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学习摘录和笔记（14）---《人机融合智能的思考》
人机融合智能的思考
原文/论文出处：
题目：《人机融合智能的思考》
作者：白驹
时间：2018-11-06
来源：人机与认知实验室
1 人机融合智能介绍
人机融合智能就是由人、机、环境系统相互作用而产生的新型智能系统。之所以说它与人的智慧、人工智能不同，具体表现在三个方面:
1）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结合起来，形成一种新的输入方式；
2）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；
3）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。
2 人机融合智能基础
如何把人类认知模型引入到人工智能中，让它能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平。
态势感知这种认知行为一般由两部分构成，一是无机部分，即对诸符号的形式化处理；二是有机部分，涉及理解、解释、思维等心灵方面的意向性分析。
人的学习与机器学习最大的不同在于是否是常识性的学习，人在教育或被教育时，是复合式认知，而不仅仅是规则化概率性输入。
目前主流人工智能理论丧失优势的原因在于，它所基于的理性选择假定暗示着决策个体或群体具有行为的同质性。
“认知吝啬鬼”是指人类大脑为了节省认知资源，在做决定时，喜好寻找显而易见的表面信息进行处理，以求快速得出结论，而结果很可能是错的，所以以肤浅著称。
“完全析取推理”（fully disjunctive reasoning），指当面对多个选项需要做决策，或是要根据假设推理得出一个最佳解决方案时，会对所有的选项或者可能性的结果进行分析、评估，从而得出正确地答案。因为进行系统地分析，速度相对比较慢。
知识的默会已造成很多不确定性，规则的内隐更使得交互复杂加倍。其根源在于交互对象具有“自己能在不确定和非静态的环境中不断自我修正”。
我们在意识领域中至少可以发现以下六种互不相同的“共现”方式：映射的共现、同感的共现、流动的共现、图像化的共现、符号化的共现、观念化的共现。
跨界交叉就是要找到非家族相似性进行有向关联。 波粒二象性就是连续与离散的态势，态势与感知都有二象性，认知也有，离散时可以跨界交叉融合非家族相似性，连续时常常体现平行惯性保持家族相似性。
人机融合智能有两大难点: 理解与反思。人是弱态强势，机是强态弱势，人是弱感强知，机是强感若知。人机之间目前还未达到相声界一逗一捧的程度，因为还没有单向理解机制出现，能够幽默的机器依旧遥遥无期。
人机之间信任链的产生过程常常时：从陌生-不信任-弱信任-较信任-信任-较强信任-强信任，没有信任就不会产生期望，没有期望就会人机失调，而单纯的一次期望匹配很难达成融合，所以第二、第三预期的符合程度很可能是人机融合一致性的关键问题。
反应时与准确率是人机融合智能好坏的重要指标
现在主流的智能科学在犯一个以前经济学犯过的错误，即把人看成是理性人，殊不知，人是活的人，智是活的智，人有欲望有动机有信念有情感有意识，而数学性的人工智能目前对此还无能为力。
事实上，在每个传统的选择（匹配）背后都隐藏着两个假设:程序不变性和描述不变性。
人文艺术之所以比科学技术容易产生颠覆原创思想，不外乎在于跨域性的反身性——移情同感，超越自我，风马牛也相及，而人一般都不愿意因循守旧一生，所以人文艺术给人提供了更广阔的想象空间，正可谓人们看见什么并不重要，重要的是人们如何诠释看见的事物。
德里达有句名言“放弃一切深度，外表就是一切”，他隐藏的意思是：生活本身并不遵守逻辑，它是非逻辑的，无标准的，就像文字学，以一种陌生的逻辑在舞蹈。
人机交互实质上是人的感性结构化与人的部分理性程序化之间的融合。
3 人机融合智能思考
如何打破“人擅计机长算”的基本架构，数据一多分有全息表征的输入至关重要，这里面不仅有显性的个别数值体现，还有默会的众多关系作用。
态势感知的基本预设是: 人可以发现未来的动向并影响它的进程
从透视主义的角度来看，人的认知存在两类选择性透视，一是生理功能上的，如对可见光的感受；二是观念上的，如情境、理论和价值预设。
人机融合智能的一个核心问题是介入问题，这也是一个体验问题，即人与机相互之间何时何处以何种方式（或平滑或迅速）介入的问题，尤其是在歧义点或关键阈期间介入的反应时、准确率。
人机融合智能科学要研究的是一个物理与生物混合的复杂系统。
对人类而言最最神秘的意识是如何产生的，这个问题一直受到学者们的关注。
其中有两个主要问题：
一是意识产生的基本结构
二是交互积累的经验
前者可以是生理的也可以是抽象的，是人类和机器的差异，后者对人或机器都是必须的。
4 总结
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。
人机融合智能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的想法本身实现难度就极大。
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。
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