成为人工智能领域的领导者，然而从本质上来讲，以统计概率学为主的人工智能算法的计算结果仅仅代表了某一事件可能发生的概率，算法本身并不具备推理能力，而且其仅仅适用于某一特定领域或场景，一旦转移到其他领域，算法就会失去原有的效果；数据同样是如此，即使再好再多的数据，也必须由开发者深入发掘其中的特征，同时与应用场景、意图、用户体验相结合之后才能得到其真正的价值。所以说，我们所谓的“超级权力”拥有者与众多小团队和研究院一样，都有开发出人工智能相关颠覆性技术的可能性，而大公司独有的作用则是收购、整合、应用、推广新技术，它们对人工智能技术以及未来发展的影响是有限的。
人工智能技术的发展和普及是一个相对漫长的过程，其需要的资本投入可能会导致社会各阶层和产业的发展潜力、资源占有率和影响力差距增加，大型的科技公司或组织将占有全球大部分产业结构、人才、技术和资金。市场经济的快速发展是国家利益的基本保障，国家应当对这种企业进行正确、有效的引导和监督，避免滥用人工智能技术从而扰乱社会秩序或因为资本的逐利性而激化社会矛盾等情况的发生。资本与技术进一步结合既可以促进科技的进步和创新，推动经济社会良性快速的发展，同时也有可能出现垄断集团，限制科技的更新和社会的进步。如何使资本与技术两者协调发展，各取所长，是我们始终要思考的经济-社会和资本-技术发展难题。
三、人工智能的局限与未来当前人工智能技术还面临着三个难题：学习、常识与可解释性。
学习：人类在学习过程中学的不是知识，而是获取数据、信息和知识经验的方法，而机器学习学的则是数据、信息和知识。相似性是自然界的一个基本特性，不同的系统之间存在着相似性；同一系统中的不同子系统与原系统之间也存在着相似性。机器学习的长处在于学习、迁移这种同质性、线性的相似系统，但是它很难在异质性、非线性等相似系统之间进行类比与转换，而人不同，人能够在线性与非线性、同质与非同质、同构与非同构、同源与非同源、同理与非同理、拓扑与非拓扑、周期与非周期、家族与非家族之间随意转换。机器的学习离不开时空与符号，而人的学习随着自身情感、价值、事实改变而不断发生变化；机器的学习遵循和依赖已有的规则，而人则是在学习中不断改变旧规则、打破常规则、建立新规则。例如优秀的领导者会在实践中不断打破规则创新改革，而不是循规蹈矩、四平八稳地逐渐腐朽和没落，更不是眼睁睁看着疫情肆虐而双眼却盯在竞选和权力上。
2017年3月16日美国国防高级研究计划局（DARPA）计划启动 "终身学习机"（L2M）项目，旨在发展新一代机器学习技术，并以此为来推动第三次AI技术浪潮。第一次 AI 技术浪潮以“规则知识”为特征，例如 Windows 操作系统、交通信号灯的控制等。第二次 AI 技术浪潮以“统计学习”为特征，例如贝叶斯网络、神经网络等。虽然上述 AI 技术对特定的问题有很强的推理和判断能力，但并不具备学习能力，很难处理一些不确定问题。第三次 AI 技术浪潮将以“适应环境”为特征，AI能够理解环境并发现逻辑规则，进行自我训练，建立正确的决策流程。由此可见，AI的持续自主学习能力将是第三次 AI 技术浪潮的核心动力，L2M 项目的目标与第三次AI浪潮“适应环境”的特征正好契合。通过研发新一代机器学习技术，使AI拥有从环境中不断学习并总结出知识的能力，L2M 项目将为第三次 AI 技术浪潮打下坚实的技术基础。
实际上，生活中有众多的无限的学习，就算是人都很难拥有终身学习的能力，更何况是没有“常识”和“类比”能力的机器，所以终身学习可能只是我们的梦想。人类的学习是不同角度的、全方位的学习，一个对象可以变成多个对象，一种关系可以变成多种关系，一个事实不但可以变成多个事实，而且可以变成多个价值，甚至有时候人的学习还可以将多个对象变成一个对象，将多种关系变成一种关系，将多个事实变成一个事实或者一个价值。机器学习本质上是人认知能力的显性化，是一种“自以为”“是”，人们常常只能认出自己习惯或熟悉的事物，这种的局限和狭隘自然而然地融入了模型和程序中，因而，这种一多的变换机制一开始就有不足之处。当然，机器学习也并不是一无是处，虽然可能无法做到真正的智能，但是也可以朝着自动化的方向不断发展。
常识：正如药一样，所有的知识都有其前提和适用范围，如果缺少了前提条件，知识便会产生副作用。知识只是常识的素材和原材料，机器只能做到“知”而无法拥有“识”，也就做不到知行合一。知识应该与思想结合起来而不仅仅是依附于思想，如果不能运用知识改变思想，使思想变得完善，那么知识就变成了一把双刃剑，可能给它的主人带来副作用或伤害。而人类避免知识产生副作用的良方之一便是常识，常识往往是碎片化的，而态势感知就是通过感、知这些碎片化常识的状态、趋势从而产生非常识的认识和洞察。人类可以通过自己的常识来感知世界、理解世界，而典型的人工智能体则缺乏对物理世界运行的一般理解、对人类动机和行为的基本理解（如直觉心理学）和对普遍事物的认知。
2017年，DARPA战略技术办公室（STO）提出了“马赛克战”的概念：未来战场应是由一个个低成本、低复杂的系统组成的拼接图，将这些系统以不同的方式连接起来便可产生理想的、适应于任何场景的效果。这种连接方式被描述为“以新的、令人惊讶的方式组合当前已有的武装力量”，其重点在于有人/无人编组、分解的能力、允许指挥官根据实际情形实时调动海陆空，而不考虑哪支部队在提供作战能力。
无论是我们所说的“机器常识”还是“马赛克战”，其实都是对抗博弈的背景下人-机-环境的新型拓扑系统。这个系统中真正有价值的不是那些基本的知识和规则，而是应用这些基本的知识和规则在实践中获得成功的人，比如毛泽东、粟裕等非科班出身的军事家和战略家便以自己的常识最终击败了黄埔系校长和将军们的知识。
可解释性：人工智能的可解释性问题一直备受关注，欧盟在去年出台的《人工智能道德准则》中提出AI未来应该向“可信赖”的方向发展，其中“可信赖”包含安全、隐私、透明和可解释性等方面。人工智能的应用以输出决策判断为目的，可解释性可以让人理解机器做出决策或判断的原因，AI的可解释性越高，人们就越容易理解模型做出的某种决策或预测的原因，可解释性指的是对模型内部的机制或机理的介绍以及对模型输出结果的解释。其重要性体现在：建模阶段，帮助研究人员理解模型，从而对不同的模型进行选择对比和调整优化；投入运行阶段，向应用方提供模型的内部机制和输出结果的解释，增加使用人员对模型的信任度。
目前，美国的人工智能技术在世界上处于领先地位，但在人机融合智能领域美国并没有太大的优势，这是由于人机融合智能中的人造成的。例如在这次疫情之中，美国的医疗水平和设施应该比中国的更为先进，但是由于领导人的失误使这些优势荡然无存。美国国防部2021年共申请289亿美元用作建设现代化的核武器设施，体现了特朗普政府的战略发展重点：提升核指挥、控制和通信（NC3）基础设施的准确度、速度以及自动化水平，与此同时产生了一个重要的问题：在未来的核战争中，人工智能自主系统在决定人类命运方面将扮演什么角色？当前的辅助决策系统处于起步阶段，很容易出现意想不到的错误和状况。机器学习算法虽然擅长人脸识别、检测等特定场景下的任务，但同时也会学习到训练数据中包含的内在“偏见”。所以只要核武器存在，人类就必须拥有对核武器的最终控制权，这种情况下人机融合智能显得异常重要。
人机融合智能既不同于人类的智能也不同于机器的智能，而是在人-机-环境系统交互中充分结合人和机的优势产生的一种新智能形式，是侧重于将人脖子以上的大脑与“电脑”相结合所产生的新型智能体。人的智能在于事前无数据，机器的智能体现在事后有数据，而数据的价值和意义则是由人来决定的，只有将人的认知与机器的计算结合起来才是未来智能领域发展的方向。
目前距离可解释人工智能还有一段距离，根本原因在于其中包含的不仅仅是数学语言，还有自然语言，甚至是思维语言。而人机融合智能不仅能自由的选择主体，还能适时地进行主体变换，在人-机-环境系统交互的过程中实现深度态势感知，有机地实现数学语言、自然语言、思维语言之间的能指、所指、意指切换，进而准确、快速的实现我们的意图和目的。
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