人是集多智能于一體的一多智能體。好的人機融合應該具有彼此間的帶入感，根據不同的態勢，進行提前的相互感知誘導和意圖引領。

1.智能與交互的起源

人工智能的科學起源，通常認為人工智能的技術起源，是從1956年美國達特茅斯會議開始。但它的科學起源，可以最早追溯到曾任劍橋大學老師的查爾斯·巴貝奇，他是世界上做機械計算機的鼻祖，做了一臺機械的計算機，計算Sin和Cos數值的大小，從此人類拉開了計算的帷幕。另一個是劍橋大學的伯特蘭·羅素。羅素利用其哲學思想和他的數學基礎，創立了一個很重要的哲學分支——分析哲學。分析哲學的至高點是維特根斯坦。維特根斯坦的前半生研究關于語言的人工性，所謂人工性的語言就是標準化的語言，格式化的語言，是流程性的程序化的語言，而他的后半期主要否定了自己前半期的工作，開始研究生活化的語言，自然性的語言。

2.歷史中的智能與交互

在人類的文明的歷史中，有過四大文明古國，在這四大文明古國里邊最著名的，即古巴比倫和古埃及，這兩個文明，幾乎同時出現，它們是距今6000多年前，就已經有了國家、工具、文字出現，這兩個文明直接導致了歐洲文明的起源。這兩個文明主要是研究人和物之間的關系，例如水利、工具、一些制度、法律。這種人和物之間的關系，后來影響到了歐洲的一些地中海（希臘）文明，后來輻射到整個歐洲大陸，誕生了科學和技術，科學和技術的宗旨研究，就是人和物之間的關系。

除了這兩個最早的文明以外，第三大文明就是古印度文明。古印度文明里面很重要的特質，就是研究人和神之間的關系。

第四大文明是研究人和人之間關系，人和環境之間關系的一個重要的文明，即中華文明。目前世界上保存的較完整、較好的文明，就是中華文明。中華文明體現的不是人和物，人和神之間的關系，是人和人之間如何融洽，人和環境之間如何和諧，天、地、人之間如何共生的問題。

從上文可見在歲月的發展的歷史長河當中，人類四大文明分別聚焦于人物、人神、人人、人與環境，相互之間的關系，而科學和技術的發展，和人和物之間的關聯密切相關，所以，現代科學技術起源于歐洲，是順理成章的，也是可以理解的。但是，目前來看，隨著社會和人類不斷的進步，人和人之間、人和環境之間的關系，日益提到日程上來，所以，現在整個世界的焦點，逐漸從西方轉移到了以人人、人與環境為主的東方視角來。

3.智能與交互的本質

人機交互的本質，是共在，即“being together”。人把自己的優點，和機器的長處結合在一起，形成了一個交互的，實質性的問題，而未來人工智能的發展方向，很可能是人機融合智能或人機混合智能，即把人的智慧和機器的智能結合在一起，形成一個更有力的，支撐性的發展趨勢，這樣不但研究人機交互的脖子以下的，即生理的問題，而且還會研究脖子以上的，即心理的或者大腦的問題。

其實，人機交互或人機混合智能，都是不準確的詞，最準確的詞是人機環境交互系統，因為人和機器及物質，其交互是不完整的，是通過環境這個大系統，來進行溝通的，所以人機環境系統工程，可能是未來的，一個主要的研究方向。

那么，人工智能或智能的本質是什么？人的智能是從否定開始的，否定外部，否定自己，否定很多事物，來產生了某種智慧性的東西。需要注意，在人工智能里邊，其否定機制，還遠遠沒有產生，所以人工智能和人的智能，有很大的差異。

我們在研究過程中發現，人工智能的起點，第一個詞是“是”，being”，即存在，客觀的物質，這是西方的哲學的一個很重要的詞，世界是物質的還是意識的，其中物質就是“being”。然后，關于人的智能和智慧，還存在著 “Should”，“應該”。Should，翻譯成哲學語言，就是意識，即awareness、consciousness。另外還有want，人有want，即想干什么，而機器不會want，機器只會按照程序、指令進行操作，而人還有一個“能（can）”的問題，即能做還是不能做。機器沒有這個問題，只是操作。“change”，“變”，人會不斷的“change”，而機器則不能，只會按部就班、因循守舊、刻舟求劍。

我們認為這五個詞是人工智能和人類智能很重要的差異。另外，人還有一個很重要的特質，即感知的恒常性，人在變化的外界環境當中通常能夠保留對這個事物的本來面目的感知。

4.現代人工智能與交互

當前人工智能的發展有三大主要標志：深藍、沃森和AlphaGo，這三個系統都和數據有關，它們都是在處理過去的大量的數據、規則、規劃。但是這三個最頂級的系統，都有一個很重要的問題，一個瓶頸問題，就是它只能“得形忘意”，而不能“得意忘形”。真正的人的智能需要臨機決策，而不是像計算機及當前弱人工智能按照套路去運算。人是算計，算計要比計算靈活的多。

人機交互的研究始于二戰時期，開始主要應用在航空航天領域，后來逐漸擴展的社會經濟的各方面。最近人機交互里面有一個比較熱點的領域——態勢感知（situation awareness，也叫情景意識）由曾任美國DAPRA領導的女科學家Mica R. Endsley提出。態勢感知或情景意識的提出，對整個人機交互產生了巨大的影響。Endsley對態勢感知的定義，是在一定的時間和空間內，對環境中的各組成成分，進行感知、理解，進而預測這些成分的隨后變化狀況。

當前人機環境系統工程的發展迅猛，其定義為：人機環境系統工程，是研究在人、裝備和環境系統之間，實現最優匹配的一個領域，涉及到信息的輸入、處理、輸出和控制，以及反饋，人機環境系統的整體設計，及其優化等方面的研究，研究的目的，是整個系統的高效、安全、健康、和諧、敏捷等。

當前在這一領域的研究中出現了很多分支，例如，人機交互、普適計算、情感計算等，并產生了很多相應的關鍵技術，如多模感知、上下文感知、情感智能、環境智能、認知智能、多模界面、感性界面，這些技術用來實現一個最基本的目標，即自然的人機交互。在自然的人機交互中非常重要的一點是數據。所有智能的產生與刺激和數據密切相關，所謂刺激，就是人感知到的外部的映射。所謂數據是機器接觸到的外部的輸入，通過這兩個來產生相應的融合、理解，進而進行相應的反應和規劃。

數據空間對計算機起著非常重要的作用，研究數據的多指向性是當前人機領域的一個難點和瓶頸，同時數據的多指向性，是人機的區別的一個最重要的方面，人可以理解一個數據的多指向，多含義，而機器不然，機器它有規范，有規則，它只能從一個角度來看待這個數據。

5.智能與交互中的自主性問題

未來的人機交互及人工智能系統，有明確的發展方向，它包含四個方面：主動的推薦、自主的學習，第三個方面、自然的進化、自身的免疫。在這四個方面中自主性是非常重要的一個概念。

自主應該包括以下幾方面：

第一，自主應具有記憶的功能，而不是存儲，記憶是靈活的，能夠通過相關無關的事物產生直覺，而存儲則無法出現直覺，它只是符合邏輯的東西。

第二，自主應具有選擇性。選擇性是單向性的，即A選擇B。

第三，自主應具有匹配性。匹配和選擇最大的區別，就是匹配是雙向性的，A可以選擇B，B也可以選擇A。

第四，自主應可以控制。沒有控制和反饋，自主很難建立起來。

未來的人機交互，及人工智能系統，它至少是人機環境系統的自主耦合，形成了一個認知智能。認知的意思就是信息的流動過程，包括輸入、處理、輸出和反饋這個環節。

人工智能的重要發展方向，是人機混合智能。強人工智能、通用人工智能，及類人人工智能，實現還相對較遙遠，當前相對實現的途徑就是人機混合智能。

人機混合智能就是研究如何在人、機及環境系統之間，實現最優的智能匹配，人的智能加上機器的智能，涉及人機環境系統的整體設計，及其優化等方面的研究，研究的目的包括可靠、高效和舒適等幾個方面。它最主要的涉及到兩個基本問題，一個是人的意向性和機器的形式化問題。所謂意向性，就是意識的指向。機器難以處理涉及到靈活、可改變的，甚至帶有矛盾性的事物，但是機器的長處在于它不疲勞、擅計算，并且能夠準確及時的，處理形式化、符號化的東西，而這是人所不擅長的。所以，如何把機器的長處，和人的這種優點，充分的結合在一起，這是一個很重要的命題，也是人機混合智能的一個命脈。

6.深度態勢感知

通過意識或態勢感知（情景感知）及情境化的東西和非情境化的東西的結合，我們提出一個新的概念，叫做深度情境感知，或深度態勢感知（Deep Situational awareness）。

我們認為深度的情景感知是一種人機智慧，既包括了人的智慧，也融合了機器的智能，是能指和所指，所謂能指，就是指事物本身。所謂所指，就是事物本身所包含的語義和內涵，即涉及事物的屬性。能指主要涉及到事物的感覺，又關聯它們之間的關系，所指包括它們的知覺。所謂感覺，就是指對屬性的這種映射，所謂知覺就是聯系、理解。既能夠理解事物原本之意，又能夠明白弦外之音，是合情合理、通情達理的一個方式，是人機環境系統中各元素的主動的拓樸，處理跨情境的原型特征的一個空間。

深度態勢感知具體涉及的是感覺、知覺、規劃和反饋那么四個環節，感覺，人的感覺和機器的這種輸入有所區別，人的感覺里面包含了想象，和真實的刺激，所以人的感覺是真實的和虛擬的疊加，知覺就是一種聯系。所謂對事物的理解，就是看見了聯系。規劃和反饋則是控制方面的兩個重要術語。

總結

本文中探討了人機交互和人工智能的起源和瓶頸問題，人工智能和智能科學的發展，包括三個基本的階段，第一個階段是傳統的人工智能，這個傳統的人工智能已經有了游戲規則，它的基本的特質就是數學形式化的東西，加上再某一領域的展開。這里邊還涉及到一個自動化的問題，其實很多問題是自動化的問題，不是人工智能的問題。自動化涉及的是結構化的數據處理，人工智能是非結構化的數據處理。第二個大的階段是人機環境系統的交互領域，這個領域里邊正在形成規則。這個規則主要體現在兩個方面，第一個方面就是自動化的處理，第二個方面是弱人工智能。

當前在這個領域里，還要加上各個行業和各個研究的指向。第三個領域就是未來的智慧化的強人工智能的信息系統領域，在這個領域里面，目前還沒有游戲的規則，它主要的體現在人的智慧加上未來的強人工智能，或一些通用的人工智能。這個領域，還需要進行一些積極的探討與多學科交叉研究。

原文標題：科技前沿 | 人機交互與智能的再思考

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責任編輯：haq