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[1],。六十年間人工智能伴隨著互聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(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?，分別是聯(lián)結(jié)主義、行為主義和符號主義,。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)部活動過程,，忽略意識的重要性。符號主義思想具有產(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[2],。該方法的實(shí)質(zhì)是通過符號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,，并用計算機(jī)處理符號的運(yùn)算,，從而實(shí)現(xiàn)人工智能。但是符號主義思想面臨四個主要挑戰(zhàn)：1.知識的自動獲??；2.多元知識的的自動融合；3.面向知識的表示學(xué)習(xí),；4.知識推理與運(yùn)用[3],。符號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)智能融合將會是未來智能科學(xué)發(fā)展的下一個突破點(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，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)知方式與計算機(jī)優(yōu)勢的計算能力融合起來,，構(gòu)建起一種新的理解途徑,；最后是在智能的輸出端，將人在決策中體現(xiàn)的價值效應(yīng)加入計算機(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，人將會對慣性常識行為進(jìn)行有意識地思考,，而機(jī)器也將會從人的不同條件下的決策發(fā)現(xiàn)價值權(quán)重的區(qū)別,。人與機(jī)器之間的理解將會從單向性轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向性，人的主動性將與機(jī)器的被動性混合起來[3],。人處理其擅長的“應(yīng)該”（should）等價值取向的主觀信息,，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,。圖1為人機(jī)融合的示意圖,。

2 人機(jī)融合智能技術(shù)的應(yīng)用

2018年,，人機(jī)融合智能技術(shù)呈現(xiàn)一多分有的態(tài)勢，既關(guān)涉?zhèn)€人也與“群體”智能有關(guān),。人機(jī)融合智能中的人不限于個人,，而且代表著以人為本的認(rèn)知思維方式還包括眾人，機(jī)器也不限于機(jī)器裝備還代表著以計算機(jī)系統(tǒng)的機(jī)制機(jī)理,。除此之外,，自然和社會環(huán)境、真實(shí)和虛擬環(huán)境都會對人機(jī)融合智能的適應(yīng)性產(chǎn)生影響等,。人機(jī)融合智能著重于解決上述人機(jī)融合過程中產(chǎn)生的細(xì)節(jié)問題,。

美國快公司（Fast）提及的“人與機(jī)器人融合的阿凡達(dá)（avatar）風(fēng)格”案例。通過其配置的頭戴式顯示器,，操作者可以看到機(jī)器人捕捉到的場景,，并且機(jī)器人將操作者執(zhí)行動作產(chǎn)生的反饋繼而傳達(dá)回給操作者，從而形成人機(jī)融合的信息閉環(huán),。遠(yuǎn)程控制機(jī)器人傳遞了機(jī)器人對環(huán)境態(tài)勢的感知,，而由人處理理解與決策，這是初級階段的人機(jī)融合智能,。圖2中展現(xiàn)的T-HR3型機(jī)器人通過最新的5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以使機(jī)器人在長距離的工作環(huán)境中擺脫延遲影響,，幾乎可以為用戶提供即時反饋。

該機(jī)器人對現(xiàn)實(shí)場景中的力的傳達(dá)也十分精確,，它可以執(zhí)行需要用力才能完成的任務(wù)：雙手拿球,，抓起模塊并堆砌，甚至與人握手,。在人機(jī)融合與機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用下,，豐田公司研發(fā)的最新的人機(jī)融合平臺將探索機(jī)器人與周圍環(huán)境之間物理交互的安全管理，以及一種能將用戶動作映射到機(jī)器人的新型遠(yuǎn)程操縱系統(tǒng),。使得人機(jī)融合獲得更加流暢的體驗(yàn),。

同時，在制造業(yè)行業(yè)人機(jī)融合智能也得到了重視與發(fā)展,。曾經(jīng)的工業(yè)流水線中機(jī)器人代替人類完成重復(fù)的機(jī)械工作?，F(xiàn)今出現(xiàn)在制造業(yè)工業(yè)流水線中的人機(jī)融合智能依存于不同的硬件設(shè)備與環(huán)境條件，有的類似機(jī)器人助手,，有的則是外骨骼套裝,。寶馬公司的斯帕坦堡工廠里有一款“夏洛特小姐”的人機(jī)融合機(jī)器人，用來輔助車門的精確安裝,。梅塞德斯奔馳公司也在開發(fā)人機(jī)融合技術(shù),，該公司面向每個個體客戶向奢華車型定制更加個性化的服務(wù)，利用數(shù)據(jù)與人工的結(jié)合使得這一服務(wù)得到可行。在使用人機(jī)融合智能取代了體積更大的自動化系統(tǒng)后,，定制版S級轎車所需的特殊零件將不會帶來普通流水線提供時效性的麻煩,，轉(zhuǎn)而替代的是更方便的操作與管理。麻省理工學(xué)院的教授朱莉·肖正在開發(fā)一種特殊的軟件算法,，它的目的在于使得機(jī)器人理解人類發(fā)出的信息訊號,，繼而解決機(jī)器人與人類的溝通問題。

3 人機(jī)融合智能未來的關(guān)鍵問題

目前人機(jī)融合智能的發(fā)展還在初級階段,，人機(jī)融合智能的第一個關(guān)鍵問題,，也是最重要的問題，是在于如何將機(jī)器的計算能力與人的認(rèn)識能力結(jié)合起來,。目前處在應(yīng)用階段的人機(jī)融合中人與機(jī)器的分工明確,，沒有產(chǎn)生有效的結(jié)合作用。人類在后天的學(xué)習(xí)中不斷拓展認(rèn)知能力,，所以人類能夠在復(fù)雜的環(huán)境下更為精準(zhǔn)地理解到態(tài)勢的發(fā)展,。通過聯(lián)想能力人能夠產(chǎn)生跨領(lǐng)域結(jié)合的能力，而這種認(rèn)知聯(lián)想能力恰恰是缺失的,。如何使得機(jī)器產(chǎn)生這種能力是實(shí)現(xiàn)真正智能的突破口,。朱利奧·托諾尼的整體信息論（Integrated Information Theory，IIT）表明,，一個有意識的系統(tǒng)必須是信息高速整合的[5],。同時，進(jìn)化出有仿認(rèn)知能力的機(jī)器,，需要保證人與機(jī)器之間的共同意識的存在,。所以人和機(jī)器之間必須建立高速，有效的雙向信息交互關(guān)系,。認(rèn)知的基本在于抽象,，而對于機(jī)器來說抽象能力決定了問題的限制環(huán)境，越是抽象的思維表征越能夠適應(yīng)不同的情境,。同時,，高抽象能力也會帶來更普適的遷移能力，從而突破思維的局限性,。一九七一年圖靈獲獎?wù)呒s翰·麥卡錫發(fā)表觀點(diǎn)“與所有專門化的理論一樣,，所有科學(xué)也都體現(xiàn)在嘗試中。當(dāng)你試圖證明這些理論時,，你就回到了嘗試推理,，因?yàn)槌ＷR指導(dǎo)著你的實(shí)驗(yàn)?！背ＷR就是非結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)信息/支持的復(fù)合體,，在認(rèn)知里的常識是人類的先驗(yàn)知識,，而計算機(jī)的信息輸入恰恰忽略掉常識。所以研究知識本事,，知識類型,，知識原理也是突破認(rèn)知與計算結(jié)合的關(guān)鍵,。

人機(jī)融合的另一個關(guān)鍵問題是公理與非公理混合推理,，直覺與理性結(jié)合的決策。公理是數(shù)學(xué)發(fā)展史中的理論基礎(chǔ),，而在科學(xué)研究過程中邏輯推導(dǎo)是最為核心的方法,。相同的，計算機(jī)的運(yùn)行過程依舊是按照嚴(yán)密的算法語言運(yùn)行,。但是人類的決策不同于這個過程,，人類的聯(lián)想能力還依賴于類比推理。類比推理為非公理推理的一部分,。非公理推理決定了在弱態(tài)勢情況下的強(qiáng)感知問題,。這種學(xué)習(xí)方法依賴于先驗(yàn)知識，通過利用大數(shù)據(jù)與概率的方法實(shí)現(xiàn),。而實(shí)現(xiàn)機(jī)器的非公理推理是人與機(jī)器的區(qū)別之一,。更是人的情感在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)的重要途徑。通過先驗(yàn)知識人類產(chǎn)生直覺,，而理性的分析是直覺的對立面,。機(jī)器總是在理性地處理數(shù)據(jù)，而如何讓機(jī)器產(chǎn)生直覺能力是人機(jī)融合的平滑性的關(guān)鍵,。公理與非公理推理,，直覺與理性的結(jié)合決策將是解決人機(jī)融合智能輸出的重要研究方向。

人機(jī)融合智能的關(guān)鍵問題還包括介入問題,，介入問題反應(yīng)了人機(jī)融合的時機(jī)與方式問題,。這個問題尤其在當(dāng)人與機(jī)器出現(xiàn)對感知信息的不對稱，人與機(jī)器在決策的方向出現(xiàn)矛盾時,。同時人機(jī)融合中的介入問題體現(xiàn)在團(tuán)隊?wèi)B(tài)勢感知之中,，而團(tuán)隊任務(wù)的比重也逐漸偏向于人機(jī)群的團(tuán)隊?wèi)B(tài)勢感知。團(tuán)隊?wèi)B(tài)勢感知中團(tuán)員之間的交互包括接受,、容忍,、信任、匹配,、調(diào)度,、切換、說服,，這是使得團(tuán)員之間的合作產(chǎn)生團(tuán)隊大于個人的條件,。而人機(jī)融合中的介入問題與人與人之間的交互問題具有同樣的復(fù)雜度，從技術(shù)角度講，人機(jī)融合智能絕不僅是一個數(shù)學(xué)仿真建模問題,，同時是一個心理學(xué)工效問題,，還應(yīng)是一個實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計體驗(yàn)擬合的問題。

人機(jī)融合智能的最后一個關(guān)鍵問題是倫理問題,。人類價值觀的起源是倫理學(xué),。從團(tuán)隊?wèi)B(tài)勢感知的嚴(yán)重中可以看出，人類本身擁有很多倫理道德困境,，此外人工智能的出現(xiàn)也帶給了人類對待人工智能的倫理問題的思考,。與此同時，人機(jī)融合智能的范疇歸屬是人機(jī)融合智能倫理問題的關(guān)鍵,。人機(jī)融合智能的倫理不僅包括人工智能的倫理,，其中包括人工智能的思想產(chǎn)生對于實(shí)際法律問題的影響。而且包括人機(jī)融合后的界定,，所產(chǎn)生的行為是歸屬于人還是機(jī)器的思想,。在思想之外，人機(jī)融合智能中設(shè)備作為人的一部分所產(chǎn)生的行為需要面對如何的法律責(zé)任,，也是人機(jī)融合智能在接下來發(fā)展的問題之重,。

4 人機(jī)融合智能技術(shù)未來的發(fā)展方向

4.1 信息融合與人機(jī)融合智能

信息融合起源于數(shù)據(jù)融合，或者說數(shù)據(jù)融合是信息融合的第一階段,。數(shù)據(jù)融合利用多傳感器探測數(shù)據(jù)所得到的數(shù)據(jù)與結(jié)果形成單一傳感器無法得到的更準(zhǔn)確可信的結(jié)論和質(zhì)量,。最早的數(shù)據(jù)融合限于硬件設(shè)備的差異多需加入人工的梳理，盡管如此傳感器依舊會因硬件問題帶來時效性和精度的問題,，從而對后續(xù)的工作產(chǎn)生接二連三的影響,。這使得研究向融合方式逐漸轉(zhuǎn)變。信息融合發(fā)展的第二階段除采用多傳感器探測數(shù)據(jù)還融入了其他信息源,。同時,，比起傳感器數(shù)據(jù)的融合，多信息源的信息融合方法和技術(shù)難度更大,。需要從統(tǒng)計學(xué)和結(jié)構(gòu)化模型邁向非結(jié)構(gòu)化模型,，以及人工智能技術(shù)和基于知識的系統(tǒng)。除此之外,，信息融合正在不斷地加入態(tài)勢/影響估計等高級感知領(lǐng)域?，F(xiàn)階段的信息融合模型[6-8]依然僅采用海量數(shù)據(jù)規(guī)模、快速動態(tài)的數(shù)據(jù)體系,、多數(shù)據(jù)類型和低數(shù)據(jù)價值密度,。

信息融合是人機(jī)融合智能中關(guān)鍵的一環(huán)。在目前的兩個階段中,，信息融合無論在理論上還是在技術(shù)和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)上都只在于力圖建立一個能夠自動運(yùn)行的產(chǎn)品,，嵌入到應(yīng)用系統(tǒng)中或直接作為系統(tǒng)應(yīng)用到相應(yīng)業(yè)務(wù)活動中,。而在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)學(xué)模型和方法，如統(tǒng)計學(xué),、計算方法,、數(shù)學(xué)規(guī)劃以及各種信息處理算法無法解決的目標(biāo)識別、態(tài)勢估計,、影響估計等高級融合問題,，則求助于不確定性處理和人工智能技術(shù)。然而,，當(dāng)前不確定性處理技術(shù)特別是人工智能技術(shù)的發(fā)展與高級信息如人的需求相差甚遠(yuǎn),。而在處理不確定性問題,，涉及到“是”（being）的問題到“應(yīng)該”（should）問題的轉(zhuǎn)變,，是人的優(yōu)勢所在。在信息融合系統(tǒng)運(yùn)行過程中添加人的選擇判斷與行動管理是使得信息融合智能在觀測,、判斷,、分析與決策方面的高級感知領(lǐng)域取得質(zhì)變的關(guān)鍵。

4.2 態(tài)勢感知與人機(jī)融合智能

態(tài)勢感知（Situation Awareness）概念最早出現(xiàn)在航空心理學(xué)中,，描述飛行員對作戰(zhàn)飛行任務(wù)中態(tài)勢的理解[9],。態(tài)勢感知的經(jīng)典理論是Endsley于1995年提出的三級模型，其定義為人在一定的空間和時間內(nèi)對環(huán)境中各要素的感知（perception）,、綜合理解（comprehension）以及預(yù)測（projection）的能力[10],。二十多年來SA的研究逐漸擴(kuò)展到民航飛行員、空中交通管制員,、核電廠的操作員,、軍事指揮員等。在這些領(lǐng)域中,，操作者的SA是影響決策質(zhì)量和作業(yè)績效的關(guān)鍵因素,，擁有良好的態(tài)勢感知對復(fù)雜和動態(tài)的系統(tǒng)，如航空,，空中交通管制,，飛機(jī)駕駛等任務(wù)中的決策起到了相當(dāng)關(guān)鍵的作用。

態(tài)勢感知的概念出現(xiàn)在人機(jī)協(xié)同的工作中,。在態(tài)勢感知的三級模型中,，感知即獲取信息，而在高負(fù)荷的認(rèn)知條件下信息的獲取主要依賴機(jī)器的傳感器,，后經(jīng)過計算機(jī)的處理呈現(xiàn)給操作員,。三級模型中機(jī)器在感知階段扮演重要的角色。而在預(yù)測后的決策階段,，同樣需要機(jī)器與人之間的協(xié)同判斷與分析,。三級階段中彼此階段之間的人機(jī)分離是模型中的缺陷,。而推動態(tài)勢感知中人與機(jī)器融合是實(shí)現(xiàn)態(tài)勢理解獲得良好績效的關(guān)鍵。在人,、機(jī)器與環(huán)境構(gòu)成的特定情境的組成成分常會快速變化,，在這種快節(jié)奏的態(tài)勢演變中需要充分時間和足夠信息來形成態(tài)勢的全面感知與理解[11]。同樣,，人機(jī)融合智能也在態(tài)勢不足的情況下憑借先驗(yàn)知識通過大數(shù)據(jù)處理分析輔助操作員的決策方面提供了若態(tài)勢下強(qiáng)感知的解決方法,。

4.3 自主性與人機(jī)融合智能

自動化已經(jīng)應(yīng)用在了各種系統(tǒng)中，并且通常包括需要軟件提供要邏輯步驟與操作,。傳統(tǒng)的自動化的定義為“系統(tǒng)在沒有/很少人為操作員參與的情況下運(yùn)行：但是,，系統(tǒng)性能僅限于其設(shè)計要執(zhí)行的具體操作”。相比于自動化系統(tǒng),，自主性涉及使用額外的傳感器和更復(fù)雜的軟件,，以便在更廣泛的操作條件和環(huán)境因素以及更廣泛的功能或活動范圍內(nèi)提供更高水平的自動化行為[12]。自主系統(tǒng)具有一定程度的自主行為（用人的決策代理）,。通過軟件方法可以擴(kuò)展到基于計算邏輯（或者更普遍地,，基于規(guī)則的）方法以包括計算智能（例如，模糊邏輯,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）。另外,，學(xué)習(xí)算法可以提供學(xué)習(xí)和適應(yīng)不斷變化的環(huán)境的能力,。自主是是自動化的一個重大擴(kuò)展，在這種擴(kuò)展中,，高水平的面向任務(wù)的命令將在各種可能不是完全預(yù)期的情況下成功執(zhí)行,，就像我們目前期望智能人員在給予足夠的獨(dú)立性和任務(wù)時運(yùn)行一樣執(zhí)行權(quán)限。自主是良好的設(shè)計和高度自動化,。

但是自主系統(tǒng)常面臨幾個常見的問題,。自主系統(tǒng)的設(shè)計能力問題，即自主性在人與自動化之間的平衡問題,。面臨新環(huán)境與一成不變的環(huán)境,、輕度重復(fù)的工作與可信賴的重復(fù)工作、可不連續(xù)與始終如一,、不可預(yù)測與可預(yù)測的博弈,；操作員對自主系統(tǒng)的態(tài)勢感知能力，高級的自動化很容易讓操作員不了解自動化在做什么,，所以需要給飛行員提供合適的參與度,，保持與自主系統(tǒng)不脫節(jié)；輔助系統(tǒng)的問題,，自動化的輔助系統(tǒng)常常給操作員很高的信任感,，以此類比向?qū)＜仪笾鷨栴},，專家的標(biāo)簽本身就帶來一種信任，而實(shí)際上真正對結(jié)果的評價應(yīng)該在于問題本身的解答,，而不是外在的標(biāo)簽,。同樣的輔助系統(tǒng)會給操作員帶來同樣的信任，但這種信任在有偏差的情況下會帶來災(zāi)難,；信任問題,，信任問題受到系統(tǒng)因素、個人因素,、情境因素的影響,，自主系統(tǒng)對現(xiàn)實(shí)狀況帶來的錯誤的判斷會使操作員對系統(tǒng)的信任迅速降低，而怎樣讓操作員信任自主系統(tǒng),，在此心理環(huán)境下做出更好的任務(wù)操作很重要,。

人機(jī)融合智能中的一個重要課題如何解決人與自動化的平衡問題，人與機(jī)器之間的信任問題,。自主系統(tǒng)下也需要以人為中心,，并不需要尋求完全用機(jī)器取代人，人在其中的控制和指揮是必不可少的,。所以需要更加靈活的自主性，和自主權(quán)的切換,。隨著系統(tǒng)能力的提升,，自主性的水平也在提升。決策輔助為操作員提供潛在的選項,，而監(jiān)督控制是操作員可以適當(dāng)?shù)馗深A(yù),。具體情境下使用何種水平的自主性系統(tǒng)是動態(tài)變化的，比如在風(fēng)險低的情境下可以使用高度的自動化,，而在風(fēng)險發(fā)生變化之后應(yīng)該調(diào)控人在自助系統(tǒng)中的參與度,。共享人和機(jī)器的態(tài)勢感知也非常重要。即便在相同的顯示器下處于相同環(huán)境中的人也會因?yàn)椴煌繕?biāo)和心理模型,，從而對未來的預(yù)測也是不同的,。自主系統(tǒng)通過傳感器獲取信息理解世界的方式和人不同。所以需要對人和機(jī)器的態(tài)勢感知進(jìn)行共享,。具體體現(xiàn)在目標(biāo)一致,，功能分配和重新分配，尋找人與機(jī)器各司其事的平衡,，決策溝通,，包括對戰(zhàn)略、計劃和行動,，以及任務(wù)調(diào)整,，因?yàn)槿蝿?wù)通常需要對雙方都有緊密的依賴,。從這四個方面需要保持自主系統(tǒng)和人的態(tài)勢感知保持一致性。

5 結(jié)束語

盡管人機(jī)融合智能的發(fā)展尚在初級階段,，但其概念中所傳遞出來的思考為人工智能注入了活力,。人機(jī)融合智能在一些實(shí)際場景中初步取得了成果，未來還會在醫(yī)療,、軍事,、機(jī)械等更多領(lǐng)域繼續(xù)取得進(jìn)步。人機(jī)融合智能是主客觀的結(jié)合,，是靈活的意向性與精確地形式化的結(jié)合,。人機(jī)融合智能將會是接下來人工智能發(fā)展的一個重要分支。