人机融合智能：人工智能30
具备不同程度类人智能，可实现“感知-决策-行为-反馈”闭环工作流程，可协助人类生产、服务人类生活，可自动执行工作的各类机器装置，主要包括智能工业机器人、智能服务机器人和智能特种机器人。
根据当前对人工智能的大体分类，人工智能可能演变成为三个级别：
（1）初级人工智能是指拥有人部分智能的机器人；
（2）高级人工智能指具备了除了人的自我意识之外所有智能的机器人，也称强人工智能或通用人工智能；
（3）超级人工智能则指被赋予人的灵魂——包括情感、伦理和道德等因素——有生命的机器人，即也称类人类人工智能。
目前有关人工智能的研究与应用主要集中在低级人工智能方面（例如阿尔法狗式的单项或专项智能，而缺乏人类所具有的通用智能）；也有部分学者开始探讨高级人工智能（例如人类所具有的跨域式通用智能），但距离实践应用还有很远的路，同时也存在不少争论（例如高级人工智能的发展方向是替代人类智能，还是人机协作，形成融合智能）；至于超级人工智能，由于涉及哲学与伦理等深层问题，争论各方可能长期无法达成共识。
人们还未来得及畅想人工智能3.0新兴时代的图景，便猝然发现人工智能已与人类生活发生了切身联系，比如因为新一代人工智能，加速了机器替换员人，导致结构性失业愈发严峻的趋势；此外，隐私保护成为难点，数据拥有权、隐私权、许可权等界定成为挑战。最为重要的问题是，人们对人工智能的未来发展方向持有各不相同的理解与期望，尤其是在人工智能是否可能替代人类智能，以及是否威胁人类生存等问题上产生了巨大争议。人们对人工智能认识上的这些差异，也对人工智能发展及其对未来社会的潜在影响，一定会产生关键性的干预。
人机交互协同：人工智能3.0的关键
我们主张，当前人工智能前进的主要方向应该是人机协同，而不是简单地用机器替代人类。因此，人机交互所产生的融合双重智能可以成为人工智能未来发展的重中之重，旨在通过人机交互和协同，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题，具有深刻的科学意义和巨大的产业化前景。
如果说先前人工智能发展的重点在于数据的输入和处理，比如人工智能发展史的三大主要标志：深蓝、沃森和AlphaGo，它们都与数据有关，均是在处理过去的大量的数据、规则、规划，那么未来下一步人工智能发展的重要方向将是人机交互的智能系统。因为上面所述的这三个系统，都有一个瓶颈问题，就是它们都只能“得形忘意”，而不能“得意忘形”。人的智能需要及时决策，而不是像计算机或当前弱人工智能按给定规则运算。面对纷繁复杂的现实，人需要临机创新“算法”。所以人工智能将逐步向人类智能靠近，模仿人类综合利用视觉、语言、听觉等感知信息，实现识别、推理、设计、创作、预测等功能。在人机交互智能系统中，系统的自动推荐、自主学习、自然进化、自身免疫是最主要的四个方面。根据最新发展趋势，新一代人工智能将具备这四大要素：大量数据，运算能力，算法模型和多元应用场景。
这种从单纯用计算机模拟人类智能，打造具有感知智能及认知智能的单个智能体，向打造多智能体协同的群体智能转变已经成为人机交互的焦点。群体智能充分体现了“通盘考虑、统筹优化”思想，具有去中心化、自愈性强和信息共享高效等优点，相关的群体智能技术已经开始萌芽并成为研究热点。
人机协同正在催生新型融合智能形态。人类智能在感知、推理、归纳和学习等方面具有机器智能无法比拟的优势，机器智能则在搜索、计算、存储、优化等方面领先于人类智能，两种智能具有很强的互补性。人与计算机协同，互相取长补短将形成一种新的“1+1>2”的增强型智能，也就是融合智能，这种智能是一种双向闭环系统，既包含人，又包含机器组件。其中人可以接受机器的信息，机器也可以读取人的信号，两者相互作用，互相促进。在此背景下，人工智能的根本目标已经演进为了提高人类智能，更有效地陪伴人类完成复杂动态的智能职能任务。
美国麻省理工学院物理学家马克斯·泰格马克（MaxTegmark），在其《生命3.0：作为人工智能时代的人类》一书中全景式地畅想了人类进化到人工智能时代的种种景象。在给出他认为的生命和智能的定义之后，他对生命的发展阶段进行了划分。他认为生命就是一种自我复制的信息处理系统，在这个系统里，信息（软件）决定它的行为以及硬件的蓝图，智能则表示达成复杂目标的能力。他对生命进化3个阶段的划分是：生命1.0，硬件和软件都只能演化而不能设计的生命，如细菌；生命2.0，硬件只能演化，但软件可以很大程度上设计的生命，这就是现在的人类，我们无法突破身体的限制跑得比狮子快，或者活得比海龟长，但是我们可以通过自身的软件——用来处理信息的所有算法和知识，以及决定做什么的能力，将我们并不是与生俱来就掌握的技能凭借学习编程进入我们的大脑；生命3.0，不仅软件可以设计，硬件也可以设计的生命，这可能是人工智能的终极状态。
与斯提芬·霍金、比尔·盖茨和马斯克等人对人工智能报有严重疑虑的态度不同，泰格马克的态度更趋于积极的理性，他认为人工智能的到来无可避免，随之而来的利益与危机也无可避免，但利益不是无限的，危机也不是不可控制的。他认为人们应当对人工智能保持冷静客观的态度，盲目的崇拜与盲目的抗拒都会造成恶果。他还特别强调，人工智能的改变者绝不仅仅是电脑技术人员，而是包含了社会学家、经济学家等行业专家在内的各界人士，人工智能将影响到几乎所有行业。
总之，我们主张，人机互动协同可以催生人机融合智能形态，这应该成为人工智能3.0的核心。通过人机互动协同，特别是在文本，图像，语音等多元信息方面实现多媒体与跨媒体的交互协作，人工智能可以从简单运算工具演化成为人类智能所不可或缺的重要伙伴。未来的人机交互成为人机环境系统内的自主融合，将人类的优点与机器的长板有机结合起来，这是人机融合智能的命脉。人类社会长期存在众多复杂动态的难题，对此人机融合智能可能提供全新的解决方案。因此，我们认为，人机融合智能很有可能就是人工智能的高级阶段，甚至还有可能是最终阶段。具体而言，人类独有的悟性（超越人类的理性与感性）可以灵活自如地赋能机器，解决复杂动态问题内在的悖论。人机融合智能的关键要素包括逻辑与非逻辑的阴阳平衡融合，上意识与下意识的阴阳平衡融合，统一与多元的阴阳平衡融合，以及知与行的的阴阳平衡融合等。
智能制造：人工智能3.0重要应用场景
虽然人工智能3.0可能应用的具体场景非常广泛，但我们认为其最为重要的应用场景之一就是智能制造。广义而论，智能制造是指人工智能技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于全价值链中设计工艺、加工组装、交付服务三大方面各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。必须指出，目前阶段的智能制造只是初步阶段。此外，中国企业对智能制造的理解过窄，只看到加工组装智能化，而忽略其他两大方面（即设计工艺与交付服务）智能化，尤其是设计工艺，而这恰恰就是中国制造业先天不足所导致的最大短板。
面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。一般而言，以蒸汽机为核心技术的第一次工业革命是工业1.0；以电机为核心技术的第二次工业革命是工业2.0；以电脑为核心技术的第三次工业革命是工业3.0；我们与众不同的独特观点是，工业4.0是以人机融合为核心技术（不是用机器替代人类）的第四次工业革命！因此，我们认为，现阶段的智能制造仅仅是长期智能化制造的初期阶段，因此只能是工业3.5，并不是真正的工业4.0。
具体而言，以初步信息化为特征的工业3.0~3.5发展可分为三个阶段:
（1）从上世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通讯和控制应用为主要特征的初步数字化阶段（属于工业3.0阶段）；
（2）从上世纪九十年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以人与物互联互动为主要特征的初步万联网/物联网阶段（属于工业3.5初级阶段）；
（3）当前，在大数据、云计算、移动互联网、万联网/物联网/工业互联网的集群突破、融合应用基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的初步智能化阶段（属于工业3.5高级阶段）。
综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，我们可以总结三个初步智能制造的基本范式与阶段（工业3.0~3.5）：初步数字化、初步万联网/物联网化、初步智能化。我们认为，当前工业4.0的思路仅仅涉及工业3.5，与真正的工业4.0还有较长差距。我们大胆预测，人机融合才是真正工业4.0的核心。
在西方发达国家，智能制造是一个“串联式”的发展过程，他们是用几十年时间充分发展数字化制造之后，再发展数字化网络化制造，进而迈向更高级的智能制造阶段。在中国，制造业对于智能升级有着极为强烈的需求，近年来技术进步也很快，但是总体而言，中国智能制造的基础非常薄弱，大多数企业，特别是广大中小企业，还没有完成初步数字化制造转型。面对这样的现实，中国如何推进制造业的技术改造、智能升级？我们认为，中国企业在推进智能升级的过程中要踏踏实实地完成初步数字化“补课”（即完成工业3.0），夯实智能制造发展的基础，但不必走西方发达国家“顺序发展”的路径，可以探索一条智能制造跨越式发展的新路。近几年，中国制造业界大力推进“互联网+制造”。一方面，一批初步数字化制造基础较好的企业成功转型，实现了初步万联网/物联网化制造；另一方面，部分原来还未实现初步数字化制造的企业，则采用并行推进初步万联网/物联网化制造的技术路线，在完成了初步数字化制造“补课”的同时，成功实现向初步万联网/物联网制造的跨越。
因此，中国推进智能制造可以采取“并联式”的发展路线：并行推进数字化制造、数字化网络化制造、新一代智能制造，以及时充分应用高速发展的先进信息技术和先进制造技术的融合式技术创新，引领和推进中国制造业的智能转型。未来若干年，考虑到中国智能制造发展的现状，同时也考虑到新一代智能制造技术还不成熟，中国制造业转型升级短期工作重点要放在大规模推广和全面应用“互联网+制造”；同时，在大力普及“互联网+制造”的过程中，要特别重视各种先进技术的融合应用。一方面，使得广大企业都能高质量完成“初步数字化补课”；另一方面，尽快尽好应用新一代智能制造技术，大大加速制造业转型升级的速度。再过若干年，在新一代智能制造技术基本成熟之后，中国制造业将进入全面推广应用普及新一代智能制造的新阶段，即中国制造业转型升级的长期工作重点。在中国制造业转型升级过程中，德国企业可以有效帮助中国企业实现短期与长期目标，尤其是在设计工艺智能化方面（这正是中国制造业先天不足所导致的最大短板）。
组织3.0：自组织与他组织的阴阳平衡
根据泰格马克对生命、智能的定义及发展阶段划分的启发，以及参考德鲁克对知识在生产力中作用的论述——德鲁克窥见到了人工智能时代（严格表述应该是“人机融合智能时代”）组织的一个支点，即组织的功能就是知识的创造性产出与创造性应用。我们在此提出有关“人机融合智能时代”组织管理特征和原则的初步构想。
我们认为，组织就是一种自我复制的知识处理系统，在该系统里，知识（软件）决定了它的硬件（结构、形式）的蓝图，以及以此为基础的具体行为。根据知识在不同的组织历史阶段所起的作用，可将组织划分为以3个形态为主的3大阶段：
组织1.0是硬件和软件都只能自然演化，而不能设计的组织形态。此时知识只是相对隐性地存在于人的头脑中，尤其有关组织的知识并未对组织的结构、形态有明显的作用，工业革命之前的组织就属于组织1.0。人在组织中的角色和功能是相对随机、散乱的，人对组织的认识一团混沌，对组织的态度盲目而无奈。此时的基本组织形态是低水平的“自组织”架构（对此有深刻启发意义的隐喻是“水式”组织）。
组织2.0是硬件只能自然演化，但软件在很大程度上可以设计的组织形态，即知识可以在很大程度上作用于组织本身。工业革命之后，知识经济的兴起，科学管理、项目管理和现代管理等关于组织的知识能够反过来重塑组织的架构与形态，但是囿于知识的相对不足以及人的有限理性。此时的基本组织形态是高水平的“他组织”架构，即层级制组织（对此有深刻启发意义的隐喻是“山式”组织）。
组织3.0是不仅软件可以设计，硬件也可以被设计的组织形态。这就是“人机融合智能时代”的组织形态，其组织使命就是一切源于知识，一切也回归于知识。此时的基本组织形态是高水平的“自组织”架构与高水平的“他组织”架构的阴阳平衡（对此有深刻启发意义的隐喻是“山水相依式”组织）。
在组织1.0中，人的知识有限，且并不系统，人完全受制于组织，组织的力量也弱小；在组织2.0中，人开始有成体系的知识作用于组织，组织变得强大起来，公司的力量彻底改变了地球人类组织的面貌，以前所未有的效率认识世界和改造世界。在组织3.0中，由于知识作用于知识，人机融合可能获取了超出人们预想的指数型爆发式能力提升，由原来主要维系人与人关系，以及人与物关系的组织，变成主要维系人类智能与人工智能互动协作关系的组织。人工智能主要负责知识的创造与应用，而人类智能主要负责超越知识的智慧，包括智慧的创造与应用。组织3.0可能是“人机融合智能时代”组织的终极状态。人通过自组织的努力，使自己具备自己主观创造出来的具有客观性的人工智能。反过来，人工智能可以将人类从初级智能工作中解放出来，集中精力开发人类所独特拥有的高级智能工作，即构建智慧的悟性。这一方面的杠杆效应正是组织发挥重要作用的用武之地。由此可见，人工智能与人类智能的关系是以分工合作为主，部分替代为辅，形成阴阳平衡关系。组织3.0架构的特色正是尽情发挥人类智能的伟大智慧型作用。智慧是指已知与无知的阴阳平衡，其基础就是人机融合智能。需要指出，智能机器的监督式学习与自主式学习也是阴阳平衡的反映。
根据以上对人工智能时代的畅想，在粗略勾勒出来的未来人工智能世界特征中，我们已可以隐约发现“人机融合智能时代”的组织将是一种全新的架构与形态，从组织2.0走向3.0。无论是组织扁平化（例如项目化组织），柔性化（例如水式组织），还是互联网化（例如小微组织与平台组织），都可以被视为组织蜕变的多维多角度反映。
受阿里巴巴“中台”思路，以及其他企业“平台”思想的启发，我们可以尝试构建与人机融合智能相匹配的全新组织架构，即“三台组织架构”。将组织结构分为“三台”的必要性在于解决组织面临的两个重要悖论:（1）“效率/成本”（标准化）和“灵活/价值”（定制化）的悖论;（2）“眼前”和“未来”的悖论。“效率/成本”和“灵活/价值”的悖论是指，一方面数据智能具有高度“复用性”，尤其是采用高度共享的IT技术（如云计算能力，人工智能）开展完全不同的业务（比如云计算能力既可以支持智慧汽车的发展又可以支持无人超市的发展），因此要求标准化；另一方面市场需求变化速度加快，并且用户的具体需求内容越来越趋向差异化与个性化，因此要求定制化。“眼前”和“未来”的悖论是指，一方面当下市场的高强度竞争和高度动态性要求企业必须专注“眼前”，另一方面网络生态的复杂性，不可设计性和不确定性要求企业必须放眼“未来”，不被当前问题误导，培养预判未来的能力。
解决以上两个悖论冲突是“三台组织架构”的基础原则。前台和中台可以，也应该，适度分离。通过建立“轻资产”的小前台，实现顾客需求定制化的“灵活/价值”目标；通过建立“重资产”的中台，实现为前台提供可灵活组合的标准模块化服务的“效率/成本”目标。前/中台和后台可以，也应该，适度分离必。让前/中台聚焦“眼前”，满足当前多变的市场需求，而让独立的后台着眼“未来”，集中精力进行基础性研究和战略性探索。从这一视角来看，前台与中台有一定程度的悖论冲突，即在同一时间，同一地点发生的“标准化”与“定制化”之间的张力；后台与中／前台还有更高程度的悖论冲突，即在不同时间，不同地点发生的眼前目标与未来目标之间的张力。
前中后三台之区分似乎可以依据两个具体维度，一是时间（眼前与未来）维度，二是空间（客户距离远近）维度。然而，由于以上两个具体维度在方向上是大体一致的（即前台注重眼前，也与客户距离最近；后台注重未来，也与客户距离最远，而中台两方面都居中），我们可以将时间与空间两个维度合并统一成为一个超级维度（meta-dimension），即敏捷性（agility）,即对外部变化的反应速度与反应程度。大体而言，前台的敏捷性最高，中台的敏捷性次之，而后台敏捷性最低。依据“三台组织架构”原则，组织重构的基本路径就是“前台后移”（但凡可以标准化，模块化，并且可以被多元“前台”重复使用的“前台”业务内容往后移到中台），以及“后台前移”（但凡需要与前台合作的业务内容，诸如基础研发的商业化，与一般领导力培训不同的具体业务培训，以及与市场长期趋势研究不同的市场短期预测研究等，往前移到中台）。
具体而言，首先，单元规模小，但数量多是前台（即小前端）的特色，是敏捷性要求最高的业务部门，尤其是近距离接触眼前客户以及服务眼前客户。前台是高度自组织的业务单元，有的可能成为新型精一冠军或隐形冠军。从创新的视角来看，前台主要负责产品/服务的快速迭代试错。对此有深刻启发意义的隐喻是“水式”组织形态。
其次，单元规模大的服务平台是中台（即大平台）的特色，是敏捷性要求位于中间的战术性应用部门，尤其是连接众多事业部为眼前客户提供统一支撑性服务的“平台”服务，实现数据在企业各个业务部门之间的透明流动。中台既赋能内部前台（如淘宝），也赋能生态圈共生企业（如淘宝卖家）和其他客户。从创新的视角来看，中台主要负责产品/服务的及时应用与持续改良。对此有深刻启发意义的隐喻是“山式”组织形态。
最后，单元规模也不大，数量也不多是后台（即富生态）的特色，是敏捷性要求最低的战略设计、基础研究以及企业后勤部门，也是未来生态圈（包括大学、政府研究院所等外部合作者）的协调者。从创新的视角来看，后台主要负责突破性产品/服务的探索式研发，也包括商业趋势分析与长期市场预测。对此有深刻启发意义的隐喻是“山水相依式”组织形态。
总体而言，“三台组织架构”可能是与人机融合智能相匹配的全新组织架构。前台的隐喻是灵活自由的“水式”组织形态；中台的隐喻是稳定坚实的“山式”组织形态；后台的隐喻则是既灵活自由，又稳定坚实的“山水相依式”组织形态。未来组织架构可能就是“山”与“水”所构成的阴阳平衡。
管理原则：未来启示
万物皆是阴阳对立统一体，任何事物均有相生相克的两面性，人工智能也不例外。也正是这种相生相克，互为表里，互相促进的关系，推动着事物不断向前发展。人类赋予了机器以智能，智能机器反过来反哺人类，进而促使人类智能的进一步发展。人类智能与人工智能的关系，将在未来很长一段人类发展历程中占据核心位置。
人工智能的突破性发展将源于物理极限的跨越及人类智能的充分释放，这将涉及到自然科学和人文学科的革命性发展。与以往人类发展阶段不同，这一次的人类发展飞跃或将经历一个较为漫长的过程。管理作为社会的一个功能器官，仍将发挥不可替代的作用。在“人机融合智能时代”，组织管理扮演的角色可能更加关键，因为管理的对象已经升级为具备功能无比强大且还具备一定人类智慧的机器，以及被智能机器配备了强大能力的组织和个人，管理的环境也因而转换成了由智能人机交互而成的复杂巨系统。一些通用的管理原则，则需要我们尽可能早地进行构想，并为此做好及早的防范。
辅佐原则
早在1980年卡耐基·梅隆大学就为DEC公司制造出了一个专家系统，这个专家系统可帮助DEC公司每年节约4,000万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价值的内容。由此可见，人工智能辅助人类决策的历史很早就已经开始了。
人工智能确实在辅助决策上有独特的优势。根据Amason的经典决策理论，决策的有效性依赖于两个因素：决策者的认知能力与决策团队的互动过程。人工智能可以提供更全面、准确、客观的信息（但基于一定的算法和算法组合，规则还是人定的），由此使决策更精准，效率更高。而在规则确定严密的系统中，人工智能可以做出高明于人类的决策，比如AlphaGo在围棋中碾压人类的表现。但是在现实世界的管理场景中——无论是过去、现在以及未来的“人机融合智能时代”——为难以穷尽其复杂性的真实场景构建完全的规则体系，几乎是不可能的任务，所以人工智能的价值在于在相对完备的模拟系统中进行全息分析，帮助人类提出最优决策选项。
人工智能在决策上有负面影响的方面，在于人与机器的关系如何协调（人会犯错，人的情感因素；抗拒人工智能的信息获取，而采取的措施等），人的隐私，以及受人工智能指令下人的执行状况问题。因而“人机融合智能时代”管理的第一原则是辅佐原则，人工智能辅佐人类智能进行组织管理决策以及执行，而非制定决策。这是作为阴阳对立统一体的人机融合智能中人工智能与人类智能之间的相生功能。
以人为本
作为阴阳对立统一体，人机融合智能中的人工智能与人类智能也有相克的一面。《道德经》有言“天之道利而不害，圣人之道为而不争”。人工智能可否做到“利而不害，为而不争”？无论答案如何，我们都必须从各个设计层面严格防范人工智能对人类可能带来的风险，这种风险不仅仅源自人工智能本身，也可能来自某些人利用人工智能所带来的破坏。
在“人机融合智能时代”，组织趋于“三台”互动有机平衡，而链接“三台”组织的信息系统以及各节点的人工控制中心将构成一个超级复杂的系统。在每个节点设置安全阀至关重要，并由此构建一整套安全控制网络，确保人类利益不受损害。一旦触碰人类利益安全红线，就会触发安全警报。
文理融合
在“人机融合智能时代”，德鲁克眼中的终极管理，即博雅艺术传统，可能会得以真正实现。因为博雅艺术的“博雅”是指客观知识、主观智慧、伦理道德与领导力的综合内容（如同“知行合一”中的“知”），而“艺术”则为灵活而创新的管理实践和应用（如同“知行合一”中的“行”）。践行博雅艺术的管理者应该利用有关心理学、哲学、经济学、历史、伦理学以及物理学等人文学科和自然科学所涵盖的跨学科知识与洞见，而且还要聚焦于知识的有效性与结果，如治疗病人、教育学生、建造桥梁、设计和销售产品与服务。“人机融合智能时代”对“知行合一”提出了全新的要求。这对未来的人才培养提出了全新的挑战。
现代教育起源于17世纪的德国，其目的是为大机器工业化生产服务，培养的是整齐划一的劳工，学生的个性和成长路线被框定起来成长，这才是“标准人才”。然而可以确定，在“人机融合智能时代”，从事重复性或机械式工作的流水线上的工人和中层白领将会被大量由人工智能取代，而需要人的主动性、积极性及创造性和人的情感关怀的工作则需要更多的人类智能，由此推断未来教育应该是探索式，而不是应试式，是创意创新的“知行合一”，而非简单知识积累。未来教育最重要的是艺术素养与创新思维。对此，马云说得很直接：“未来三十年是最佳的超车时代，如果我们继续以前的教学方法，对我们的孩子进行记、背、算这些东西，不让孩子去体验，不让他们去尝试琴棋书画，我可以保证：三十年后孩子们找不到工作。”
作者：李平、杨政银，宁波诺丁汉大学
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2018年人机融合智能技术发展综述
人机融合智能是一种由人、机、环境系统相互作用而产生的新型智能形式，它既不同于人的智能也不同于人工智能，是一种物理与生物相结合的新一代智能科学体系。人机融合智能之所以与人的智慧、人工智能不同，具体表现在三个方面：首先是在智能输入端，它是把设备传感器客观采集的数据与人主观感知到的信息／知识结合起来，形成一种新的输入方式；其次是在智能的数据／信息中间处理过程，机器数据计算与人的信息认知融合起来，构建起一种独特的理解途径；最后是在智能输出端，它把机器运算结果与人的价值决策相互匹配，形成概率化与规则化有机协调的优化判断。
2018年，人机融合智能技术呈现一多分有的态势，既关涉个人也与“群体”智能有关，这里的人不仅包括个人还包括众人，机不但包括机器装备还涉及机制机理，除此之外，还关联自然和社会环境、真实和虚拟环境等。着重解决上述人机融合过程中产生的智能问题。
一、人机融合智能技术的逐步深入，发展人机编队提升地面部队作战力量2018年4月25日，美国战略与预算评估中心发布《未来地面部队人机编队》报告，报告主要从以下四个方面进行阐述：发展未来地面部队人机编队的主要推动因素、可使未来地面部队在战争中获得竞争优势的三大人机编队形式、发展未来人机编队面临的主要挑战、以及通过人机编队提高未来地面部队作战效能的战略。
（一）发展未来地面部队人机编队的主要推动因素1、地缘政治。随着中国和俄罗斯军事能力的发展和现代化进程，地面部队军事作战的特点也将发生演变。因此，备战大规模地面作战对于西方国家地面部队而言势在必行。
2、人员结构。机器人和智能机器将对全球就业环境产生巨大变化。新技术可使目前众多需要士兵执行的任务实现自动化，从而推动新型军事人员模式的制定以及新型地面力量结构的规划。
3、明确机器人、AI和增强技术的破坏性效应。地面部队在采用这些技术前应考虑其双重影响。
4、增强的能力因素。将人员与机器人和AI能力组成编队可增强国家军事实力，提升个人和团队效能，同时可减少对人员造成的威胁；机器人和AI可实现新型作战概念；地面部队在未来作战中可优先使用机器人。
（二）未来人机编队的三种主要形式报告认为，同时发展三个领域可实现项目交互并极大地提高未来地面部队的可部署性、杀伤性和可持续性。
1、人机器人编队。该领域致力于人机合作伙伴关系以及了解人如何与机器合作伙伴进行互动，旨在研发监视、可分派给大型机器人编队任务以及与机器人编队互动的能力。
2、人与AI编队。人与AI的组合可主要应用于战略和作战规划以及分析未来活动。这需要开展既与人机器人编队相关却又与之不同的专门分析研究。
3、人员增强。人机编队模式旨在利用机械的、可穿戴和可植入的能力来增强人员现有能力。
（三）未来人机地面部队面临的挑战1、人机编队的战略挑战。机器人和先进AI的使用可降低发动战争的门槛，破坏战略稳定性；未来人机编队将对战略发展和实施构成挑战；作战中机器人的杀伤性行动该由谁承担责任；人员增强技术的应用对军民关系的影响。
2、地面部队各机构的挑战。该方面的挑战包括机构文化、作战概念、网络和信息安全、人员与教育和训练、成本、采办官僚主义作风等。
3、战术层面的挑战。该方面的挑战包括认知负担、知情同意、人的尊严、以及信任。
（四）未来地面部队人机编队发展战略1、五年战略。开展研究、实验和规划工作，制定更长期的目标和对资源进行优先排序。监视方面，地面部队应开展相关项目，旨在监视机器人、AI、大数据分析和人员增强等发展情况；设计方面，地面部队现代化规划人员也必须着手设计下一代人机编队；试验方面，地面部队必须开展试验。
2、中期战略（至2030年）。未来10年，地面部队需对以下方面作出决策：地面部队的组织结构和规模；如何平衡作战和非作战力量；如何使训练和教育体系适应全新的人机器人编队结构；如何正确使用具有杀伤能力的自主系统和AI系统。投入：地面部队将根据以上决策进行投入。发展人机编队需要地面部队对大学和大型公司的研究部门在机器人和人工智能方面的研发能力进行投入；对人员的教育和训练进行投入，为更加一体化的人机编队提供支持。形成能力：对专业军事教育进行调整以纳入更加技术导向型学科，使所有领导者具备更强的技术和数字知识能力。
二、以美国为主的发达国家高度重视中国在人机融合领域的研究（一）人工融合技术用于寻找隐藏的核导弹2018年6月，DefenseOne、VentureBeat等多个网站报道，美国军方正在加大对一项秘密研究的投入，旨在利用人工智能辅助预测携带核弹头的导弹发射，并能跟踪和瞄准朝鲜和其他国家的移动发射装置。
该项目目前处于机密计划中，探索开发有人工智能驱动的系统，旨在更好控制美国免受潜在的核导弹袭击。特朗普提议在2018年增加3倍以上的资金，其中仅仅一项人工智能驱动导弹的项目预算就高达8300万美元。这标志着人工智能技术标志着人工智能驱动反导系统的研究越来越受到关注。
人机融合智能是强人工智能，它既包括人工智能的技术研究，也包括机器与人、机器与环境及人、机、环境之间关系的探索。如果这项研究取得成功，这种计算机系统将能够自我思考，用超出人类能力的速度和准确度搜寻包括卫星图像在内的大量数据，以寻找导弹发射准备的迹象。
虽然该项目一直保密，但军方已明确的表示出其对人工智能的兴趣。例如，五角大楼曾透露，它正在利用人工智能识别其无人机计划所收集的视频中的物体，这是2017年发起的一项名为“Maven项目”的公开宣传活动的一部分。
（2）人机融合技术在识别导弹阵地中的应用2017年10月，美国密苏里大学地理空间智能化研究中心在美国《应用遥感期刊》（影响因子1.107）上发表了《基于深度卷积神经网络的快速大面积搜索检测中国地空导弹阵地》的论文。论文批露，该研究团队采用深度卷积神经网络（DCNN）算法，对我国东南沿海8.8万平方公里光学遥感图像中的地空导弹阵地进行检测，判读准确率达到90%，所需的时间降为42分钟，而人工判读消耗时间为60小时，判读效率提高了81倍。
（3）外媒称中国希望最终达到“人与机器融合的程度”人机融合智能研究的对象是物理和生理混合的复杂系统，是广义上的“群体”智能，包括人、机和环境。人类理解世界是通过认知，所以人能在相关表面上看上去无关的东西，但是机器却做不到。人具有跨领域结合的能力，但是机器却做不到。人具有跨领域结合的能力，而机器却没有。建立人和机器之间的双向交互关系，是实现真正智能的突破口。
2018年10月11日，美国“防务一号”网站发表刊文表示美国军方高级情报员越来越担心中国在人工智能等“提升人类效率”方面的研究。美国国防情报局（DIA）局长罗伯特•阿什利(RobertAshley)在举行的美国陆军协会(AssociationoftheU.S.Army)年度会议上表示，“人机融合”是颠覆性技术的一个“关键领域”，将会影响美国的国家安全。他认为“中国在研究神经网络和人工智能方面所作的努力是一个分阶段的过程，希望最终达到‘人与机器的融合’的程度。”
美国新安全研究中心(CenterforaNewAmericanSecurity)技术与国家安全项目研究员艾尔莎•卡尼亚(ElsaKania)表示，中国政府正在资助有关人机融合的学术研究。
图1：艾尔莎•卡尼亚在2018年度“疯狂科学家”（MadScientist）大会上发表演讲，提到中国军队的“人机融合”
图2外媒报道军民融合
艾尔莎•卡尼亚在一封电子邮件中写道：“中国军方正努力在未来的军事决策中整合并利用人工与机器各自的优势。在脑科学的研究中，中国人民解放军军事科学院一直专注于推进‘军民融合’，其中包括研究‘提高人类的战场感知能力和决策能力’等多个方向。”她认为，在一定程度上，中国在人工智能方面正努力赶上美国，美国在探索认知神经科学在军事应用方面所做的努力受到中国的关注，而中国军事专家在紧跟（美国）在此领域发展的步伐。
三、DARPA：人类正走在与机器变成共生联盟的道路上1960年，富有远见的心理学家和计算机先驱JCRLicklider发出预言：“用不了多久，人类大脑和计算机将紧密地耦合在一起，这将带来人类大脑前所未有的思考模式，以及与当前截然不同的信息处理方式”。2017年DARPA局长提出：人机融合之路已经开启，但人类似乎还没有做好准备。DARPA推出了一系列与人工智能算法相关的项目，涉及机器学习等基础技术领域，也注重利用人工智能算法提升分布式作战、人机融合、辅助指挥决策等相关能力。
（一）DARPA“班组X”项目助单兵获“超人”战场感知能力2018年2月，DARPA正在开展“班组X核心技术”和“班组X实验”两个项目，谋求为士兵配备新的前沿技术装备。该项目经理菲利普·罗特中校表示，这两个项目旨在研发和集成无人机、无人地面车辆、先进传感器和机器学习等新技术，使之成为班组的外延力量。
对于“班组X核心技术”项目，DARPA已向工业部门授出8份第二阶段合同，用于研发精确交战、非动能交战、班组感知及班组自主性等4个领域的新系统，并且经过实验，该系统从海军陆战队获得了技术和作战上的积极反馈。在班组感知上，合同商演示验证了在更远距离内探测和跟踪无人机的能力。在班组自主性上，一部地面机器人同一组海军陆战队队员一起行进了约25英里。
对于“班组X实验”项目，“班组X核心技术”将融入“班组X实验”项目。DARPA已授予洛克希德·马丁公司和BAE系统公司合同，旨在将“核心技术”项目的所有四个重点领域整合至一个系统。DARPA计划对这些技术进行实验，验证它们是否能真正提高性能，并计划继续增加技术的复杂度。
2018年11月30日，DARPA称，其“班组X实验”项目第一次测试成功演示验证了扩展和增强小股下车作战单元的态势感知能力。在加利福尼亚TwentyninePalms（海军陆战队空地作战中心）为期一周的系列测试中，美国海军陆战队班组提高了他们同步机动的能力，采用自主空中和地面载具检测来自多个作战域（物理、电磁和网络）的威胁，在班组进入作战场景时提供关键情报。
该项目为陆军、海军部队下车作战单元提供了自主系统。第一阶段将于2019年结束。之后，DARPA将选择最终一个合同商。罗特表示，DARPA希望这个将于2021年结束的项目能够带来可快速投入使用的前沿技术。
（二）DARPA开发“CHESS”项目，利用人机协同来加速检测零日漏洞2018年4月，为解决扩大和加速漏洞检测能力所面临的挑战，DARPA信息创新办公室（I2O）公布了人机探索软件安全（CHESS）项目。CHESS项目旨在使人与计算机能够协作推理软件工件，开发能够以适合不断增长的复杂软件生态系统的速度和规模发现并解决“零日漏洞”的功能。从基于人力驱动的手动过程转变为基于先进的计算机与人类协作的过程，为更广泛的技术或潜在非技术专家提供机会，以协助检测和修复已知和新出现的威胁。
（三）DARPA计划启动人机共生方面的研究2018年9月，DARPA在“下一代人工智能（AINEXT）”设想在未来，机器不仅是执行人类编程规则或从数据集中归纳推演的工具。DARPA设想的机器将更多地作为同事。因此，DARPA在人机共生方面的研究和开发确立了与机器合作的目标。以这种方式启用计算系统至关重要，因为传感器，信息和通信系统生成数据的速率已超出人类可以消化吸收、理解和行动的速度。将这些技术融入与作战人员合作的军事系统中，将有助于在复杂、时间紧迫的战场环境中做出更好的决策；能够共同理解大量、不完整和矛盾的信息；并使无人系统能够安全地执行关键任务并具有高度自治。DARPA将其投资重点放在第三次人工智能浪潮上，这种人工智能带来机器的理解和推理。
四、结束语人机融合智能研究是智能技术发展到一定程度的产物，它既包括人工智能的技术研究，也包括机器与人、机器与环境及人、机、环境之间关系的探索。与很多新兴学科一致，它的历史不长，但发展速度很快。并且可以预期的是，人机融合技术本身离我们设想的智能程度还相去甚远，且自发的将人的智能迁移到机器中去的想法本身实现难度就极大。这是一个很难回避的问题。这些都需要目前的智能科学家作进一步的研究。人机融合智能研究不仅仅要考虑机器技术的高速发展，更要考虑交互主体-人类的思维与认知方式，让机器与人类各司其职，互相促进，这才是人机融合智能研究的前景与趋势。
人工智能为什么没有类似物理学的定理定律出现？据说是因为智能的基本知识和实验经验总结还尚未完成!
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。