未来人机工程是人机智能的融合

人机工程学的 初步形成可追溯到第一次产业革命(1750—1890)和第二次产业革命(1870—1945)时期 ，人类的劳动进入了机器时代，人、机、环境三者也相应形成了更复杂关系。

1880年代 Taylor开始了产业中的 时间和运动的研究 。在这前后时期， 与人的特性相关研究 也取得相当进展。如Weber法则（1834年）论述了人的感觉量和刺激强度的对数值成比例关系。

第一次世界大战客观上促进了人机工程学的发展。

在欧洲，一方面是工厂必须加大生产战争及民需物品，另一方面是生产第一线大都依靠女性参与。由于欧洲在这特定环境下开展的人机工程研究，将其称为工效学（Ergonomics）。

另外，各参战国几乎都有心理学家去解决战时兵种分工、特种人员的选拔训练及军工生产中的疲劳等问题。其研究特点是选拔和训练人，是使“ 人适应机器 ”(Human to Machine)的设计思想。

美国学者 F. W. Taylor 开展了 劳动中的动作分析、职务分析和评价 等，用近代科学技术方法，对生产领域中工作能力和效率进行了研究，因此公认F. W. Taylor为 早期的人机工程专家 。

人素学早期的研究具有很强的 管理科学和劳动科学的内涵 ，而在第二次世界大战期间，为了防止飞机事故，对仪表显示方式和对人的操作控制装置的研究就注重于 对人的认知特性开展研究 。

第二次世界大战结束后， 从事人机工程的专家分散到企业和学校后进一步扩大了人机工程的应用范围 。

1921年 ，日本由大原创设了 仓敷劳动科学研究所 ，开始了作 业效率与身体负担方面的工效研究 。

其后，在 产业心理学领域 也开展了人机工程方面的研究。更进一步，在 人类学领域 ，包括对人的生物学特性的解明、身体负担和疲劳、环境适应能力等方面开展了生理人类学研究。

1963年 日本正式成立 人间工学学会 。

德国和法国这些欧洲工业强国也先后开展了人机工程方面的研究。

在中苏友好时期，我国消化吸收苏式飞机和坦克的设计技术过程中遇到了大量的人机工程问题，比如由于欧洲型身体与亚洲型身体比例不同，苏式飞机和坦克的座椅设计在使用过程中不适合。

为了解决这类问题，我国 在航空生理与心理学、飞行器驾驶舱人机工效设计、飞行器作业环境对人体影响及防护等方面做了大量的研究工作 。

上世纪50—80年代中，当时的人机工程研究框架仍是由“ 人适应机器 ”“ 机器适应人 ”以及“ 环境适应人 ”等三个领域构成。

1981年 在在著名科学家钱学森的指导下，陈信、龙升照等发表了“ 人—机—环境系统工程概论 ”一文，概括性地提出了“人—机—环境系统工程”的科学概念。

1990年 ，国务院学位委员会批准了 我国第一个北京航空航天大学人机与环境工程博士学位授权点 ，北航教授袁修干先生是该专业博士学位点的创建者之一。

主要研究内容包括：

（1） 机器适应人的硬件工效问题 ，主要研究人体测量学、工作域（人的工作姿态、座椅、显示/控制器、环境）工效设计等；

（2） 机器适应人的软件工效问题 ，主要研究人—计算机—显示系统最佳匹配的工效规律及设计方法；

（3） 机器适应人的认知工效问题 ，研究人与信息系统之间信息交互、决断的工效规律及系统设计，使信息系统与人的认知过程相适应。

3 环境特性研究

主要包括 三个方面 ：

（1） 静态人—机关系研究 ，主要有作业域的布局与设计

（2） 动态人—机关系研究 ，主要有人、机功能分配研究（人机功能比较研究，人机功能分配方法研究，人工智能研究）

（3） 人—机界面研究 （显示和控制的人—机界面设计及评价技术研究）。

5 人—环关系研究

研究环境因素 （低气压、重力、温湿度、照明、噪音等）对人的影响，环境适应人的生活和工作的防护及控制方法等。

6 机—环关系研究

研究人机工程相关的机—环关系及特性。

7 人—机—环境系统总体性能的研究

主要包括人—机—环境系统总体数学模型的研究，人—机—环境系统全数学模拟、半物理模拟和全物理模拟技术的研究，人—机—环境系统总体性能（安全、高效、经济）的分析、设计和评价，虚拟现实(Virtual Reality)技术在人—机—环境系统总体性能研究中的作用等。

人机工程学由研究 人与人之间和其周围工作环境 （环境的定义很广泛，包括机器，工具，周围的环境，任务等）之间的相互作用演变而来。

而“人因工程学”的使用则主要集中在北美，它被从事一些“脑力活动” 心理过程工作 （研究，教学，实验）的人所使用。

在2000年8月，国际人类工程学协会执行理事会通过了人因工程学的定义：“人因工程学是与人类和一个系统的其他元素相互理解有关的科学学科，是一个应用理论，原则，数据和方法来设计达到优化人类福祉和整体系统性能的学科。”

虽然其定义是相当冗长的，但它传达了许多与人机工程学领域的不同的想法。

有效地人机智能融合代表着将人的思想带给机器，这也就意味着：人将开始有意识地思考他通常无意识地执行的任务；机器将开始处理合作者个性化的习惯和偏好。 两者都还必须随时随地地随环境的变化而变化 ，这就给人机智能融合造成了一个很大的困难。

除此之外， 时空和认知 的不一致性也是人机智能难于融合的一个重要原因。

人处理的信息与知识能够变异，其表征的一个事物、事实既是本身同时又是其他事物、事实，一直具有相对性，机器处理的数据标识缺乏这种相对变化性。

更重要的是 人意向中的时间、空间与机形式中的时间、空间不在同一尺度上，一个偏心理而一个侧物理 。

在 认知方面 ，人的学习、推理和判断随机应变，机的学习、推理和判断机制是特定的设计者为特定的时空任务拟定或选取的，和当前时空任务里的使用者意图常常不完全一致，可变性较差。

当前，人机之间的理解、学习都是 单向性 的，只不过逐渐开始出现了双向性的苗头，人机之间开始理解一些以前认为不含理解成分的对象和事物，慢慢把人的主动性与机的被动性有效地混合起来。

另外，需要注意的是， 人 机融合智能本身不仅仅是科学问题，还涉及到其他学科 ，如人文艺术、哲学，甚至还有宗教神学。

其实，单纯的计算应该是没有大的突破， 认知+计算可能是未来 。

如果把认知看成美女，计算视作野兽，未来的智能科学就是美女与野兽，而数据则是美女牵着野兽的缰绳。

要把这样的机遇变成现实，就 需要与目前AI研究方向不同的新的研究课题 ，比如需要探索认知科学对于人类与动物如何学习与推理的研究，将其与计算科学结合，整合成最终能以人类的方式工作的系统。

Being与should的狭义结合就是数据与知识、结构与功能、感知与推理、直觉与逻辑、联接与符号、属性与关系的结合，也是未来智能体系的发展趋势。