摘要: 人工智能已经成为引领科技发展和社会变革的关键力量之一, 给各个领域带来了巨大的变革。在这股变革的浪潮中, 人机协同成为一个备受关注的话题和趋势。作为人类智慧与机器计算能力相结合的新兴模式，人机协同为解决复杂决策问题提供了全新的思路和方法。文章梳理了人机交互研究的动因及发展历程, 分析了人机协同模式的四种情况; 总结了人机协同在理论、实践、军事领域带来的深刻变革; 提出了理论视角下人机智能协同的难点问题, 包括确定性与不确定性的叠加纠缠、人机协同中多层意义的逻辑重构及多尺度因果、多阶意图之间的融合事实、价值的分类与框架化；最后从事实与价值的视角出发, 探讨了人机协同中的两项关键技术, 对强化学习与生成对抗网络的结合进行了思考, 并给出了人机协同的研究案例。

关键词 : 人工智能 ; 人机协同 ; 人机交互 ; 叠加纠缠 ; 多阶意图融合 ; 技术强化 学习 ; 生成对抗网络

一 、 人机交互研究的动因及发展过程

随着人工智能技术的不断发展和普及 , 人类社会正在经历前所未有的变革 。 基于人工智能的 变革涵盖了交通 、 工业 、 医疗 、 军事 、 金融等各个领域 , 人工智能辅助人们作出更优决策 。 例如 , 人工智能在自动驾驶 、 智能家居 、 医疗辅助诊断等人机协同领域取得众多新的突破 , 但其局 限性在很多方面也显而易见 , 包括但不限于 :

缺乏人类的直觉和情感理解能力: 人工智能系统在处理数据和执行指令方面可能非常强大,但它们通常无法理解情感、 背景知识以及文化语境等方面的内容, 这是人类在决策过程中具有的独特优势。

数据依赖性和偏差: 人工智能系统的训练和决策依赖于大量的数据, 如果这些数据存在偏差或者不完整, 可能导致人工智能系统作出错误的决策。

解释性和透明度: 大多数人工智能模型是黑箱模型，即难以解释其决策过程和推理逻辑,这使得人们难以信任和接受其决策结果。

对新情况的适应性不足: 当面对未知的情况或者新的环境时，人工智能系统可能无法灵活地适应, 而人类能够根据自己的经验和直觉作出相应的调整。

伦理和道德考量: 人工智能系统可能无法像人类一样考虑伦理和道德因素, 在某些情况下可能会作出违反道德准则的决策。

考虑到人工智能的不足, 人机协同成为一种必要的选择。通过人机协同决策, 人类可以利用自身的直觉、 情感、 经验、道德判断等优势来弥补人工智能系统的局限性, 从而提高决策的准确性、 透明度和可信度。同时, 人机协同还可以充分发挥人工智能系统在大数据处理、模式识别、快速计算等方面的优势, 为人类提供更全面、更快速的决策支持。因此, 人机协同不仅可以弥补人工智能的不足, 还可以发挥人类与人工智能相辅相成的优势, 实现更加智能化、 高效率的决策过程。

伴随着计算机的诞生与应用, 对人机交互(Human-Computer Interaction, HCI) 的研究随之 发展 , 其科学起源可追溯至 1960 年 , 美国心理学家及计算机科学家 Licklider 开创性地提出人机 共生 ( man - computer symbiosis) 的概念 , 认为计算机所具有的处理数据 、 实时思考 、 辅助记忆 等能力可以帮助人类 , 人类应和计算机产生交互并协同完成任务 。 1969 年 , 第一次人机系统 国际会议在英国剑桥大学召开 , 同年 《 国际人机交互杂志 》 ( International Journal Of Human - Computer Interaction ) 创刊 。 1970 年 , 成立了两个人机交互研究中心 : 英国拉夫堡大学的人类科 学与高级科技 ( HUSAT ) 研究中心和美国的 Palo Alto 研究中心 。 20 世纪末以来 , 随着传感器 、 互联网技术的飞速发展 , 人机交互的研究逐渐转移到多模态交互 、 人机智能协同交互 、 增强现实 交互上 , 交互方式由传统的点击和触摸转向基于图像 、 语音 、 手势 、 体感等自然方式的多模态交互 。 大模型时代 , 人工智能正在从感知智能向认知智能转化 。 感知智能指的是机器对外部环境的 感知和理解能力 , 包括对各种类型的感知输入 ( 如图像 、 声音 、 文本等 ) 进行处理和分析的能 力 。 认知智能指的是机器模拟人类认知过程的能力 , 包括学习 、 推理 、 理解 、 记忆和问题解决 等 , 有目的推理并与人类自然交互 。 人机协同发展的关键驱动源于技术的革新 , 由此推动了范式的变迁 。 Harrison 等人提出了人机交互的三个研究范式的演进 : 人因工程 、 认知革命 、 情境视 角 。 第一个是基于人因工程 , 关注人与物理系统的物理属性之间的关系 ; 第二个是基于认知革 命 , 关注人与数字系统交互中的认知过程和信息处理 , 心理学认知框架模型有基于人类处理器模 型的 M H P 和 GO M S 模型 、 S OA R 模型 、 A C T - R 模型 等 ; 第三个是基于情境视角 , 关注人 与智能系统交互中的情境影响 , 实现深度态势感知和真正的人机环境系统智能 。

作为一种人类智慧与机器计算能力相结合的新兴模式, 人机协同能够通过人与机器进行合作和协同的工作方式, 在高维动态环境下完成复杂的决策任务, 需要将人类的归纳、 演绎、 指挥、决策等优势与机器擅长的计算、 存储、 搜索、 优化等技术相结合, 以实现最佳互补效果。

本文首先梳理了人机协同的四种情况, 根据人机功能强弱将其分为“人优+机优” 、“人优+机劣”、 “人劣+机优“ 、“人劣+机劣”，指出人机协同模式的理想情况是充分发挥其非平行性。然后，从理论、实践、军事的视角，阐述了人机协同带来的深刻变革。接着, 提出理论视角下的人机协同难点问题: 确定性与不确定性的叠加纠缠、人机协同中多层意义的逻辑重构及多尺度因果、 多阶意图之间的融合事实、价值的分类与框架化。最后，基于事实与价值的角度，探讨了人机协同中的两项技术，以及对强化学习与生成对抗网络相结合的思考, 并呈现了两个具体的案例。

二、 人机协同的四种情况

人机协同并不是指机器完全取代人类, 而是指人与机器之间相互配合、 互补的关系。在人机协同中, 机器的优势在于高速计算、 大数据处理和精确性等方面, 而人类则具有创造性思维、 灵 活性和情感等优势 。 因此 , 人机协同的真正价值在于充分发挥人与机器各自的优势 , 从而实现更高效 、 更智能的工作和生活方式 。

人们常常倾向于将人机协同简单地理解为 “ 人优 + 机优 ”, 这种思维模式可能源自对技术的迷信或对人工智能能力的过高期待 。 然而 , 专业人员在研究人机协同时通常会更全面地考虑其他 三种情况 : “ 人优 + 机劣 ” “ 人劣 + 机优 ” 和 “ 人劣 + 机劣 ” 。 这些情况更贴近实际生活和工作中的 情形 , 强调了在协同工作中人与机器各自的优势和劣势 , 并提出了如何通过合作弥补不足 、 达到 最佳效果的方法 。 因此 , 了解并研究这四种情况可以帮助我们更好地应用人机协同技术 , 使其发挥最佳的性能 , 产生最大的效益 。 具体而言 , 如图 1 所示 , 人机协同可呈现四种模式 ：

人优 + 机优 : 人和机器各自发挥优势 , 通过协同合作实现更好的结果 。 ⑥ 如一个医生使用智能诊断系统来辅助诊断病情的情况 。 医生凭借丰富的经验和专业知识 , 能够准确判断大部分病例 , 而智能诊断系统能够提供及时的辅助诊断 , 以帮助医生更好地作出决策 , 提高诊断的准确性和效率 。

人优 + 机劣 : 机器在某些方面表现不如人类 , 但人类仍然可以通过与机器的协同合作来提高 工作效率和质量 。 如司机使用导航系统导航的情况 。 司机具有道路规划和驾驶经验 , 但由于交通状况的复杂性和变化性 , 导航系统可能无法准确预测道路情况 。 尽管如此 , 司机仍然可以根据自己的经验和判断作出正确的决策 , 以到达目的地 。

人劣 + 机优 : 人类在某些方面表现不如机器 , 机器可以通过自动化和高效处理来弥补人类的 不足 。 如老年人使用智能家居系统的情况 。 老年人可能因年龄或身体状况的限制而无法完成如打 开窗户 、 关闭灯光等某些日常活动 。 智能家居系统可以通过自动化控制这些设备 , 使老年人能够更加方便地居住在家中 , 提高生活质量 。

人劣 + 机劣 : 人类和机器在某些方面都表现不理想 , 这种情况下可能需要改进和提升技术 , 或者通过其他方式来解决问题 。 如一个学生使用语言翻译应用程序来帮助学习外语的情况 。 学生 在学习外语时可能会遇到词汇理解困难 , 而语言翻译应用程序可能存在误译或不准确的情况 。 尽 管如此 , 学生仍然可以从应用程序中获取基本的翻译信息 , 并尝试通过其他途径 ( 如词典 、 语 言学习网站等 ) 弥补应用程序的不足 , 来增强语言学习的效果 。

图1 人机协同模式图

总之 , “ 人优 + 机优 ” 只是人机协同中的一种模式 , 表示人和机器都处于优势状态 , 共同协作能够取得最好的效果 。 其余三种情况则分别表示人或机器至少有一方处于劣势状态 , 需要通过协同合作来弥补不足 , 以达到更好的结果 。 在实际的工作和生活中 , 可以根据具体情况灵活运用人机协同的不同模式 , 充分发挥各自优势 , 实现合作共赢 。

人机协同的理想情况是充分发挥其非平行性。人机协同的非平行性指的是人类和机器之间的合作不是完全平等的, 而是各自发挥自身优势并相互补充的关系。

人类在创造性思维、 情感交流和价值判断等方面具有独特优势。人类能够进行复杂的推理和创新, 能够处理模糊和不确定的信息, 拥有情感和社会认知能力, 这些能力使得人类在面对复杂任务和不确定环境时能够灵活应对, 具有创造性和情感上的共鸣。机器则在处理大量数据、 执行精确计算和自动化任务方面具有独特优势, 能够高效地进行重复性工作, 不会受到疲劳和情绪的影响, 能够在很短时间内处理大量数据和进行精确计算。此外, 机器还可以利用机器学习和人工智能技术从海量数据中学习和提取模式, 提供准确的预测和决策支持。

人机协同的非平行性体现在两者合作过程中的互相补充和协同工作。人类可以利用机器的高效计算和数据处理能力来辅助决策与解决问题, 同时机器也可以通过人类的创造性思维和情感交流来提升自己的智能水平。二者之间的互动和合作构成了人机协同的非平行性, 使得合作超过了单独使用人力或机器力量的能力范围。

人机协同的基本结构包括任务 、 交互 、 反馈 、 协作 。 第一， 涉及明确的任务目标 , 人和机器需要共同理解与认识任务的要求和目标 , 以便协同地完成任务 ; 第二， 任务之间的交互是人机协同中不可或缺的部分 , 人与机器之间通过各种交互方式进行信息传递和沟通 , 包括语音 、 文字 、 图像等 , 并且要能够相互理解和解读对方的信息 ; 第三， 交互中的反馈是人机协同的关键环节 , 机器需要及时向人提供反馈 , 包括任务进展情况 、 问题解决方案等 , 以便人能够及时调整和优化自己的行动 ; 第四， 人机协同需要人与机器之间紧密协作 , 人需要与机器相互配合 、 相互支持 , 共同解决问题和完成任务 。 通过明确任务 、 进行交互 、 反馈信息以及紧密协作 , 人与机器能够 有效地合作实现任务的分解和执行 。

三 、 人机协同会带来新的变革

人机协同的出现将推动智能系统与人类之间的合作模式不断深化 , 促进各种新理论 、 新实 践 、 新技术的应用和创新 , 推动社会 、 军事等领域的发展和进步 。

( 一 ) 理论变革

人机协同可能带来认知科学、 哲学、 信息论、 控制论、 系统论、 协同论等领域的理论变革。认知科学或重新审视人类认知的本质和机制, 探究人与机器协同工作方式, 推动认知模型和理论的重新评估; 在哲学上, 或引发对人类本质和价值的重新思考, 通过与机器的协同工作, 重新审视人类的独特性和意义。人机协同也会扩充发展 “ 老三论”, 形成基于人类主观价值 ( Should)与世界客观事实 ( Being) 混合的新信息论、 新控制论、 新系统论、 新协同论。

新信息论是在人类与机器的合作中产生的信息交流和信息处理的理论 。 首先 , 人机协同可能会引入多种新的信息交互方式 , 例如语言交流 、 图像识别 、 手势控制等 , 这将使得信息传递更加丰富多样 , 并影响到信息的编码 、 传输和解码过程 。 随着人机交互的频繁和复杂化 , 信息负载可能会大幅增加 , 包括从各种传感器和设备中获取的数据 , 以及人机交互中产生的语言 、 图像和行为数据等 , 需要进行有效的信息管理和处理 。 其次 , 人机协同也有望促进对信息价值的更深入挖掘和利用 , 通过机器学习和数据分析技术 , 可以发现隐藏在海量数据中的模式 、 趋势和规律 , 为 决策和创新提供更可靠的支持 。 然而 , 随之而来的是新的信息安全和隐私保护挑战 , 由于涉及个人和机器之间的敏感信息交换 , 需要加强对数据安全 、 身份验证和隐私保护等方面的技术研发和 政策措施保障 。 最后 , 人机协同也可能会改变信息的传播和共享方式 , 通过社交媒体 、 在线协作平台等工具 , 人类与机器之间的信息交流可以更加即时和广泛 , 进而影响到信息的传播路径和效 果 。 由此 , 人机协同将会催生出新的信息论 , 深刻影响着信息社会的发展和演变 。

传统控制论主要关注设计能够自主控制系统的算法和方法 。 然而 , 在人机协同中 , 系统的智 能源自人类和机器的共同作用 。 因此 , 新控制论方法随之引入 。 一是混合智能控制 , 需要研究如何将人类的意图和决策融合到控制系统中 , 实现混合智能控制 。 二是协作控制 , 即设计控制策略 促进人类和机器之间的有效协作 , 实现系统整体性能的最优化 。 三是适应性控制 , 需要设计能够 适应环境与人机状态变化的控制算法和策略 , 确保系统的稳定性和鲁棒性 。 四是人机交互控制 , 需要研究如何设计控制器 , 以实现有效的人机交互 , 包括语言理解 、 情感识别 、 动作规划等 。 由 此 , 人机协同将推动控制论领域向更智能 、 更协作 、 更适应 、 更安全的方向发展 。

人机协同作为一种新型的系统形式 , 引入了新系统论的四个方面 。 第一 , 混合系统建模与分 析 , 包括对人类和机器的行为 、 相互作用以及系统整体性能的理解和预测 。 第二 , 复杂网络与信 息流动 , 需要研究人机协同系统中信息的流动 、 传播和处理机制 , 以及对系统整体性能的影响 。 第三 , 人机协同系统涉及人类和机器之间的分布式决策和协作 , 需要研究如何设计分布式决策算法和协同控制策略 , 实现系统整体性能的最优化 。 第四 , 人机协同系统可以看作一种社会性系统 , 存在复杂的社会性行为和相互作用 , 需要研究人机协同系统中的社会性行为模式 、 动态演化规律 以及对系统整体性能的影响 。

人机协同为协同论带来了新的视角和研究方向 。 一是混合团队协作模式 , 人机协同系统需要 研究如何设计和管理人机混合团队 , 使人类和机器能够有效地协同工作 。 二是角色分配与协作机 制 , 如何进行合理的人机功能分配 , 设计有效的协作机制 。 三是需要研究如何有效地协同决策和问题解决 。 四是协同学习与知识共享也至关重要 , 需要研究如何实现有效的知识共享机制和协同 学习策略 。

( 二 ) 实践变革

人机协同的实践变革涵盖多个方面 , 在应用上引起了工作流程和生产方式的变革 , 在技术上推动了人工智能技术的发展 , 在社会上影响着劳动力结构和价值观念的转变 。

应用方面 : 智能助手和机器人应用于工作场所 , 完成重复性 、 烦琐的数据处理等任务 , 提高 效率 ; 智能决策支持系统利用大数据和机器学习为决策者提供数据分析 、 预测和建议 , 促进明智 决策 ; 个性化服务和定制化生产得以实现 , 通过人工智能理解客户需求 , 从而为客户提供定制化产品和服务 ; 协同创作和工作得以促进 , 人类与智能系统合作完成创意 、 设计 、 编程等任务 , 实 现更高水平创新 ; 教育和培训方式改变 , 智能系统提供个性化学习内容和方法 ; 医疗领域创新 , 智 能系统辅助诊断和治疗决策 , 提高医疗服务质量和效率 , 健康管理系统监测个人健康数据 , 提供 个性化健康建议。

技术方面 : 人机协同将推动科技领域的技术进步 , 可能催生新的交互模式和界面设计理念 , 提升交互效率 。 人工智能技术的发展 , 特别是在机器学习 、 知识表示与推理 、 智能决策等方面 , 促使智能系统与人类合作模式不断优化 , 通过智能算法 、 灵活交互和信息共享 , 可以更好地理解 人类的意图和需求 , 从而更紧密地合作完成任务 ; 拓展增强现实 ( A R ) 和虚拟现实 ( V R ) 技 术 , 应用于教育 、 培训 、 娱乐等领域 , 提供更丰富更真实的体验 ; 计算机视觉 、 目标识别 、 语音 识别 、 自然语言处理等技术有助于实现更流畅的人机交互 , 帮助机器更好地理解人类意图 ; 整合 物联网和传感技术 , 智能系统获取更丰富的数据 , 实现智能家居 、 智能城市等领域更智能高效的 管理和控制 。

社会方面 : 人机协同将引发社会变革 , 影响就业市场需求和劳动力结构 。 自动化可能取代传 统工作 , 但新兴技术将创造新就业机会 ; 科技与创新能力需求增加 , 教育将重视培养科技信息素养和创新思维 ; 工作生活模式和态度可能改变 , 智能系统提高工作效率 , 人们有更多的时间和精 力用于家庭与个人发展 , 从而重新定义工作与生活的平衡 ; 影响社会服务和公共政策的提供与调 整 , 提高公共服务的效率和质量 , 如在医疗 、 交通 、 环境保护等领域 , 政府可能加大对技术的投入支持 ; 改变社会组织形式 , 智能系统促进更灵活 、 去中心化的组织模式 , 提高响应速度 ; 挑战 隐私和数据安全 , 随着智能系统对个人数据的收集和分析能力增强, 个人隐私和数据安全的保护 将成为社会关注的焦点 。

( 三 ) 军事变革

军事智能化的瓶颈和关键问题不是单纯的快与准 , 而是如何做对 。 人机协同将给军事领域带来深刻变革 , 可能会影响作战方式 、 战争理论 、 武器装备等方面 , 具体影响如下 :

人机协同将推动智能化作战系统的出现和发展 。 智能系统可以通过大数据分析 、 机器学习等 技术实现对战场情况的实时监测和分析 , 为指挥官提供更准确 、 更全面的决策支持 , 提高作战效 率和战场胜算。

人机协同将推动有人 / 无人化作战平台的普及和应用 。 包括无人机 、 无人地面车辆 、 无人潜 艇等在内的无人系统可以通过人的适当参与完成作战任务 , 降低人员伤亡风险 , 提高作战灵活性和机动性 , 达到 “ 1 + 1 > 2 ” 的作战效果 。

人机协同将推动网络战和信息化作战的强化 。 智能系统可以通过网络攻防 、 信息侦察等手段 实现对敌方信息系统的攻击和干扰 , 影响敌方的决策和指挥系统 , 为实施实体作战提供支撑 。

人机协同将推动人工智能武器的发展和应用 。 包括自主攻击系统 、 智能导弹等在内的人工智能武器可以通过自主识别目标 、 自主选择攻击方案等功能实现对作战目标的精确打击 , 提高作战效率 、 扩大战场优势 。

人机协同将推动战争理论和战术思想的更新与演进 。 智能系统的出现可能会改变传统的战争理论和战术思想 , 推动出现新的作战理念和战术模式 , 需要军事学者和军事指挥员不断进行理论 探索与实践探索 。 然而 , 人机协同的军事智能具有两面性 , 既有许多优势 , 也存在以下潜在的风险和挑战： 一是信息安全和隐私问题 。 智能系统可能面临被黑客攻击和信息泄露的风险 , 从而影响作战的保密性和安全性 。 二是误判和误操作风险 。 智能系统在处理复杂情况时可能出现误判和误操 作 , 导致不良的决策或行动 。 例如 , 目标识别错误 、 任务优先级混淆 、 误解指令 、 数据解释偏差等 。 三是技术依赖性和单点故障 。 如果军事行动过度依赖智能系统 , 一旦系统出现故障或被破 坏 , 可能会导致作战能力下降 。 四是道德和伦理问题 。 自主武器系统可能引发道德和伦理问题 。 例如 , 自主武器系统可能面临无人控制下的攻击决策问题 , 引发国际社会的关注和争议 。 五是军 民融合带来的风险 。 人机协同促进了军民融合发展 , 但也可能带来风险 , 军事技术的应用可能会泄露给非军事实体 , 进而被用于恶意目的 , 造成安全隐患 。

因此 ， 对人机协同的军事智能需要深入研究和审慎应用 , 以最大限度地发挥其优势 , 同时最小化其风险和负面影响 。 在推进人机协同的发展过程中 , 需要认真权衡其利弊 , 加强技术研发和安全保障 , 建立健全的军事行动准则和国际合作机制 , 以确保人机协同安全 、 合法和可持续发展 。

四 、 技术视角下的人机协同难点问题

( 一 ) 确定性与不确定性的叠加纠缠

确定性是指事物或事件发生的结果是可以预测和确定的 。 在机器中 , 确定性往往由算法 、 逻 辑和规则来驱动 。 机器可以根据已有的数据和先验知识 , 以一定的规则进行计算和判断 , 并给出准确的结果 。 然而 , 在复杂的现实世界中 , 存在许多不确定性因素 , 如不完全的信息 、 不可预测 的环境变化 、 人类主观因素等 。 不确定性是指事物或事件发生的结果无法完全预测和确定 。 在人 类的决策过程中 , 我们常常需要根据个人经验 、 直觉 、 情感和价值观等因素来作出判断 , 这些主观因素往往是难以量化和规则化的 , 也是机器难以模拟和理解的 。

在人机协同中 , 确定性与不确定性的叠加纠缠使得机器难以完全代替人类的决策和判断 , 也使人类难以充分利用机器的计算和处理能力 。 另外 , 确定性与不确定性的冲突也增加了人机协同工作的复杂性和挑战性 。 为了解决这个问题 , 需要将机器的计算能力与人类的判断能力相结合 , 建立起人机协同的工作机制和决策模型 , 使得机器能够处理确定性任务 , 而人类能够处理不确定性任务 , 并通过相互协作达到更好的工作效果 。

无人驾驶汽车领域就强调人和汽车之间的合作需要克服确定性与不确定性的叠加纠缠 。 在驾 驶汽车的过程中 , 有许多确定性的因素 , 如车辆的速度 、 方向和其他车辆的位置等 , 这些因素可以通过传感器与算法被准确地收集和处理 , 机器在这方面较为擅长 , 可以根据已知的规则和指令 进行准确的决策 。 然而 , 驾驶汽车也涉及许多不确定性的因素 , 如天气状况 、 道路状况以及其他驾驶员的行为等 , 这些因素是动态的 , 不易预测和量化 , 人类在这方面相对擅长 , 能够通过观察 和经验来作出相应的决策 。 因此 , 在无人驾驶中 , 确定性与不确定性的叠加纠缠是人机协同的最 困难部分 。 机器可以处理确定性的因素 , 但在面对不确定性时需要依赖人类的智慧和判断力 。 通 过准确的判断和预测不确定性因素 , 以及人和机器密切合作来作出正确的驾驶决策 , 确保安全高效地行驶 , 这对于人机协同来说是一个具有挑战性的任务 。

因此 , 人类和机器在解决不确定性问题时应该相互补充 。 人类可以利用机器的计算与处理能力来处理大量的数据和信息 , 从中获得更准确的结论和决策 , 机器也可以通过学习和模拟人类的 思维方式来提高在处理不确定性问题上的能力 。 这样 , 通过结合人类的智慧算计 ( 谋算 ) 和机 器的计算能力 , 就可以更好地应对复杂的问题和不确定性的挑战 。

( 二 ) 人机协同中多层意义的逻辑重构及多尺度因果

在人机协同中 , 多层意义的逻辑重构是指将不同层次的信息和知识进行整合与重新组合 , 以 实现更为细致和复杂的任务协同 。 这种重构可以基于不同的角度和尺度进行 , 即分层抽象和多维 度的组合关系 。 首先 , 通过分层抽象 , 将任务和问题分解为多个子任务和子问题 , 然后将其进行逻辑组合和关联 , 形成一个层次结构 。 这样 , 不同层次的信息和知识可以在不同层次上处理与交 互 , 从而实现更加精确和高效的协同 。 其次 , 通过多维度的组合关系 , 将不同信息和知识按照不 同维度组合 。 例如 , 将不同的数据类型和数据来源进行组合 , 以获取更加全面和准确的信息 ; 将 不同的算法和模型进行组合 , 以实现更加准确和鲁棒的推理与决策 。

多尺度因果组合关系是指在人机协同中将不同尺度和因果关系进行组合与重构 , 以实现更全 面和精确的协同 。 例如 , 将微观和宏观尺度的因果关系结合 , 以实现对复杂问题的深入理解和有效处理 ; 将当前因果关系与历史 、 预测因果关系组合 , 以实现对未来态势的准确预测和决策 。 综 上所述 , 多层意义的逻辑重构和多尺度因果组合关系是人机协同中实现复杂任务协同与决策的重要手段 , 可以提升协同效率和准确性 , 促进人机协同的深度融合和发展 。

( 三 ) 多阶意图之间的融合

大量研究表明, 意图识别构成了人类社会互动的基石。人类不仅有能力根据他人的行为迅速推断出他们的目标, 而且还能同时推断出影响目标导向行为的需求、 信念、 偏好以及物理或社会约束。① 在人机协同中, 人和机器通过沟通交流共享彼此的意图信息, 从而更好地协同工作, 表达方式包括语音、 文字、姿态、 表情等。例如, 人可以通过语音命令告诉机器自己的意图, 机器可以通过文字回复或语音反馈确认自己的理解和行动。这样, 人和机器之间可以通过意图场来传递信息, 协商决策, 并共同完成任务。

人机协同中多阶意图之间的融合是指在人机协同工作中, 将多个层次和维度的意图进行整合和协同, 以实现更高效的合作并完成任务。人的意图通常包括高层次的目标、 任务和意向, 而机器的意图则是基于算法与模型的推断和预测。多阶意图之间的融合可以使人和机器更好地理解与共享彼此的意图, 从而提高协同工作的效果。融合多阶意图的方法和技术包括:

意图抽取和理解: 通过自然语言处理、 机器学习等技术, 识别和理解人类的意图, 包括从人的语言、 行为、 情绪等方面进行推断和预测。

机器意图推理: 机器通过分析和理解人类的语言与行为, 推断人的意图, 包括对人的语句和行为进行解析与建模, 以及对人的目标和意向进行预测。

意图的共享和对齐: 人和机器通过共享各自的意图, 使双方可以更好地理解对方的意图, 并协同合作, 包括将人的意图转化为机器可理解的格式, 同时将机器的意图转化为人可理解的形式。

意图的动态更新和调整: 在人机协同过程中, 人和机器的意图可能会发生变化。为了保持协同的一致性和有效性, 需要及时更新和调整意图, 包括对意图进行持续监测和更新, 以适应任务的变化和环境的变动。

通过融合多阶意图, 人机协同可以更好地实现任务的协同合作, 最终提高工作的效率和质量。未来, 随着人工智能和人机交互技术的进一步发展, 多阶意图之间的融合将成为人机协同的重要研究方向之一。

( 四 ) 事实和价值的分类与框架化

在人机协同工作中, 除了任务结构单元分层外, 有效地将事实和价值进行分类与框架化至关重要。事实指的是客观存在的数据和信息, 可以通过观察、实验或验证来确认, 通常具有普适性和客观性。价值则涉及任务执行过程中的判断、 决策和评估, 通常是主观的, 受到文化、个人经验和情感等因素的影响。① 在处理信息时, 可以将事实按照主题或领域进行分类 ( 如科学、 历史、经济、军事等), 并利用逻辑结构或数据模型进行框架化, 例如树状图、 数据表格、 数据库等; 可以将价值按照种类或维度分类 ( 如道德价值、经济价值、文化价值等), 并利用价值观念或伦理原则构建框架。

在人机协同中 , 将事实和价值整合起来 , 形成综合性的认知框架 , 明确它们在特定任务或问题中的重要性和作用 , 确保人与机器之间对事实和价值的理解一致 , 通过清晰的交流和共享信息促进合作 , 并根据实际应用和反馈及时进行框架的调整与优化 。 这种分类和框架化的方法有助于人与机器更有效地处理信息 , 共同理解和制定决策 。 通过将事实和价值进行分类与框架化 , 可以 帮助机器人更好地理解任务的背景和目标 , 从而更加有效地与人类合作完成任务 。

五 、 人机协同的前沿思考及案例

( 一 ) 人机协同中基于事实与价值的强化学习 + 生成对抗网络思考

智能交互中广泛使用强化学习的方法来实现人机协同中的修正与反馈 。 Konstantinos 等提出 了一个交互式强化学习 ( IRL ) 框架 , 该框架将显性反馈 ( 任务绩效 ) 与隐性人生成反馈 ( 任务 参与 ) 相结合 , 以实现高效的个性化 。 ② 强化学习是一种机器学习方法 , 通过智能体与环境的交互来学习如何进行决策 , 以最大化累积奖励 。 智能体会根据当前状态选择一个行动 , 然后根据环境的反馈 ( 奖励或惩罚 ) 来更新自己的策略 , 以便在未来的决策中获得更多的奖励 。 在强化学 习中 , 智能体通过执行动作来观察环境并获得奖励 , 其目标是通过学习最优策略来最大化长期累积奖励 。 强化学习常用的算法包括 Q - learning 、 Deep Q Network ( DQN) 等 , 广泛应用于游戏 、 机器人控制等领域。

事实与价值混合性的强化学习指的是将价值判断与行动选择结合起来 , 使智能体能够在选择行动时考虑到不仅仅是累积奖励 , 还可以考虑到社会 、 道德 、 伦理等因素 。 例如 , 在自动驾驶汽车领域的强化学习中 , 主要训练汽车最大化实现乘客安全和快速到达目的地 。 然而 , 在实际情况 中这样的目标可能会与道德 、 伦理等因素相冲突 。 假设在某种情况下 , 自动驾驶汽车面临一个选 择 : 要么继续直行并在通过红灯时加速 , 以避免与后方紧随的救护车相撞 ; 要么停下来遵守交通 规则 , 但可能会延误救护车的行程 , 从而影响到病人的救治 。 在这种情况下 , 如果仅仅考虑累积 奖励 ( 乘客的安全和车辆快速到达目的地 ), 汽车可能会选择忽略红灯并加速通过 , 以确保乘客 的安全和快速到达目的地 。 然而 , 如果强化学习考虑到了道德 、 伦理等因素 , 智能体可能会给予救护车优先权 , 因为这符合社会价值观和道德准则 。 因此 , 一个结合了事实与价值混合型的强化学习智能体在选择行动时将会考虑到更多因素 , 而不仅仅是累积奖励 。

强化学习是一种通过代理程序与环境的交互来学习最优行为的方法 。 如果想要产生事实与价值混合性的强化学习 , 以实现隐真示假及造势欺骗 , 可考虑以下几个方面 :

建立一个复杂的环境模型 : 在强化学习中 , 环境模型描述了代理程序与环境的交互 。 可以 设 计一个复杂的环境模型 , 其中包含真实的事实和虚假的信息 , 以模拟现实情景 。

设计奖励函数 : 奖励函数是用来评估代理程序行为的指标 。 可以设计一个奖励函数 , 既考虑 事实的正确性 , 又考虑价值的大小 。 例如 , 当代理程序从环境中获得真实的事实 , 并根据事实作出价值最大化的决策时 , 给予其正向奖励 。

引入不确定性和误导 : 可以在环境模型中引入不确定性和误导的元素 , 以增加事实与价值的 混合性 。 例如 , 在环境中添加一些虚假的信息 , 模糊真相 , 使代理程序在作出决策时更难辨别 真假 。

使用对抗学习方法 : 对抗学习是一种通过对抗性对手来训练模型的方法 。 可以设计一个对抗 性对手 , 用来产生虚假信息并试图欺骗代理程序 。 代理程序需要学会辨别真实的事实和虚假的信息 , 并作出相应的决策 。

生成对抗网络 ( GAN ) 是由一个生成器网络和一个判别器网络组成的框架 , 通过对抗的方 式相互学习 。 生成器网络试图生成逼真的样本 , 而判别器网络则试图正确区分生成的样本和真实样本 。 通过不断迭代训练 , 生成器和判别器网络会相互竞争并逐渐提升性能 。 GAN 广泛应用于 图像生成 、 文本生成等领域 。

客观上 , GAN 和强化学习是两个不同的机器学习范式 , 但在某些场景下也可以结合使用 。 例如 , 在生成对抗网络中 , 可以使用强化学习来训练判别器网络 , 使其对不同类型的样本具有更好的区分能力 。 此外 , GAN 也可被用在强化学习中 , 例如通过生成器网络生成增强样本来扩展强化学习的经验池 。 强化学习通过试错学习和奖励反馈优化决策策略 。 结合人机协同 , 可训练智 能代理在与人类合作的过程中自动学习和优化决策 。 GAN 本质上是通过生成新样本 , 结合判别 器区分虚实样本之间的对抗性训练 , 以生成高质量 、 多样化的训练数据 。

人机协同中的强化学习和 GA N 结合 , 可利用强化学习的决策优化能力和 GA N 生成高质量样 本的能力来改善人机协同系统性能 , 通过基于事实和价值的训练使人机协同系统更加智能和逼 真 。 强化学习从人类合作者的行为中学习到事实和价值的信息 , 从而指导智能代理的决策和行 动 。 同时 , GA N 生成与人类合作者类似的样本 , 使智能代理更好地理解人类合作者的行为和意 图 , 从而提高协同效果 。

( 二 ) 人机协同的前沿研究案例

案例一：如何将GAN 与强化学习相结合

假设我们希望训练一个机器人学习玩 Atari 游戏中的乒乓球 (Pong)。在强化学习方面, 我们使用一个代理网络来学习决策。这个代理网络将以虚拟游戏画面作为输入, 并输出一个动作,如向上移动或向下移动乒乓球。代理网络的目标是通过与游戏环境的交互来最大化预期回报。为了实现这一点, 我们可以使用强化学习算法, 如深度Q学习, 来训练代理网络。GAN 和强化学习的融合可通过以下步骤进行: (1) 初始化GA 的生成器和判别器模型。 ( 2 ) 使用生成器生成虚 拟游戏画面 , 并将其输入代理网络 。 ( 3 ) 代理网络输出一个动作 , 并将其应用于游戏环境 。 (4) 游戏环境返回一个回报和下一个状态 。 ( 5) 将回报和下一个状态输入强化学习算法中 , 用 于更新代理网络的参数 。 ( 6) 同时 , 将虚拟游戏画面输入判别器 , 并使用判别器的输出来更新生成器的参数 。 重复步骤 (2 ) 至 ( 6 ), 直到获得理想的游戏玩法 , 如图 2 所示。

通过这种融合方式 , GAN 可以帮助强化学习代理网络更好地学习游戏画面的特征 ， 从而提高 其决策能力 。 同时 , 通过使用强化学习的奖励信号来指导 GAN 的生成器训练 , 生成的虚拟游 戏画面可以更接近真实画面 , 从而进一步提升强化学习的效果 。

图 2 GAN 和强化学习的融合流程图

案例二 : 人机协同中基于事实与价值的强化学习 + 对抗生成网络 ——— 游戏领域中的 AI 助手 开发

假设有一款角色扮演游戏 ( Role - Playing Game), 玩家在游戏中扮演虚拟角色 , 通过控制角 色进行冒险 、 探索和互动 。 为了提供更好的游戏体验 , 开发团队决定引入 AI 助手 , 即一个虚拟 角色 , 与玩家一起合作完成任务 。

为了使 A I 助手能够与玩家协作 , 首先需要使用强化学习算法基于事实和价值训练其决策能 力 。 事实包括地图信息 、 任务需求等游戏中的实际情况 , 价值表示每个行动的潜在回报 。 通过观察玩家行为和游戏中的奖惩 , A I 助手会学习到什么行动在何种情况下有利 。 接着 , 引入 GA N 增强 A I 助手表现 。 生成器尝试生成与真实游戏动作一致的假动作 , 而判别器则试图区分真实动作 和假动作 。 通过对抗训练 , 生成器不断改进生成能力 , 提高所生成动作的逼真度 。

在人机协同中 , AI 助手通过强化学习算法基于事实和价值决策 , 并借助 GAN 得到生成的动作 。 与玩家合作时 , AI 助手根据当前游戏情况和玩家行动作出决策 , 并生成相应动作 。 这种基 于事实和价值的强化学习机制使得 AI 助手更智能 , 更能适应不同情况 。

总之 , 基于事实与价值的强化学习 + 对抗生成网络是一种具有潜力的方法 , 可以在人机协同 中提高系统的性能和效果 。 它可以帮助智能代理学会更好地与人类合作 , 并生成更逼真和多样化的合作样本 , 从而实现更高效 、 更智能的人机协同 。

人机交互正在向人机协同不断演进 , 人类智慧与机器计算能力相互交融 , 共同开创了全新的 决策与问题解决模式 。 但是 , 各个智能系统仍处于发展阶段 , 因此对人机协同的研究具有广阔的 研究空间 。 本文梳理了人机交互研究的动因及历程 , 分析了人机协同模式的多种情况 , 以及人机 协同在理论 、 实践和军事领域带来的深刻变革 。 然而 , 随着探索的深入 , 可以发现人机协同也面临着诸多挑战 , 如确定性与不确定性的叠加纠缠、 多层意义的逻辑重构 、 多尺度因果和多阶意图 的融合等 。 基于事实和价值的强化学习与生成对抗网络的结合成为人机协同研究的关键技术 , 相 关研究案例也为人机协同的实践提供了有益的借鉴 。 未来 , 人机协同的不断深化将继续为科技发 展和社会进步带来新的契机与挑战 。