人机融合和混合智能的起源和新应用场景
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
人机共融智能包括以下关键特性
个体智能融合 机器的优势在于快速、低成本地对信息进行存储、比较、排序和检索，人脑的优势在于联想、推理、分析和归纳。针对复杂任务，巧妙利用人的识别、推理能力，实现人机协作增强感知与计算，发挥二者的互补优势。
群体智能融合 除人脑智能外，人机共融智能重点强调群体智能，尤其是隐式智能，通过利用群体行为特征、结构特征及交互特征等在特征和决策层面与机器智能进行融合，实现智能增强。
智能共同演进 未来我们不希望看到机器智能不断增长，而人类智能停滞不前乃至衰退，人机共融智能的目标是人类智能和机器智能互相适应，彼此支持，相互促进，实现智能的共同演进和优化。
人机融合和混合智能的新应用场景
人机融合，发展智能机器人，让机器人走进千家万厂，既是国家的发展目标也是大势所趋。“人机融合，让机器人更智能”共包含三个层面的意思：一是人机互动，现在可以做到的是语言互动，人机互动是人机融合的第一要点；二是人机协同，即机器人和人可以共同工作；三是人机融合，不光有语言互动，还有情感互动，智慧交流，是简单协同的一个提升，呈现“人机合家欢”的良好局面。
决策科学中的人机融合决策智能系统，决策科学是一门横跨自然科学、社会科学以及人类思维科学的综合性大学科；是揭示决策本质，研究、探索和寻求作出正确决策的规律的科学。这里将人机融合决策智能系统看成是决策学的一项组成部分．分析系统在决策体系中地位、作用、理论基础等问题：并从当前的研究成果中，从决策问题的解决角度寻找人机结合点。
随着汽车使用数量急剧增加，带来了一系列新的问题，例如交通事故频发。为了减少人为失误引起的交通事故，先进驾驶辅助系统成为近些年研究的热点，而横向辅助驾驶系统是ADAS的重要组成部分。目前，大部分横向辅助驾驶系统都是不考虑驾驶员在环基于线性车路模型实现转角闭环控制，如果该辅助系统对驾驶员产生不必要的干预，会严重影响驾驶员对该辅助系统的信任。因此，时变车路模型转角闭环控制、转向与制动系统保性能协调控制、转矩输入人车路闭环控制和识别驾驶员意图的人机共驾协同控制的横向驾驶辅助还有待进一步研究。
智能技术发展
美国快公司（Fast）提及的“人与机器人融合的阿凡达（avatar）风格”案例。通过其配置的头戴式显示器，操作者可以看到机器人捕捉到的场景，并且机器人将操作者执行动作产生的反馈继而传达回给操作者，从而形成人机融合的信息闭环。远程控制机器人传递了机器人对环境态势的感知，而由人处理理解与决策，这是初级阶段的人机融合智能。
7月22日，上海证券交易所科创板首批25家公司正式挂牌交易，作为资本市场发展的里程碑事件，科创板个股整体表现强势。前五名企业均是研发半导体、AI芯片、智能终端企业。人机融合和混合智能发展需要的大部分终端器件由这类型企业提供。目前国产芯片跟半导体发展都需要突破国外巨头垄断，相信科创板上市这一强势表现将会激励人工智能再进步发展。
结尾：
尽管人机融合和混合智能的发展尚在初级阶段，但其概念中所传递出来的思考为人工智能注入了活力。在一些实际场景中初步取得成果，未来还会在医疗、军事、机械等更多领域继续取得进步。融合智能是主客观的结合，是灵活的意向性与精确地形式化的结合。
人工智能
人工智能用手机看条目扫一扫，手机看条目出自MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)人工智能(ArtificialIntelligence，AI）
目录1什么是人工智能2人工智能的研究内容3人工智能的历史4人工智能的应用领域5强人工智能和弱人工智能5.1强人工智能（AGI）5.2弱人工智能（ANI）5.3超级人工智能（ASI）5.4对强人工智能的哲学争论6人工智能的发展现状及前景6.1对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”6.2趋势与展望6.3态势与思考7人工智能的三大短板8应对人工智能威胁的3R法则[编辑]什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
[编辑]人工智能的研究内容人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
1）知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
2）常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
3）问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
4）搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
5）机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
6）知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
[编辑]人工智能的历史“人工智能”一词最初是在1956年达特茅斯（Dartmouth）学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。
科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家、哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。
我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。
让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。
终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。
虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。美籍俄裔数学家、控制论的创始人诺伯特·维纳（NorbertWiener）在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。
在1955的时候，美国计算机科学家艾伦·纽威尔(AllenNewell)和赫伯特·西蒙(HerbertA.Simon)TheLogicTheorist程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。
1956年，“人工智能之父”和LISP语言的发明人(ZT)约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，艾伦·纽威尔和赫伯特·西蒙又开发了一个程序称为GeneralProblemSolver(GPS)，它对维纳的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，麦卡锡创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。
在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目，SHRDLU是维诺格拉德(T.Winograd)于1972年在美国麻省理工学院建立了一个用自然语言指挥机器人动作的系统。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR(SelectiveIntegratedRail)系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。
[编辑]人工智能的应用领域1、问题求解
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术
信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统（用于地质学的专家系统）发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
[编辑]强人工智能和弱人工智能人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
[编辑]强人工智能（AGI）强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（解决问题）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。[编辑]弱人工智能（ANI）弱人工智能又称“狭义人工智能”，认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，获取相当丰硕的理论上和实质上的成果，如2009年康乃尔大学教授HodLipson和其博士研究生MichaelSchmidt研发出的Eureqa计算机程序，只要给予一些数据，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式，等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式，这计算机程序也能用来研究很多其他领域的科学问题上。
[编辑]超级人工智能（ASI）超级人工智能（ASI）是一种超越人类智能的人工智能，可以比人类更好地执行任何任务。ASI系统不仅能理解人类的情感和经历，还能唤起他们自己的情感、信念和欲望，类似于人类。尽管ASI的存在仍是假设性的，但此类系统的决策和解决问题的能力预计将远超人类。通常，ASI系统可以独立思考、解决难题、做出判断和做出决定。
[编辑]对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（JSearleinMindsBrainsandPrograms.TheBehavioralandBrainSciences,vol.3,1980）
关于强人工智能的争论，不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是转换编码数据，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是转换数据，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。丹尼尔·丹尼特在其著作《意识的解释》（ConsciousnessExplained）里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为：“人可以有智能，而普通机器就不能”呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如西蒙·布莱克本（SimonBlackburn）在其哲学入门教材Think里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。布莱克本认为这是一个主观认定的问题。
需要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在一百多年前是被认为很需要智能的。并且，即使强人工智能被证明为可能的，也不代表强人工智能必定能被研制出来。
[编辑]人工智能的发展现状及前景[编辑]对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
[编辑]趋势与展望经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，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。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
[编辑]态势与思考当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
[编辑]人工智能的三大短板创新工场创始人李开复表示，AI存在明显不足的三大短板，即便到了2042年，AI可能仍然无法完全掌握这些能力，包括了:
第一、创造力。AI不具备进行创造、构思以及战略性规划的能力。它无法选择自己的目标，无法跨领域构思，无法进行创造性的思考，也难以具备那些对人类而言不言自明的常识。
第二、同理心。AI没有“同情”“关爱”之类的“感同身受”的感觉，无法在情感方面实现与人类的真正互动，无法给他人带去关怀。
第三、灵巧性。AI和机器人技术无法完成一些精确而复杂的体力工作，如灵巧的手眼协作。此外，AI还难以很好地应对未知的或非结构化的空间。
[编辑]应对人工智能威胁的3R法则2023年2月，创新工场创始人李开复在微博发文“论战ChatGPT”，首先是列举了20项AI容易取代的工作，其次分析了AI存在明显不足的三大短板，最后针对后ChatGPT时代还给出了三大生存攻略，分别是：Relearn二次学习；Recalibrate二次定义；Renaissance二次复兴。
李开复称：“在《AI未来进行式》一书中，我通过故事和讲解给出了三大生存攻略，在英文简称三个R:Relearn二次学习，Recalibrate二次定义，Renaissance二次复兴。”
1.Relearn二次学习
现在就发出警告，唤醒踩在失业悬崖边缘的人们，鼓励主动出击，重新学习。
令人欣慰的是，有不少人类的工作是AI难以胜任的，特别是那些需要创造力、复杂工艺、社交技巧以及依赖人工操作AI工具的工作。我们倡导人们积极投入二次学习，掌握从事此类工作的(新)技能，为适应AI新经济下的新型工作场景做好准备。
职业培训机构需要尽快重设课程，增加AI时代可持续就业的培训科目:政府可以为这些培训提供奖励和补贴;企业可以参考类似于亚马逊职业选择计划的方案，设立专项经费，资助员工参加职业再造培训项目，帮助员工报考飞机维修技师、电脑辅助设计师、医疗护理师等职业资格许可证。
值得关注的是，随着财富的增长和寿命的延长，以人为中心的服务性工作将成为社会的刚性需求，其重要性与需求量都会水涨船高，例如世界卫生组织预测，要实现联合国“人人享有良好的健康和福祉”这一可持续发展目标，全球医护人员的需求缺口将高达1800万人。过去，这类关怀型职业在社会上一直不被重视，薪酬也普遍偏低，但以后，这些“以人为本”的职业将成为AI新经济运行的基石，值得更多的人考虑通过二次学习来投入其中。
为了进一步缓解人力资源供需失衡，我们甚至可以考虑把目前“志愿者服务”类型的工作调整为全职薪酬型工作，诸如献血中心服务人员、寄养服务提供者、夏令营老师、心理咨询师等，也包括一些为了照顾家中老人不得不离开职场的成年人。
另外，可以预见的是，自动化时代一旦到来，社会将需要大批志愿者为失业人员提供热线咨询，帮助他们解决在职场转型过程中遇到的疑虑和困难，排解心理压力，最大限度地避免由于失业所导致的社会问题的发生。这些志愿者也应当获得合理的报酬和社会的认可。
2.Recalibrate二次定义
除了重新学习职业技能，我们还需要结合各类AI工具，重新调整工作岗位的“人机协作”模式。因此，对于不少职业的工作方式乃至工作内容，我们需要重新进行定义。
信息化革命在短短几十年内彻底改变了人们的工作方式，使用电脑上的各种软件是当今普遍的人机协作模式。在AI时代，各行各业将朝着更加智能化的方向“进化”:AI可以测算出不同条件下的沙盘推演结果，可以通过对海量数据进行计算，量化显示工作任务的最优解可以协助不同行业优化工作流程，完成日常的重复性事务。
我认为，很难出现单一通用型的AI工具，我们必须针对各个行业提供特定的解决问题的应用程序，如此，举凡药物分子研发、营销广告策划、新闻信息核实等任务，都能通过高度定制化的AI工具来实现。
当我们对一些职业进行二次定义，充分把“以人为本”的人性特质和AI善于优化的技术优势深度结合起来之后，许多工作将被重塑，不少新兴岗位也将被创造出来。
在AI时代的人机协作中，AI和人类合理分工、各展所长，AI可以既智能又高效地承担起各种重复性任务，由此，人类从业者得以把更多的时间花在需要温情、创意、策略的人文层面的工作上，从而产生1+1>2的合作效应。
举例来说，人们生病了，最信任的仍然是人类医生，由于医生可以使用专业的AI医疗诊断工具，快速准确地为患者定下最佳治疗方案，所以能腾出充裕的时间和患者深入探讨病情抚慰他们的心灵，医生的职业角色也将因此被二次定义为“关爱型医生”。
正如移动互联网催生了滴滴司机、美团小哥等职业，AI的崛起也创造了很多全新的职业，目前已经有AI工程师、数据科学家、数据标注员、机器人维修员等。我们应该时刻关注AI新经济进程中涌现出的新兴职业，确保及时掌握就业情况，关注相关的职业技能培训。
3.Renaissance二次复兴
有了得当的培训和称心的工具，我们可以期待又一次“文艺复兴”的到来-一由AI催生的人类释放激情、创造力进发、人性升华的新高峰。
中国历史上有脍炙人口的唐诗、宋词、元曲，欧洲文艺复兴则诞生了辉煌的文学、音乐建筑、雕塑，这些作品在数百年后仍被人赞颂。那么，AI新经济将会激荡出怎样的人文复兴？
AI视觉工具将成为绘画、雕塑及摄影艺术家们的得力助手，可以按照他们的指示创作、完善作品。AI文字工具可以辅助小说家、诗人、记者，为写作注入新的灵感。AI可以帮助教师批改作业和试卷，让教师把时间和精力节约出来，去设计崭新的课程课件，以此激发学生的好奇心、创造力，培养学生的批判性思维；可以帮助教师在课堂上传递标准化知识(信息)，让教师把更多的时间花在与学生进行个性化互动上，这样，他们才能成为AI时代的教育家。
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评论(共22条)提示:评论内容为网友针对条目"人工智能"展开的讨论，与本站观点立场无关。106.120.191.*在2014年2月13日17:15发表未来已来
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。113.142.17.*在2014年10月28日08:23发表快些来吧
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。1.9.106.*在2015年5月7日22:28发表大革命
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。111.115.70.*在2015年5月22日12:45发表谢谢
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。211.139.60.*在2015年6月22日14:59发表恐怕需要大数据库才能实现
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。113.200.204.*在2016年4月2日13:04发表211.139.60.*在2015年6月22日14:59发表恐怕需要大数据库才能实现
恐怕智能设计才是重重之重外行人说自己的见解
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。223.104.34.*在2017年5月2日11:40发表14100725李文洁。人工智能将代替人的大脑进行思考，更符合人类的精神需求
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。61.151.207.*在2017年11月26日13:23发表其实别把人工智能想得那么复杂，无非就是让机器自动学习技能为人类工作罢了，要是机器太聪明了，人类就完蛋了！
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。163.20.242.*在2017年12月28日11:02发表++++9+9+5+68+65+/866
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。192.168.1.*在2018年5月30日19:47发表64664646
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。皮皮(Talk|贡献)在2018年9月18日20:20发表61.151.207.*：回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。110.53.252.*在2019年2月23日09:37发表32.15.26
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。202.114.2.*在2019年7月4日20:44发表人工智能到底是什么呢？机器？超人？
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。114.222.228.*在2020年3月10日09:29发表202.114.2.*在2019年7月4日20:44发表人工智能到底是什么呢？机器？超人？
人类创造的智慧
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。61.174.212.*在2020年11月9日13:45发表113.200.204.*在2016年4月2日13:04发表恐怕智能设计才是重重之重外行人说自己的见解
对呀，恐怕智能
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。120.192.175.*在2021年9月17日14:56发表114.222.228.*在2020年3月10日09:29发表人类创造的智慧
牛逼
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。218.28.86.*在2021年10月14日11:48发表未来可期
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。61.153.247.*在2021年10月26日15:46发表牛啊
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。221.229.118.*在2021年11月1日18:23发表。。。
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。60.173.216.*在2021年11月30日14:16发表科技越来越发达了。
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。125.75.56.*在2022年5月11日11:15发表人工智能是外星人
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。223.90.41.*在2022年5月25日10:49发表开好户
回复评论发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。人机混合与人机融合的区别
人类思维的逻辑结构和算法实现码龄7年:思想非常好，我想去实现通过前面的研究你可能会产生一个问题，究竟智能是什么？我来回答，智能就是一个可以输入输出，输入信息在智能内部可以构成具有和输入的真实信息一样的联系机制（包括运动和变化）的系统！
重磅亲测！ChatGPT是否产生了自我意识？无凉凉凉:有点搞笑，ai：1+1等于2，括号：注意，它用的是等于而不是=，它已经会自己选择了。
AI支持的自然语言编程豆包的奋斗:现在chatgpt出现了。你的想法可以付诸实现了。我也想过是否可以有这样的机会，描述了需求就可以转化为程序的自然语言编程，现在看，其实自然语言和编程语言以及怎样编程之间依然有鸿沟，这个鸿沟在于不懂编程是怎么一回事的人对于编程这件事的理解。当然我想未来用不了多久，说话之间完成一个系统可能也并非不现实。
重磅亲测！ChatGPT是否产生了自我意识？技术学习者:无关真假这都是现阶段要用人工智能时需要面对的问题。人类的目的其一是用来处理更复杂的运算，其二是实现生命的延长。人工智能的出现是好事，只需防备的就是网络是否可以远程影响人类大脑，而在人与机真正爆发冲突时被物理毁灭机后，因各种波的存在而被影响人去重启了机。现在的我们更需要人工智能，这样实现人类只需要躺着吃喝玩玩，但同时社会的阶级财富不能过于巨大。唉，人类的欲望啊，进步是我们想要的，人工智能真正的发展，感觉还得十五年左右
重磅亲测！ChatGPT是否产生了自我意识？m0_74162399:这是假的
刘 伟｜人机混合智能的可行架构：计算
人民智库
以下文章来源于人机与认知实验室 ，作者刘伟
人机与认知实验室.
人机交互与认知工程实验室联系方式：twhlw@163.com
人工智能成果斐然，然而现阶段的人工智能体还远未达到接近人类心智的水平。复杂环境下，仅靠计算体系的人工智能有很大限制，无法达到人工智能所追求的与人类智能相似的结果，故而我们需要人在人机交互融合中发挥重要作用，使机的能力价值（计算）与人的能力价值（算计）协同以达到更好的智能。北京邮电大学人工智能学院研究员刘伟认为，计算—算计模型为人机混合智能提供了一种可行架构。它不仅需要考虑机器技术的飞速发展，还要考虑交互主体即人的思维和认知方式让机器与人各司其职，互相融合促进，这才是人机交互的前景和趋势。
“
核心观点
计算的本体是事实性概念，算计的本体是价值性偏好。计算的主体是人，算计的主体是包含人的系统。计算的过程中需要算计来指引方向，算计的过程中也需要用计算来完成基础性的工作，只有二者结合才能实现更好的智能。
根据现有的计算及认知领域成果，提出计算—算计模型，包括态势感知层、认知决策层和目标行为层。态势感知层内包含环境信息，负责态势信息的收集与感知处理，认知决策层类似于对态势感知信息的“深加工”，目标行为层主要体现在人机混合决策方面。
人机交互是人工智能发展的重要一环，其中既需要新的理论方法，也需要对人、机、环境之间的关系进行新的探索。当前，强人工智能依然没有实现，如何将人的算计智能迁移到机器中去，这是一个必然要解决的问题。
人机融合智能是要让机器逐渐理解人的决策，让机器从人的不同条件下的决策来理解价值权重的区别。机器对周围环境获取数据、信息，通过特定的数据触发特定的执行过程，将人的认知能力与机的计算能力融合起来，建立新的理解途径，进而作出合目的性合规律性的决策，产生人机融合大于“人﹢机”的效果。
”
更多精彩观点
现如今，人类对人工智能还未下确切的定义，一个符合大多数人观点的定义是：让计算机完成人类心智能做的各种事情。从20世纪40年代图灵的人工智能预言，到20世纪80年代专家系统的开发，再到如今三大主义分支的人工智能应用渗透到人类生活的各个方面。其中，联结主义强调模仿大脑皮质神经网络以及神经网络间的联结机制，即用多隐层的处理结构，处理各种大数据；行为主义以模仿人或生物个体、群体控制行为功能为主，主要表现为具有奖惩控制机制的强化学习方法；符号主义强调以物理符号系统来产生智能行为，主要应用为知识图谱的应用体系。人工智能的应用取得了一定成果，同时也存在不可忽视的缺陷。联结主义下的深度学习算法不可微分，计算收敛性较弱，在开放的动态环境下效果较差，其模型本身是一个“黑盒”。行为主义的强化学习将人的行为过程看的过于简单，实验中只是测量简单的奖惩反馈过程。其次行为主义研究可观察行为，往往忽视内部的心理活动，否定意识的重要性，将意识与行为对立。符号主义及其知识图谱遇到了如何定义“常识”的问题以及不确知事物的知识表示与问题求解的问题。
要让人工智能接近人类的心智，还需要探索何为智能。大部分对智能的定义有一个共同特点：认为智能是解决问题的能力，解决更复杂的问题需要更高水平的智能。相比于加减法，微分方程需要更高的智能水平；相比于井字游戏，围棋需要更高的智能水平。然而，机器能够求解某种特定问题，并不意味着机器具有较高的智能水平，哪怕这种问题非常复杂。以人类的神经网络为例，神经网络常常简化为感知器、中枢、效应器组成的系统单元，且三个系统每一个都由许多神经元组成，互相之间都有反馈。以目前的神经科学分析手段，该模型是正确的，然而人们忽略了外界信息与体内信息的比例。具体来说，人们常常将该系统简化为输入输出系统，而实际上，神经系统接收内部信息的感受器是接受外部信息感受器的10万倍。也就是说，神经系统在整体上更像一个自我封闭系统。而且，正是神经网络的封闭性，使得建构主义可以推出客观存在不能离开建构者的哲学理论。机器作为客观存在，解决问题离不开人类。所以说，实现完全脱离人类的通用人工智能系统是不现实的。本文先对算计进行定义，接着介绍其研究意义及发展，讨论算计与计算的区别联系并提出计算—算计模型，最后介绍了算计在人机交互、人机融合智能中的应用并进行总结。
01
算计的定义和性质
算计是一种用感性与理性的混合手段处理各种事实价值混合关系的方法，即使没有数据也可以一目了然地深度态势感知。算计可以在多方面、多过程体现：算计是运用计算之前的行为，是非自发的秩序，是人事先设计而产生的，由人类设计而非人类行为产生的秩序。算计是多算胜，少算不胜，是知己知彼的“知”。算计是没有数和图的计算，即没有数学的计算，是人类带有动因的理性与感性混合盘算，是已有逻辑形式与未知逻辑形式的融合筹划。
如果说“计算”的未来在于利用宇宙复杂的物理行为，那么“算计”的未来则在于利用宇宙复杂的物理与非物理行为。与机器计算不同的是，人的算计是复合型的，既有体现事实的理性部分，又有体现价值的感性部分，而且感性部分可以不自洽、可以矛盾（如爱恨交加），甚至可以辩证（相互转化），所以，感性价值是人机之间智能的最重要区别之一。当然，人机之间的理性事实和理性价值部分也不是完全等价的。具体而言，人类的一多关系与机器的一多结构常常不是一回事。
02
算计的研究意义与发展
认知。认知也可以称为认识，是指人认识外界事物的过程，或者说是对作用于人的感觉器官的外界事物进行信息加工的过程。它包括感觉、知觉、记忆、思维、想象、言语，是指人们认识活动的过程，即个体对感觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、判断和问题解决的信息加工处理过程。在心理学中是指通过形成概念、知觉、判断或想象等心理活动来获取知识的过程，即个体思维进行信息处理的心理功能。
认知模型是在理解人类认知能力的基础上构建的模拟人的认知过程的计算模型。这里认知模型中的认知能力通常包括感知、表示、记忆与学习、语言、问题求解和推理等方面。为了能够构建出更加智能的机器，我们便希望从人的身上寻找灵感，通过探索和研究人的思维机制，特别是人对周围信息的感知处理机制，进而可为打造出真正的人工智能系统提供新的体系结构和技术方法。杜奇根据记忆和学习的不同将现有的认知模型分为三类：符号化认知模型、浮现式认知模型和混合型认知模型。
深度态势感知。人们对“态”常用感觉，对“势”常用知觉，而世界的态、势常常是混杂的，所以人们对世界的认识往往是“感﹢知”的，于是“态势感知”便成了固定搭配。后来，人们发现知对应的“势”一般是“短势”，为了处理“中长势”，形成某种更深邃的洞察力，即超越事实本身的理解、判断、预测能力，“态势认知”便呼之欲出了。也可以说：认知是对感知的感知。再后来，人们发现人的认知是有偏好、习惯、先验、模糊、记忆等局限的，而机器和协同的机制机理可以与之相得益彰、取长补短，这样自然就衍生出了“人机融合的深度态势认知”概念。深度态势感知的含义是“对态势感知的感知，是一种人机智慧，既包括了人的智慧，也融合了机器的智能（人工智能）”， 是“能指﹢所指”，既涉及事物的属性（能指、感觉），又关联它们之间的关系（所指、知觉），既能够理解事物原本之意，也能够明白弦外之音。它是在以艾德雷斯为主体的态势感知（包括信息输入、处理、输出环节）基础上，加上人、机（物）、环境（自然、社会）及其相互关系的整体系统趋势分析，具有“软／硬”两种调节反馈机制；既包括自组织、自适应，也包括他组织、互适应；既包括局部的定量计算预测，也包括全局的定性算计评估，是一种具有自主、自动弥聚效应的信息修正、补偿的期望—选择—预测—控制体系。
从某种意义上讲，深度态势感知是为完成主题任务在特定环境下组织系统充分运用各种人的认知活动（如目的、感觉、注意、动因、预测、自动性、运动技能、计划、模式识别、决策、动机、经验及知识的提取、存储、执行、反馈等）的综合体现。既能够在信息、资源不足情境下运转，也能够在信息、资源超载情境下作用。通过实验模拟和现场调查分析，我们认为深度态势感知系统中存在着“跳蛙”现象（自动反应），即从信息输入阶段直接进入输出控制阶段（跳过了信息处理整合阶段），这主要是由于任务主题的明确、组织／个体注意力的集中和长期针对性训练的条件习惯反射引起的，可以无意识地协调各种自然活动的秩序。该系统进行的是近乎完美的自动控制，而不是有意识的规则条件反应。深度态势感知本质上就是变与不变、一与多、自主与被动等诸多悖论产生并解决的过程。所以该系统不应是简单的人机交互而应是贯穿整个人机环境系统的自主（包含期望、选择、控制，甚至涉及情感领域）认知过程。鉴于研究深度态势感知系统涉及面较广，极易产生非线性、随机性、不确定性等系统特征，系统建模研究时常面临着较大困难。
算计。人类的符号、联结、行为、机制主义是多层次多角度，甚至是变层次变角度的。相比之下，机器的符号、联结、行为、机制主义是单层次单角度，甚至是固层次固角度的。人类思维的本质是随机应变的程序，也是可实时创造的程序，能够解释符号主义、联结主义、行为主义、机制主义之间的联系并能够打通这些联系，实现综合处理。达文波特认为：人类的某种智能行为一旦被拆解成明确的步骤、规则和算法，它就不再专属于人类了。人机混合智能难题在于机器的自主程度越高，人类对态势的感知程度越低，人机之间接管任务顺畅的难度也越大，不妨称之为“生理负荷下降、心理认知负荷增加”现象。
算计是人类不借助机器的跨域多源异构系统的复杂“计算”过程。某种意义或程度上，算计就是“观演一体化”“存算一体化”这两个“神经形态”过程的交互平衡，观（存）就是拉大尺度或颗粒的非实时top-down过程，演（算）就是小尺度细颗粒实时bottom-up过程。在跳跃的思维之外，人类的心智本质上不是符号的，因而是不可计算的，人脑不是电脑，在具有物理属性的同时还有非物理的生理和心理属性。既能够从无意义的事实中孵化出有意义的价值，也能够从有意义的价值中产生出无意义的事实。这种主客观的混合决定了心智的计算计（“计算﹢算计”）特点，即有限的理性计算与无限的感性算计共在。例如人类创新“跳跃式”思维也不是基于计算的，即那些常常不按照语言和逻辑所做的思维。所以，完全基于机器的人工智能可能也无法有“跳跃式”思维，因此就不太可能有真正非封闭开放环境下的创造性。
真实世界里的各种概念、命题具有着各种组合流动性和弹性。算计不是符号性的，而是流程性的，也是意识的显化过程。意识或许就是许多“隐性”的“显性”化，隐态与隐势的显化，隐感或隐知的显化，隐注意及隐记忆的显化，隐判断与隐推理的显化，隐分析且隐决策的显化，隐事实和隐价值的显化，隐人情并隐物理的显化。东方的算计以前主要是算计人情世故管理，现在正在融入物理、数理、法理等的新算计。
现在，越来越多的人认为，各种算法必须超越表面相关性，达到真正理解的水平，从而实现更高水平的人机融合智能。态与势是两个藕连体，势态与态势反映两个不同点的变化方向，用算计比用计算更准确。
进而在此基础上对比东西方在算计上的差异犹如解构主义之父法国著名哲学家雅克·德里达所言：逻辑理性的有无。衍生于北非中亚文明的西方发现了科技的力量，并发明了一系列相关的学科领域，形成了以“算”为核心的世界观和价值观，不但“名可名”，而且“道可道”，以客观事实为基础，以逻辑理性为工具，为人类社会还原了物质世界、经济现象、自然选择的许多规律，作出了很大的贡献。然而，最近一段时间，西方的许多有识之士在充分开发发掘其逻辑理性优势的同时愈发感觉到了逻辑理性的局限和不足，自觉或不自觉地把目光投向了他们认为“神秘”的东方智慧，从物理到心理再到管理等，从早期的莱布尼茨到李约瑟再到侯世达等人，东方思想的“计”与西方的“算”是很好的一对搭档，也是定性与定量、主观与客观、价值与事实、系统与还原的完美结合。正可谓：“没有比人更高的山，没有比计更好的算”。
03
算计与计算的区别与联系
计算的本体是事实性概念，算计的本体是价值性偏好。计算的主体是人，算计的主体是包含人的系统。计算的主体可变，本体不变；算计的主体不变，本体常变。计算使用参数建模，算计创造参数建模。计算常常是以感—存—算—传—用—馈—评的顺序展开，而算计却往往根据具体情况具体打破感—存—算—传—用—馈—评的秩序组合，可以一会儿感—存—算，也可以一会儿感—算—评。对于计算来说，如果是客观事实输入，那么就会输出确定性的客观事实，可谓是真凭实据、实事求“是”，是理性being（现实性）的逻辑推理；对于算计则不然，即使是客观事实输入，也不一定就会输出确定性的客观事实，即真实的输入可以用主观改变选择从而输出价值，实事求“义”，是感性should（可能性）的非逻辑实现。如输入“23”，可以是“乔丹”，也可以是“詹姆斯”等。
真实的博弈过程中，表面上是数学计算的理性过程，实际上还有算计的感性过程，更准确地说是计算计的过程，即双方不仅仅是在理性中刀光剑影，还存在着大量感性因素的波谲云诡，是事实与价值混合铰链在一起的“华山文理之战”。
计算的基础是有限的封闭性，算计的特点是有条件的开放性，计算计即从有限的客观事实being（现实性）推理出无限的主观价值should（可能性）。计算是确定性的推理，算计是不确定性的推理，计算计是确定性与不确定性的弥聚混合。机器只有局部性事实逻辑，没有人类的整体性价值逻辑，因此人机结合起来可实现功能与能力的互补，用人类的算计这把利刃穿透机器计算不时遇到的各种各样的“墙”。人机融合中有价值的东西通过动态环境使得事实过程变成对智能逻辑而言有意义的事情，事实不因事实本身是什么而是什么，而是在与价值的融合之中是其所是，这就需要建立一套新的逻辑体系加以支撑，即人机融合的计算—算计逻辑体系。
那么，什么是计算？什么是算计？计算是从已知条件开始的逻辑，解决“复”，算计是从未知前提出发的直觉，处理“杂”。算计的核心有两个字：“异”和“易”。
算计里面对于不同领域的东西进行变化平衡的处理，这是算计的核心。而计算恰恰是讲究相同的结构、相同的数据、相同的性质，才能进行，算出的结果往往是不变的、是确定的。
相比之下，人重价值逻辑，机偏事实逻辑，人侧辩证逻辑，机向形式逻辑。那么人机融合则是辩证的形式逻辑或形式的辩证逻辑，这就涉及到一个逻辑转化的难题，即事实形式化逻辑如何转化为价值辩证逻辑，或价值辩证逻辑如何转化为事实形式化逻辑问题。表面上，人类的辩证逻辑是用来思考问题而不是解决问题的，解决问题要靠形式逻辑。实际上，这是对形式化计算逻辑与辩证性算计逻辑的认识不清所致，与计算思维不同，算计思维方式在很多方面都与计算逻辑相悖。
计算与算计的关系也是密不可分的。计算的过程中需要算计来指引方向，算计的过程中也需要用计算来完成基础性的工作。二者缺一不可，只有二者结合才能实现更好的智能。
04
计算—算计模型
人工智能成果斐然，然而现阶段的人工智能体还远未达到接近人类心智的水平。复杂环境下，计算体系中的人工智能水平有限，无法发挥其优势。智能是一个复杂系统，在追求算力与算法实现人工智能应用的时代，人在与智能体的合作中的作用不可忽视。机的能力价值（计算）与人的能力价值（算计）协同系统还需进一步研究。根据现有的计算及认知领域成果，笔者提出计算—算计模型，包括态势感知层、认知决策层和目标行为层。
态势感知层内包含环境信息。环境包括自然时空与社会时空内的环境，一切问题的源头来自于自然与社会，可以说人类知识的来源也是如此，此环境包含了确定以及不确定的成分。除此之外，态势感知层还负责态势信息的收集与感知处理。数学领域的微积分类似于这一过程，通过将已知数据进行处理，从而接近问题答案。指挥与控制领域的情报收集与分析领域同样是对信息的感知处理，相对于数字与微积分符号，情报的量化更加复杂，更多是交由经验丰富的指挥员处理。传统的自动化方法及机器学习算法可能会导致“回路外”错误，因为人类对任务的态势感知度较低。即，人类对任务以及环境的感知很大程度上基于经验，易产生自满情绪或缺乏警惕性。环境的不确定反馈也会对回路外的问题产生影响，这凸显了在紧密结合与松散结合的人机环交互之间实现平衡的重要性。现如今，算法处理后的数据可解释性下降，使得人类困于“回路外”，同时也产生人类对智能代理的信任度下降问题。
认知决策层类似于对态势感知信息的“深加工”，其不仅仅取决于人的传统意义上的认知，同时也需要机器推理的能力。人类的推理基于直觉、逻辑、关联等认知能力，算计的思想即包含于其中。20世纪80年代专家系统盛行，基于人工智能的专家系统风靡一时，机器可以进行简单的问答，但问答内容局限性较强。主要原因除计算能力外，还有机器被授予的推理能力是基于一对一、一对多、多对一的知识映射关系。如何实现动态表征下的弹性推理，在具备足够硬件算力条件下是值得被考虑的问题。同时，将动态表征下的知识进行散射、漫射、影射，实现多跳推理，是实现该问题的关键。模糊逻辑提供一个或多个连续状态变量映射至相应类别进行推理和决策的框架；神经网络利用程序，在大型典型案例数据库的训练过程中学习到的可变互联权重来进行的知识表达的算术框架；遗传与进化算法在进化遗传学的启发下，采用重复仿真的方法，缩小潜在的选项范围，选择最优解决方案。人类通过人机交互界面与机器交互，机器给予人类辅助决策。实现机件人化是人机融合中迈出的一大步。
目标行为层主要体现在人机混合决策方面。当出现更高水平的智能体时，人类永远处于决策的最高层，这是在许多领域达成的共识（在目标追求低人力成本条件下例外）。意义建构对真实世界中的生存至关重要，很多研究表明了人类努力建构这个世界中的对象、事件和态势的意义。人类较为擅长迹象解读，对人类而言，建构是一种心理活动。为了使机器有效地与人类合作，机器与人类的反应和决策应当将相同对象、事件或态势解读为相同的迹象，或者获得相同的意义。机器的辅助决策在必要时刻同样需要提供更完整的意义建构，达到人机混合决策的目标。
05
算计的应用
人机交互。当前人机交互最前沿的问题之一就是人与人工智能的交互，然而，我们仍未看到黎明前的曙光，究其因，人机之间只有“计算”，尚无“算计”浸入，再简化一点说，即只有“算”没有“计”。
人机交互中的“互”可以分为：基于态的交互、基于势的交互、基于感的交互、基于知的交互。另外一种分法是：基于事实性（数据）的交互和基于（主观）价值性的交互，以及基于事实—价值混合性的交互。人机系统中的算计就是人类没有数学模型的计算，科技计算中的“与或非”逻辑，大家比较熟悉了，此处不再赘述；科幻算计中的逻辑不妨称之为“是非应”，其中“是”偏同化、“非”侧顺应、“应”为平衡，当遇到未来科幻问题时，先用“是”、再用“非”、后用“应”。大是大非时，“大是”不动，先试“小非”，再试“中非”，若不行，“大非”不动，先试“小是”，再试“中是”，这些试的过程就是“中”的平衡。“应”就是不断尝试、调整、平衡。以上就是科技计算与人机算计结合的新逻辑体系，人机算计逻辑把握价值情感方向，科技计算逻辑细化事实理性过程。
机器是物理学与数学的结晶，环境是地理与历史的产物，人机环境系统交互代表的人机系统则是复杂形式与简单规律的表征。科幻的使命在于未来，所以更要肩负起“道非道，名非名”的重任与担当。现有的科技逻辑体系随着各学科的深入发展正渐露疲态，如数学的哥德尔不完备定理、物理的海森堡测不准原理、经济学的阿罗不可能定理等。时代在呼唤新的科学原理、新的技术手段，而这都需要出现新的逻辑体系，一种有别于传统思维方式且更符合客观事实与主观价值的（当前）非存在的有。
哲学上讲，客观世界是完全独立于主观世界的存在，但这是个伪命题，并不是真正存在的。真正能观察到的，是客观和主观之间的结合，由于观察者和被观察的世界相互作用，我们不可能无穷精准地把客观世界了解清楚。如当硬件能力到达一定程度，大家就会关注软件能力的提高，当软件能力到达一定程度，人们就会关注人件能力的提高。衡量一个科技产品的水平可以尝试从它“跨”“协”不同领域能力的速度和准确性来初步判断，同理可知，衡量一部人机系统的情理水平可以尝试从她“跨”“协”不同领域能力的速度和准确性来初步判断。简单地说，科技处理问题的方式一般是产生式的“if-then”因果关系，人机系统则更应是启发式的不求最优但求满意情理混合新逻辑，而启发式往往可以处理非线性问题。当人机在异常复杂的环境里无能为力之时，也许就是逻辑坍塌之际。或许，人机领域启发式的计算计恰恰就是新逻辑压缩成功与否的关键。
人机领域的瓶颈和难点之一是人机环境系统多域失调问题，具体体现在不同学科领域中的“跨”与“协”如何有效实现上。这不但关系到解决各种人机建构系统中“有态无势”，甚至是“无态无势”的不足，而且还将涉及到许多人机环系统“低效失能”的溯源。尝试把人文域、艺术域、社会域构成的基础理论域与物理域、信息域、认知域构成的科学技术域有机地结合起来，为实现人机跨域协同中的真实“跨”与有效“协”打下基础。
目前，针对客观现实及实际应用而言，我们要清醒地认识到：当前的人机环境系统大潮，并非基于科技发展机理认识上的重大突破，而只是找到了一种较能利用当前不完善科技和计算机特长的强大方法——“旧逻辑﹢旧科技”，它未必能撬开创造真幻之门。人们心目中的“人机”大都离不开理解、意向性、意志、情感、自我意识以及精神等方面的经历体验。这些方面的研究迄今并无突破，也无近期内会有重大突破的先兆。而且，依赖科技的可解释性、常识性、学习性和可视化都较差，对加深理解、提高认识、改善人机的结构和表达帮助有限。因此传统的基于预定策略和经验判断的逻辑方式不再可行。如何确保人群在高复杂度、高负荷的人机环境下，面对关键信息不充足的情况下，还要准确地从大量态势信息中获取有用信息、形成正确认知、迅速主动沉浸，成为未来人机领域亟需解决的问题。也许，能够控制人类思想的真正机制与迄今为止创建的任何传统逻辑都根本不同，正如爱因斯坦所言：“当数学谈及现实时，它不确定，当数学确定时，它无关现实。”而人的一切经验和信息都蕴藏在未来人机环境系统交互关系和新逻辑实践之中。
人机融合智能。人工智能虽然在各特定领域的应用越来越广泛，但人们对通用人工智能的呼声愈发明显，不再满足于弱人工智能有限的能力。计算机发展到今天，算力已经大幅提升，量子计算机又会将算力提升几个数量级。由此，我们转而思考人类智能的本质、来源，试图从认知神经科学等方面找灵感来理解意识，希望赋予人工智能自主意识，然而收效甚微。更为实际可行的方案是人机交互融合，充分让人的意识思考，即算计与机的逻辑计算有机地结合起来，让机在融合中去学习理解人的算计能力。人机融合智能将开启新的智能时代。
什么是人机融合智能？简单地说，就是着重描述一种由人、机、环境系统相互作用、充分利用人和机器的长处产生的新型智能形式。它既不是人的智能，也不是人工智能。人机融合智能不是简单的人机结合，而是要让机器逐渐理解人的决策，让机器从人的不同条件下的决策来渐渐地理解价值权重的区别。人通过对周围环境的感知，加上自己的欲望冲动形成认知，而机器只能对周围环境获取数据、信息，通过特定的数据触发特定的执行过程，将人的认知能力与机的计算能力融合起来，建立新的理解途径，进而作出合目的性合规律性的决策，产生人机融合大于“人﹢机”的效果。人工智能只是人类智能可描述化、可程序化的一部分，而人类的智能是人、机（物）、环境系统相互作用的产物。人机功能能力的匹配分级可按全部人工、人主机器数据性辅助、人主机器规则化计算性推理辅助、人主机器概率化计算性推理辅助、人主机器弱判定性辅助决策、人主机器强判定性辅助决策划分，但无论如何，在人机系统中，人始终处于主导地位，即全过程人主机辅，以免造成系统失控的局势。
如何实现人机有机融合？目前的人机融合智能还处于初级阶段，仍有一些关键问题需要解决，其中最关键的是如何使机器的认知能力与机器的计算能力有机地融合。当下处于实际应用阶段的人机系统人和机器的分工明确，主要是机器将数据显示给人，人通过界面操作机器，并没有产生有效的融合。人的思维决策过程是在不断接收外界信息的基础上，通过感知理解、联想想象将外界信息内化为自己的知识或者经验常识，这也是学习过程，进而在遇到问题时可以调用自己的经验常识，并借助灵感直觉等对问题进行分析理解。而机器则不具备这种对外界信息的抽象和非理性思考的能力。所以，融合的关键是要在认知水平上提升机器的知识理解和学习能力，这样人和机器就能在认知水平进行沟通交流融合。人的联系、想象表现为对一个问题或者知识的抽象和迁移，这样才能跨域解决不同领域的问题。越是抽象的思维表征越能够适应不同的情境。同时，高抽象能力也会带来更普适的迁移能力，从而突破思维的局限性。人类通过先验知识的内化可完成非公理的直觉意识，机器则只是在理性逻辑下处理客观数据。让机器提升认知能力则是人机融合能够平滑的关键。
人机融合智能另一个需要考虑的关键问题是介入，即人机融合的时机与方式。当人的突然介入，或者人和机在对周围环境信息的感知处理出现不对称的情况进而导致的人和机所作出的决策有冲突时，系统该如何决断。在人机各自的决策冲突时，还会有可解释的问题，即一方该如何对自己的决策作出解释进而说服另一方。另外，人机融合中，机因为外界信息不足或者自身一些原因导致的历史决策正确率不高，这时便会出现人对机的信任问题，在一些特殊场景如军事应用中，决策失误的可容忍度是非常低的。如果在一般场景中，机的决策正确率很高，长此以往，又会导致人的依赖性过高，容易造成人性中的自信、果敢、勇气等优良特性丧失。人机混合智能机制机理的难点包括：算计的机理，智算（计算计）的机制，人机混合中信任、理解、意图、适应等基本概念的定义，人机混合智能中功能与能力的划界、适配，智算关键在于如何实现计和算的辩证统一，而对于反计算计方面，反计可以悖论矛盾，反算可以无穷循环，态势如何互生感知如何共融，如何学会像敌人一样思考并作出客观的判断和推论。
人机融合的表现即人机沟通的方式，有人机交互界面、辅助决策和人机功能分配等。人机之间应建立高速、有效的双向信息交互关系，避免信息不对称等问题。机擅长从周围环境中态势感知出更多定量、具体的信息，处理后应以简洁直观的方式呈现给人，人作出的思考、决策也应该可解释、有逻辑的应用于机。现有的在航空、核电、空管等领域应用的人机功能分配多是根据一些自动化水平量表做出的静态分配，通过一定系统相对合理地将不同的功能按人和机能力进行分配。对人机功能实行合理的分配，可充分利用、结合人机各自的优势，体现人机融合系统的智能化。
时下的人工智能系统之所以还远远不能达到人们的期望，其根本原因在于构造人工智能的基础是当代数学，而不是真正的智能逻辑。首先数学不是逻辑，从数到图再到集合，从算数到微积分到范畴论，无一不是建立在公理基础上的数理逻辑体系。而真正的智能逻辑既包括数理逻辑也包括辩证逻辑，还包括未发现的许多逻辑规律，这些还未被发现的逻辑规律既有未来数学的源泉也有真情实感逻辑的涌现。真实智能从不是单纯脑的产物，而是人、物、环境相互作用、相互激发唤醒的产物，如一个设计者规划出的智能系统还需要制造者认真理解后的加工实现，更需要使用者因地制宜、有的放矢地灵活应用等。所以，一个好的人机融合智能涉及三者甚至多者之间的有效对立统一，既有客观事实状态的计算，也有主观价值趋势的算计，是一种人、物、环境的深度态势感知系统。而当前的人工智能无论是基于规则数学模型的、还是基于统计概率的，大都是基于计算，而缺乏人类算计的结合与嵌入，进而就远离了智能的真实与灵变。
06
总结与展望
人机交互是人工智能发展的重要一环，其中既需要新的理论方法，也需要对人、机、环境之间的关系进行新的探索。人工智能的热度不断加大，越来越多的产品走进人们的生活之中。但是，强人工智能依然没有实现，如何将人的算计智能迁移到机器中去，这是一个必然要解决的问题。我们已经从认知角度构建认知模型，或者从意识的角度构建意识图灵机，这都是对人的认知思维的尝试性理解和模拟，期望实现人的算计能力。计算—算计模型的研究不仅需要考虑机器技术的飞速发展，还要考虑交互主体即人的思维和认知方式，让机器与人各司其职，互相融合促进，这才是人机交互的前景和趋势。
人机混合智能如同智能一样，既不是人脑或类脑的产物，也不是人自身的产物，而是人、物、环境系统相互作用的产物，正如马克思所言：“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。”例如，狼孩尽管具有人脑的所有结构和组成成分，但没有与人类社会环境系统的交流或交互，也不可能有人的智能和智慧。事实上，未来的人机同样也蕴含着人、物、环境这三种成分，随着科技的快速发展，其中的物也逐渐被人造物的机所取代，简称为人机环境系统。平心而论，人机要超越目前科技水平，在现有数学体系和思维模式上，基本不大可能，但在过去、现在、未来人机环境系统中却是有可能的。科技是逻辑的，人机则不一定是逻辑的，人机是一个非常辽阔的空间，它可以随时打开异质的集合，把客观的逻辑与主观的超逻辑结合起来。
文章来源：《学术前沿》杂志2022年12月下（微信有删节）
作者：北京邮电大学人工智能学院研究员刘伟
原文责编：李思琪
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