人機融合智能的關鍵是？

人

圖片來源：圖蟲創意

    2019年1月美國國防高級研究項目局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）的一份“知識指導的人工智能推理圖式（Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas，KAIROS）”項目公告指出，該機構期望能發展一個可在“看起來沒有關聯的各類事件”中發現并畫出關聯關系、進而更好地描述全球事件的半自動化人工智能系統。

    實際上，“看起來有關聯的各類事件”中發現并洞察出無關聯關系也很重要！粟裕常常從第三者（上帝）的視角度看待宏觀、微觀局面態勢的切換、遷移、彌聚、縮放，還往往不依靠無線通訊設備的輔助，其“可在“看起來沒有關聯的各類事件”中發現并畫出關聯關系、“看起來有關聯的各類事件”中發現并洞察出無關聯關系、進而更好地描述全球事件的半自動化人工智能系統”能力非同尋常。

    若把人工智能看成是一個理性行為的話，那么智能就是一個理性與感性混合的行為，而智慧就是非理性的行為，是一種超越事物本身的事實性聯系。

    任何一個事物的值都會隨著事實的變化而發生價的隨動，所以其價值往往不是固定的，就像水在不同環境情景中的意義一樣。如何準確理解并表征這種微妙的變化，是智能的最重要階段。

    如何從情境定位事件再定位對象及其屬性、意向，結合反之，即如何從對象及其屬性、意向定位事件再定位情境，這也是一個值得思考的智能核心問題! 

    單純的二維地圖容易干擾指揮員的態勢感知，三維地圖（含加上時間維度的四維電子裸眼3D地圖）雖然可以增強其態勢感知能力，仍難以產生超越事物本身屬性的反映其真實顯隱關系的深度態勢感知能力，這種“去偽存真、去粗存精、由此及彼、由表及里”的洞察能力形成就是我們需要研究的人機融合智能問題之關鍵所在!

    人的優缺點的研究和補償是人機融合智能的瓶頸和關鍵；軟硬件排第三；其次是環境系統的影響，沒有情景、上下文、態勢、語境等，人機系統中的設計與使用就會嚴重脫節。所以人的研究很重要，而人機環境系統的綜合平衡、共生共長更重要！