1 引言

1.1 現(xiàn)有人工智能的不足與挑戰(zhàn)

　　人工智能（AI）的概念于1956年的達(dá)特蒙斯學(xué)院暑期論壇首次提出。六十年間人工智能伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展取得了長足的進(jìn)展。這其中人工智能的理論思想演變?yōu)槿罅髋桑謩e是聯(lián)結(jié)主義、行為主義和符號(hào)主義。盡管每種理論均取得了卓越的成就并且依舊為現(xiàn)在人工智能的主流研究方向，但是也均存在不足之處。聯(lián)結(jié)主義思想模仿人大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，通過深度學(xué)習(xí)方法，即用多隱層的處理結(jié)構(gòu)處理大數(shù)據(jù)。但該方法限制于在具有可微分、強(qiáng)監(jiān)督學(xué)習(xí)、封閉靜態(tài)系統(tǒng)任務(wù)下才會(huì)得到良好的結(jié)果，并且訓(xùn)練得到的結(jié)果也限制于給定條件的問題上。行為主義思想通過不斷模仿人或生物個(gè)體的行為超越原有的表現(xiàn)來推進(jìn)機(jī)器的進(jìn)化，主要依賴具有獎(jiǎng)懲控制機(jī)制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。然而該方法的缺點(diǎn)在于過于簡化人類的行為過程，忽略人類心理的內(nèi)部活動(dòng)過程，忽略意識(shí)的重要性。符號(hào)主義思想具有產(chǎn)生智能行為的充分必要條件假設(shè)，并且基于有限理性原理。該方法的實(shí)質(zhì)是通過符號(hào)模擬人的大腦抽象邏輯思維過程，模擬人類認(rèn)知系統(tǒng)的功能機(jī)理，并用計(jì)算機(jī)處理符號(hào)的運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)人工智能。但是符號(hào)主義思想面臨四個(gè)主要挑戰(zhàn)：1.知識(shí)的自動(dòng)獲取；2.多元知識(shí)的的自動(dòng)融合；3.面向知識(shí)的表示學(xué)習(xí)；4.知識(shí)推理與運(yùn)用。符號(hào)主義雖通過模擬人的思維過程實(shí)現(xiàn)人工智能，但在以上四個(gè)問題難以有突破性的結(jié)果。

　　人工智能的優(yōu)勢在于龐大的信息存儲(chǔ)量和高速的處理速度，但是無法處理如休謨問題，即從“是”（being）能否推出“應(yīng)該”（should），也即“事實(shí)”命題能否推出“價(jià)值”命題[4]；也無法處理情感的表征問題。人工智能嘗試通過大數(shù)據(jù)與逐步升級的算法實(shí)現(xiàn)人的情感與意指依舊沒有辦法實(shí)現(xiàn)跨越。而人機(jī)智能融合將會(huì)是未來智能科學(xué)發(fā)展的下一個(gè)突破點(diǎn)。

1.2 人機(jī)融合智能

　　人機(jī)融合智能理論著重描述一種由人、機(jī)、環(huán)境系統(tǒng)相互作用而產(chǎn)生的新型智能形式，它既不同于人的智能也不同于人工智能，它是一種物理性與生物性相結(jié)合的新一代智能科學(xué)體系。人機(jī)交互技術(shù)主要涉及人脖子以下的生理心理工效學(xué)問題，而人機(jī)融合智能主要側(cè)重人脖子以上的大腦與機(jī)器的“電腦”相結(jié)合的智能問題。人機(jī)融合智能在以下三個(gè)方面不同于人的智能與人工智能不同：在智能輸入端，人機(jī)融合智能的思想不單單依賴硬件傳感器采集的客觀數(shù)據(jù)或是人五官感知到的主觀信息，而是把兩者有效地結(jié)合起來，并且聯(lián)系人的先驗(yàn)知識(shí)，形成一種新的輸入方式；其次是在信息的處理階段，也是智能產(chǎn)生的重要階段，將人的認(rèn)知方式與計(jì)算機(jī)優(yōu)勢的計(jì)算能力融合起來，構(gòu)建起一種新的理解途徑；*后是在智能的輸出端，將人在決策中體現(xiàn)的價(jià)值效應(yīng)加入計(jì)算機(jī)逐漸迭代的算法之中相互匹配，形成有機(jī)化與概率化相互協(xié)調(diào)的優(yōu)化判斷。在人機(jī)融合的不斷適應(yīng)中，人將會(huì)對慣性常識(shí)行為進(jìn)行有意識(shí)地思考，而機(jī)器也將會(huì)從人的不同條件下的決策發(fā)現(xiàn)價(jià)值權(quán)重的區(qū)別。人與機(jī)器之間的理解將會(huì)從單向性轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向性，人的主動(dòng)性將與機(jī)器的被動(dòng)性混合起來。人處理其擅長的“應(yīng)該”（should）等價(jià)值取向的主觀信息，而機(jī)器不僅處理其擅長的“是”（being）等規(guī)則概率的客觀數(shù)據(jù)，同時(shí)也將從人處理“應(yīng)該”（should）信息中優(yōu)化自己的算法，從而產(chǎn)生人+機(jī)器既大于人也大于機(jī)器的效果。

　　人機(jī)融合采用分層的體系結(jié)構(gòu)。人類通過后天完善的認(rèn)知能力對外界環(huán)境進(jìn)行分析感知，其認(rèn)知過程可分為記憶層意圖層，決策層、感知與行為層，形成意向性的思維；機(jī)器通過探測數(shù)據(jù)對外界環(huán)境進(jìn)行感知分析，其認(rèn)知過程分為目標(biāo)層知識(shí)庫，任務(wù)規(guī)劃層、感知與執(zhí)行層，形成形式化的思維。相同的體系結(jié)構(gòu)指明人類與機(jī)器可以在相同的層次之間進(jìn)行融合，并且在不同的層次之間也可以產(chǎn)生因果關(guān)系。