?本文先對(duì)算計(jì)進(jìn)行定義，接著介紹其研究意義及發(fā)展，討論算計(jì)與計(jì)算的區(qū)別聯(lián)系并提出計(jì)算-算計(jì)模型，最后敘述其應(yīng)用并進(jìn)行總結(jié)。

一、引言

現(xiàn)如今，人類對(duì)人工智能還未下確切的定義，但是一個(gè)符合大多數(shù)人觀點(diǎn)的定義，提到人工智能就是讓計(jì)算機(jī)完成人類心智能做的各種事情。從上世紀(jì)40年代圖靈的人工智能預(yù)言，到上世紀(jì)80年代專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，再到如今三大主義分支的人工智能應(yīng)用滲透到人類生活的各個(gè)方面。其中，聯(lián)結(jié)主義強(qiáng)調(diào)模仿大腦皮質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的聯(lián)結(jié)機(jī)制，即用多隱層的處理結(jié)構(gòu)，處理各種大數(shù)據(jù)；行為主義以模仿人或生物個(gè)體、群體控制行為功能為主，主要表現(xiàn)為具有獎(jiǎng)懲控制機(jī)制的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法；符號(hào)主義強(qiáng)調(diào)以物理符號(hào)系統(tǒng)來(lái)產(chǎn)生智能行為，主要應(yīng)用為知識(shí)圖譜的應(yīng)用體系。

人工智能的應(yīng)用取得了一定成果，但是其存在不可忽視的缺陷。聯(lián)結(jié)主義下的深度學(xué)習(xí)算法不可微分，計(jì)算收斂性較弱，在開(kāi)放的動(dòng)態(tài)環(huán)境下效果較差，其模型本身是一個(gè)“黑盒”。行為主義的強(qiáng)化學(xué)習(xí)將人的行為過(guò)程看的過(guò)于簡(jiǎn)單，實(shí)驗(yàn)中只是測(cè)量簡(jiǎn)單的獎(jiǎng)懲反饋過(guò)程。其次行為主義研究可觀察行為，往往忽視心理的內(nèi)部活動(dòng)，否定意識(shí)的重要性，將意識(shí)與行為對(duì)立。符號(hào)主義及其知識(shí)圖譜遇到了如何定義“常識(shí)”問(wèn)題以及不確知事物的知識(shí)表示與問(wèn)題求解問(wèn)題。

要讓人工智能接近人類的心智，還需要探索何為智能。大部分對(duì)智能的定義有一個(gè)共同特點(diǎn)：智能是解決問(wèn)題的能力，更復(fù)雜的問(wèn)題需要更高水平的智能。相比于加減法，求解微分方程需要更高的智能水平；相比于井字游戲，會(huì)下一手好圍棋需要更高的智能水平。但是，機(jī)器能夠求解某種特定問(wèn)題，并不是意味著機(jī)器具有較高的智能水平，哪怕這種問(wèn)題非常復(fù)雜。將目光轉(zhuǎn)向人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常常簡(jiǎn)化為感知器，中樞，效應(yīng)器組成的系統(tǒng)單元，且三個(gè)系統(tǒng)每一個(gè)都有許多神經(jīng)元組成，互相之間都有反饋。

以目前的神經(jīng)科學(xué)分析手段，該模型是正確的，但是人們往往忽略了外界信息與體內(nèi)信息的比例。人們常常將該系統(tǒng)簡(jiǎn)化為輸入輸出系統(tǒng)，實(shí)際上神經(jīng)系統(tǒng)接收內(nèi)部信息的感受器是接受外部信息感受器的10萬(wàn)倍。也就是說(shuō)，神經(jīng)系統(tǒng)在整體上更像一個(gè)自我封閉系統(tǒng)。而且，正式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封閉性，使得建構(gòu)主義可以推出客觀存在不能離開(kāi)建構(gòu)者的哲學(xué)理論。機(jī)器作為客觀存在，解決問(wèn)題離不開(kāi)人類。所以說(shuō)，實(shí)現(xiàn)完全脫離人類的通用人工智能系統(tǒng)是不現(xiàn)實(shí)的一個(gè)課題。本文先對(duì)算計(jì)進(jìn)行定義，接著介紹其研究意義及發(fā)展，討論算計(jì)與計(jì)算的區(qū)別聯(lián)系并提出計(jì)算-算計(jì)模型，最后敘述其應(yīng)用并進(jìn)行總結(jié)。

二、算計(jì)的定義和性質(zhì)

算計(jì)是一種用感性與理性的混合手段處理各種事實(shí)價(jià)值混合關(guān)系的方法，即使沒(méi)有數(shù)據(jù)也可以一目了然地深度態(tài)勢(shì)感知。算計(jì)可以在多方面、多過(guò)程的體現(xiàn)：算計(jì)是運(yùn)用計(jì)算之前的行為、算計(jì)是非自發(fā)的秩序，是人事先設(shè)計(jì)而產(chǎn)生的，由人類設(shè)計(jì)而非人類行為產(chǎn)生的秩序。是多算勝，少算不勝，是知彼知己的“知”、算計(jì)是沒(méi)有數(shù)和圖的計(jì)算，即沒(méi)有數(shù)學(xué)的計(jì)算、算計(jì)是人類帶有動(dòng)因的理性與感性混合盤算，是已有邏輯形式與未知邏輯形式的融合籌劃。

如果說(shuō)“計(jì)算”的未來(lái)在于利用宇宙復(fù)雜的物理行為，那么“算計(jì)”的未來(lái)則在于利用宇宙復(fù)雜的物理與非物理行為。與機(jī)器計(jì)算不同的是，人的算計(jì)是復(fù)合型，既有體現(xiàn)事實(shí)的理性部分，又有體現(xiàn)價(jià)值的感性部分，而且感性部分可以不自洽、可以矛盾（如愛(ài)恨交加），甚至可以辯證（相互轉(zhuǎn)化），所以，感性價(jià)值是人機(jī)之間智能的最重要區(qū)別之一。當(dāng)然，人機(jī)之間的理性事實(shí)和理性價(jià)值部分也不是完全等價(jià)的。具體而言，人類的一多關(guān)系與機(jī)器的一多結(jié)構(gòu)常常并不是一回事。

三、算計(jì)的研究意義與發(fā)展

2.1 認(rèn)知

認(rèn)知也可以稱為認(rèn)識(shí)，是指人認(rèn)識(shí)外界事物的過(guò)程，或者說(shuō)是對(duì)作用于人的感覺(jué)器官的外界事物進(jìn)行信息加工的過(guò)程。它包括感覺(jué)、知覺(jué)、記憶、思維、想象、言語(yǔ)，是指人們認(rèn)識(shí)活動(dòng)的過(guò)程，即個(gè)體對(duì)感覺(jué)信號(hào)接收、檢測(cè)、轉(zhuǎn)換、簡(jiǎn)約、合成、編碼、儲(chǔ)存、提取、重建、概念形成、判斷和問(wèn)題解決的信息加工處理過(guò)程。在心理學(xué)中是指通過(guò)形成概念、知覺(jué)、判斷或想象等心理活動(dòng)來(lái)獲取知識(shí)的過(guò)程，即個(gè)體思維進(jìn)行信息處理的心理功能。

認(rèn)知模型是對(duì)人類認(rèn)知能力的理解并在次基礎(chǔ)上構(gòu)建的模擬人的認(rèn)知過(guò)程的計(jì)算模型。這里認(rèn)知模型中的認(rèn)知能力通常包括感知、表示、記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言、問(wèn)題求解和推理等方面。為了能夠構(gòu)建出更加智能的機(jī)器，我們便希望從人的身上尋找靈感，同時(shí)也是更好地探索和研究人的思維機(jī)制，特別是人對(duì)周圍信息的感知處理機(jī)制，進(jìn)而可為打造出真正的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法。Duch根據(jù)記憶和學(xué)習(xí)的不同將現(xiàn)有的認(rèn)知模型分為三類：符號(hào)化認(rèn)知模型、浮現(xiàn)式認(rèn)知模型和混合型認(rèn)知模型三種。

2.2 深度態(tài)勢(shì)感知

人們對(duì)“態(tài)”常用感覺(jué)，對(duì)“勢(shì)”常用知覺(jué)，而世界的態(tài)、勢(shì)常常是混雜的，所以人們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)往往是感+知的，于是態(tài)勢(shì)感知便成了固定搭配，后來(lái)發(fā)現(xiàn)知對(duì)應(yīng)的“勢(shì)”一般是短勢(shì)，為了處理中長(zhǎng)勢(shì)，形成某種更深邃的洞察力，即超越事實(shí)本身的理解、判斷、預(yù)測(cè)能力，態(tài)勢(shì)認(rèn)知便呼之欲出了，也可以說(shuō)：認(rèn)知是對(duì)感知的感知。再后來(lái)發(fā)現(xiàn)，人的認(rèn)知是有偏好、習(xí)慣、先驗(yàn)、模糊、記憶等局限的，而機(jī)器和協(xié)同的機(jī)制機(jī)理可以與之相得益彰、取長(zhǎng)補(bǔ)短，自然就衍生出了人機(jī)融合的深度態(tài)勢(shì)認(rèn)知概念。

深度態(tài)勢(shì)感知含義是“對(duì)態(tài)勢(shì)感知的感知，是一種人機(jī)智慧，既包括了人的智慧，也融合了機(jī)器的智能（人工智能）”, 是能指+所指，既涉及事物的屬性（能指、感覺(jué)）又關(guān)聯(lián)它們之間的關(guān)系（所指、知覺(jué)），既能夠理解事物原本之意，也能夠明白弦外之音。它是在以Endsley為主體的態(tài)勢(shì)感知（包括信息輸入、處理、輸出環(huán)節(jié)）基礎(chǔ)上，加上人、機(jī)（物）、環(huán)境（自然、社會(huì)）及其相互關(guān)系的整體系統(tǒng)趨勢(shì)分析，具有“軟/硬”兩種調(diào)節(jié)反饋機(jī)制；既包括自組織、自適應(yīng)，也包括他組織、互適應(yīng)；既包括局部的定量計(jì)算預(yù)測(cè)，也包括全局的定性算計(jì)評(píng)估，是一種具有自主、自動(dòng)彌聚效應(yīng)的信息修正、補(bǔ)償?shù)钠谕?選擇-預(yù)測(cè)-控制體系。

從某種意義上講，深度態(tài)勢(shì)感知是為完成主題任務(wù)在特定環(huán)境下組織系統(tǒng)充分運(yùn)用各種人的認(rèn)知活動(dòng)（如目的、感覺(jué)、注意、動(dòng)因、預(yù)測(cè)、自動(dòng)性、運(yùn)動(dòng)技能、計(jì)劃、模式識(shí)別、決策、動(dòng)機(jī)、經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)的提取、存儲(chǔ)、執(zhí)行、反饋等）的綜合體現(xiàn)。既能夠在信息、資源不足情境下運(yùn)轉(zhuǎn)，也能夠在信息、資源超載情境下作用。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)?zāi)M和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查分析，我們認(rèn)為深度態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)中存在著“跳蛙”現(xiàn)象（自動(dòng)反應(yīng)），即從信息輸入階段直接進(jìn)入輸出控制階段（跳過(guò)了信息處理整合階段），這主要是由于任務(wù)主題的明確、組織/個(gè)體注意力的集中和長(zhǎng)期針對(duì)性訓(xùn)練的條件習(xí)慣反射引起的，如同某個(gè)人邊嚼口香糖邊聊天邊打傘邊走路一樣可以無(wú)意識(shí)地協(xié)調(diào)各種自然活動(dòng)的秩序，該系統(tǒng)進(jìn)行的是近乎完美的自動(dòng)控制，而不是有意識(shí)的規(guī)則條件反應(yīng)。深度態(tài)勢(shì)感知本質(zhì)上就是變與不變、一與多、自主與被動(dòng)等諸多悖論產(chǎn)生并解決的過(guò)程。所以該系統(tǒng)不應(yīng)是簡(jiǎn)單的人機(jī)交互而應(yīng)是貫穿整個(gè)人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的自主（包含期望、選擇、控制，甚至涉及情感領(lǐng)域）認(rèn)知過(guò)程。鑒于研究深度態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)涉及面較廣，極易產(chǎn)生非線性、隨機(jī)性、不確定性等系統(tǒng)特征，使之系統(tǒng)建模研究時(shí)常面臨著較大困難。

2.3 算計(jì)

人類的符號(hào)、聯(lián)結(jié)、行為、機(jī)制主義是多層次多角度甚至是變層次變角度的，相比之下，機(jī)器的符號(hào)、聯(lián)結(jié)、行為、機(jī)制主義是單層次單角度以及是固層次固角度的。人類思維的本質(zhì)是隨機(jī)應(yīng)變的程序，也是可實(shí)時(shí)創(chuàng)造的程序，能夠解釋符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義、機(jī)制主義之間的聯(lián)系并能夠打通這些聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)綜合處理。達(dá)文波特認(rèn)為：人類的某種智能行為一旦被拆解成明確的步驟、規(guī)則和算法，它就不再專屬于人類了?？茖W(xué)發(fā)現(xiàn)如何成為一個(gè)可以被研究的問(wèn)題。人機(jī)混合智能難題，即機(jī)器的自主程度越高，人類對(duì)態(tài)勢(shì)的感知程度越低，人機(jī)之間接管任務(wù)順暢的難度也越大，不妨稱之為“生理負(fù)荷下降、心理認(rèn)知負(fù)荷增加”現(xiàn)象。

算計(jì)是人類不借助機(jī)器的跨域多源異構(gòu)系統(tǒng)的復(fù)雜“計(jì)算”過(guò)程。某種意義或程度上，算計(jì)就是觀演一體化、“存算一體化”這兩個(gè)“神經(jīng)形態(tài)”過(guò)程的交互平衡，觀（存）就是拉大尺度或顆粒的非實(shí)時(shí)TOP-DOWN過(guò)程，演（算）就是小尺度細(xì)顆粒實(shí)時(shí)bottom-up過(guò)程。在跳躍的思維之外，人類的心智本質(zhì)上不是符號(hào)的，因而是不可計(jì)算的，人腦不是電腦，在具有物理屬性的同時(shí)還有非物理的生理和心理屬性。既能夠從無(wú)意義的事實(shí)中孵化出有意義的價(jià)值，也能夠從有意義的價(jià)值中產(chǎn)生出無(wú)意義的事實(shí)。這種主客觀的混合決定了心智的計(jì)算計(jì)特點(diǎn)，即有限的理性計(jì)算與無(wú)限的感性算計(jì)共在。比如人類創(chuàng)新“跳躍式”思維也不是基于計(jì)算的，即那些常常不按照語(yǔ)言和邏輯所做的思維，所以完全基于機(jī)器的人工智能可能也無(wú)法有“跳躍式”思維，因此就不太可能有真正非封閉開(kāi)放環(huán)境下的創(chuàng)造性。

真實(shí)世界里的各種概念、命題具有著各種組合流動(dòng)性和彈性。算計(jì)不是符號(hào)性的，而是流程性的，也是意識(shí)的顯化過(guò)程。意識(shí)或許就是許多“隱性”的“顯性”化，隱態(tài)與隱勢(shì)的顯化，隱感或隱知的顯化，隱注意及隱記憶的顯化，隱判斷與隱推理的顯化，隱分析且隱決策的顯化，隱事實(shí)和隱價(jià)值的顯化，隱人情并隱物理的顯化。東方的算計(jì)以前主要是算計(jì)人情世故管理，現(xiàn)在正在融入物理、數(shù)理、法理等的新算計(jì)。

現(xiàn)在，越來(lái)越多的人認(rèn)為，各種算法必須超越表面相關(guān)性，達(dá)到真正理解的水平，從而實(shí)現(xiàn)更高水平的人機(jī)融合智能。態(tài)與勢(shì)是兩個(gè)藕連體，勢(shì)態(tài)與態(tài)勢(shì)反映兩個(gè)不同點(diǎn)的變化方向，用算計(jì)比用計(jì)算更準(zhǔn)確。

進(jìn)而在此基礎(chǔ)上對(duì)比東西方在算計(jì)上的差異猶如解構(gòu)主義之父法國(guó)雅克·德里達(dá)（Jacque Derrida）所言：邏輯理性的有無(wú)。衍生于北非中亞文明的西方發(fā)現(xiàn)了科技的力量，并發(fā)明了一系列相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域，形成了以“算”為核心的世界觀和價(jià)值觀，不但名可名，而且道可道，以客觀事實(shí)為基礎(chǔ)，以邏輯理性為工具，為人類社會(huì)還原了物質(zhì)世界、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象、自然選擇的許多規(guī)律，做出了很大的貢獻(xiàn)。然而，最近一段時(shí)間，西方的許多有識(shí)之士在充分開(kāi)發(fā)發(fā)掘其邏輯理性優(yōu)勢(shì)的同時(shí)愈發(fā)感覺(jué)到了邏輯理性的局限和不足，自覺(jué)或不自覺(jué)地把目光投向了他們認(rèn)為“神秘”的東方智慧，從物理到心理再到管理等等，從早期的萊布尼茨到李約瑟再到侯世達(dá)等人，東方思想的“計(jì)”與西方的“算”是很好的一對(duì)搭檔，也是定性與定量、主觀與客觀、價(jià)值與事實(shí)、系統(tǒng)與還原的完美結(jié)合。正可謂：“沒(méi)有比人更高的階，沒(méi)有比計(jì)更好的算”。

四、算計(jì)與計(jì)算的區(qū)別與聯(lián)系

計(jì)算的本體是事實(shí)性概念，算計(jì)的本體是價(jià)值性偏好。計(jì)算的主體是人，算計(jì)的主體是包含人的系統(tǒng)。計(jì)算的主體可變，本體不變；算計(jì)的主體不變，本體常變。計(jì)算使用參數(shù)建模，算計(jì)創(chuàng)造參數(shù)建模。計(jì)算常常是感-存-算-傳-用-饋-評(píng)順序展開(kāi)，而算計(jì)卻往往根據(jù)具體情況具體打破感-存-算-傳-用-饋-評(píng)的秩序組合，可以一會(huì)兒感-存-算，也可以一會(huì)兒感-算-評(píng)。對(duì)于計(jì)算來(lái)說(shuō)，如果是客觀事實(shí)輸入，那么就會(huì)輸出確定性的客觀事實(shí)，可謂是真憑實(shí)據(jù)、實(shí)事求是，是理性being的邏輯推理；對(duì)于算計(jì)則不然，即使是客觀事實(shí)輸入，那也不一定就會(huì)輸出確定性的客觀事實(shí)，即真實(shí)的輸入可以用主觀改變選擇從而輸出價(jià)值，實(shí)事求義，是感性should的非邏輯實(shí)現(xiàn)。如輸入23，可以是喬丹，也可以是詹姆斯等。

真實(shí)的博弈過(guò)程中，表面上是數(shù)學(xué)計(jì)算的理性過(guò)程，實(shí)際上還有算計(jì)的感性過(guò)程，更準(zhǔn)確地說(shuō)是計(jì)算計(jì)的過(guò)程，即雙方不僅僅是在理性中刀光劍影，還存在著大量感性因素的波譎云詭，是事實(shí)與價(jià)值混合鉸鏈在一起華山的文理之戰(zhàn)。

計(jì)算的基礎(chǔ)是有限的封閉性，算計(jì)的特點(diǎn)是有條件的開(kāi)放性，計(jì)算計(jì)即從有限的客觀事實(shí)Being（現(xiàn)實(shí)性）推理出無(wú)限的主觀價(jià)值Should（可能性）。計(jì)算是確定性的推理，算計(jì)是不確定性的推理，計(jì)算計(jì)是確定性與不確定性的彌聚混合。機(jī)器只有局部性事實(shí)邏輯，沒(méi)有人類的整體性價(jià)值邏輯，因此人機(jī)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行功能與能力的互補(bǔ)，用人類的算計(jì)這把利刃穿透機(jī)器計(jì)算不時(shí)遇到的各種各樣的“墻”。人機(jī)融合中有價(jià)值的東西通過(guò)動(dòng)態(tài)環(huán)境使得事實(shí)過(guò)程變成對(duì)智能邏輯而言有意義的事情，事實(shí)不因事實(shí)本身是什么而是什么，而是在與價(jià)值的融合之中是其所是，這就需要建立一套新的邏輯體系以支撐之，即人機(jī)融合的計(jì)算-算計(jì)邏輯體系。

那么，什么是計(jì)算？什么是算計(jì)？計(jì)算是從已知條件開(kāi)始的邏輯，解決“復(fù)”，算計(jì)是從未知前提出發(fā)的直覺(jué)，處理“雜”。算計(jì)的核心有兩個(gè)字“異”和“易”。

算計(jì)里面對(duì)于不同領(lǐng)域的東西進(jìn)行變化平衡的處理，這是算計(jì)的核心，而計(jì)算恰恰是講究相同的結(jié)構(gòu)，相同的數(shù)據(jù)，相同的性質(zhì)，才能進(jìn)行，算出的結(jié)果往往是不變的、是確定的。

相比之下，人重價(jià)值邏輯，機(jī)偏事實(shí)邏輯，人側(cè)辯證邏輯，機(jī)向形式邏輯。與機(jī)器計(jì)算不同的是，人的算計(jì)是復(fù)合型，既有體現(xiàn)事實(shí)的理性部分，又有體現(xiàn)價(jià)值的感性部分，而且感性部分可以不自洽、可以矛盾，甚至可以辯證、相互轉(zhuǎn)化，所以感性價(jià)值是人機(jī)之間智能的最重要區(qū)別之一。當(dāng)然，人機(jī)之間的理性事實(shí)和理性價(jià)值部分也不是完全等價(jià)的。

具體而言，人類的一多關(guān)系與機(jī)器的一多結(jié)構(gòu)常常并不是一回事。那么人機(jī)融合則是辯證的形式邏輯or形式的辯證邏輯，這就涉及到一個(gè)邏輯轉(zhuǎn)化的難題，即事實(shí)形式化邏輯如何轉(zhuǎn)化為價(jià)值辯證邏輯，或價(jià)值辯證邏輯如何轉(zhuǎn)化為事實(shí)形式化邏輯問(wèn)題。表面上，人類的辯證邏輯是用來(lái)思考問(wèn)題而不是解決問(wèn)題的，解決問(wèn)題要靠形式邏輯。實(shí)際上，這是緣于對(duì)形式化計(jì)算邏輯與辯證性算計(jì)邏輯的認(rèn)識(shí)不清所致，與計(jì)算思維不同，算計(jì)思維方式在很多方面都與計(jì)算邏輯相悖。

計(jì)算與算計(jì)的關(guān)系也是密不可分的。計(jì)算的過(guò)程中需要算計(jì)來(lái)指引方向，算計(jì)的過(guò)程中也許用計(jì)算來(lái)作為基礎(chǔ)完成基礎(chǔ)性的工作。二者缺一不可。計(jì)算的本體是事實(shí)性概念，算計(jì)的本體是價(jià)值性偏好。計(jì)算的主要對(duì)象，算計(jì)的主體是包含人的系統(tǒng)。計(jì)算不能改變事實(shí)性概念，但可以改變操作的人；算計(jì)中人的系統(tǒng)不能改變，但價(jià)值性的偏好卻常常改變。因此只有二者結(jié)合才能實(shí)現(xiàn)更好的智能。

五、計(jì)算-算計(jì)模型

人工智能取得成果斐然，但是現(xiàn)階段的人工智能體還遠(yuǎn)未達(dá)到接近人類心智的水平。在面對(duì)復(fù)雜環(huán)境下，計(jì)算體系中的人工智能水平有限，無(wú)法發(fā)揮其特點(diǎn)。智能是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，在追求算力與算法實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的時(shí)代，人在與智能體的合作中的作用不可忽視。機(jī)的能力價(jià)值（計(jì)算）與人的能力價(jià)值（算計(jì)）協(xié)同系統(tǒng)還需研究。本文通過(guò)不同角度分析機(jī)器的計(jì)算邏輯以及人類“算計(jì)”的認(rèn)知能力，探究其能力與不足，并且提出計(jì)算-算計(jì)模型，為人機(jī)混合智能提供一種可行架構(gòu)。

本文根據(jù)現(xiàn)有的計(jì)算及認(rèn)知領(lǐng)域成果，提出計(jì)算-算計(jì)模型，模型包括態(tài)勢(shì)感知層、認(rèn)知決策層和目標(biāo)行為層類。以三個(gè)層次來(lái)進(jìn)行構(gòu)建計(jì)算-算計(jì)模型。

態(tài)勢(shì)感知層內(nèi)包含環(huán)境信息。環(huán)境包括自然時(shí)空與社會(huì)時(shí)空內(nèi)的環(huán)境，一切問(wèn)題的源頭來(lái)自于自然與社會(huì)，也可以說(shuō)人類知識(shí)的來(lái)源也是如此，此環(huán)境包含了確定以及不確定的成分。除此之外，態(tài)勢(shì)感知層還負(fù)責(zé)態(tài)勢(shì)信息的收集與感知處理。數(shù)學(xué)領(lǐng)域的微積分類似于這一過(guò)程，通過(guò)將已知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而接近問(wèn)題答案。指揮與控制領(lǐng)域的情報(bào)收集與分析領(lǐng)域同樣是對(duì)信息的感知處理，相對(duì)于數(shù)字與微積分符號(hào)，情報(bào)的量化更加復(fù)雜，更多的是交由經(jīng)驗(yàn)豐富的指揮員處理。

傳統(tǒng)的自動(dòng)化方法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)導(dǎo)致“回路外”錯(cuò)誤，因?yàn)槿祟悓?duì)任務(wù)的態(tài)勢(shì)感知度較低，因?yàn)槿祟悓?duì)任務(wù)以及環(huán)境的感知有很大程度基于經(jīng)驗(yàn)，使容易產(chǎn)生自滿情緒或缺乏警惕性。環(huán)境的不確定反饋也會(huì)對(duì)回路外的問(wèn)題產(chǎn)生影響，這凸顯了在緊密結(jié)合與松散結(jié)合的人機(jī)環(huán)交互之間實(shí)現(xiàn)平衡的重要性?，F(xiàn)如今，算法處理后的數(shù)據(jù)可解釋性下降，使得人類困于“回路外”，同時(shí)也產(chǎn)生人類對(duì)智能代理的（agent）信任度下降問(wèn)題。

認(rèn)知決策層類似于對(duì)態(tài)勢(shì)感知信息的深加工，其不僅僅取決于人的傳統(tǒng)意義上的認(rèn)知，同時(shí)也需要機(jī)器推理的能力。人類的推理基于直覺(jué)，邏輯，關(guān)聯(lián)等認(rèn)知能力。算計(jì)的思想包含于其中。20世紀(jì)80年代專家系統(tǒng)盛行，基于人工智能的專家系統(tǒng)風(fēng)靡一時(shí)，機(jī)器可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的問(wèn)答，但是問(wèn)答內(nèi)容局限性較強(qiáng)。主要原因除了計(jì)算能力外，還有機(jī)器被授予的推理能力基于一對(duì)一，一對(duì)多，多對(duì)一的知識(shí)映射關(guān)系。如何實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)表征下的彈性推理，在具備足夠硬件算力條件下是值得被考慮的問(wèn)題。并且將動(dòng)態(tài)表征下的知識(shí)進(jìn)行散射、漫射、影射，實(shí)現(xiàn)多跳推理，是實(shí)現(xiàn)該問(wèn)題的關(guān)鍵。

模糊邏輯提供一個(gè)或多個(gè)連續(xù)狀態(tài)變量映射至相應(yīng)類別進(jìn)行推理和決策的框架；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用程序，在大型典型案例數(shù)據(jù)庫(kù)的訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)到的可變互聯(lián)權(quán)重來(lái)進(jìn)行的知識(shí)表達(dá)的算術(shù)框架；遺傳與進(jìn)化算法在進(jìn)化遺傳學(xué)的啟發(fā)下，采用重復(fù)仿真的方法，縮小潛在的選項(xiàng)范圍，選擇最優(yōu)解決方案。人類通過(guò)人機(jī)交互界面與機(jī)器交互，機(jī)器給予人類輔助決策。實(shí)現(xiàn)機(jī)件人化是人機(jī)融合中邁出的一大步。

目標(biāo)行為層主要體現(xiàn)在人機(jī)混合決策。當(dāng)出現(xiàn)更高水平的智能體時(shí)，人類永遠(yuǎn)處于決策的最高層，這是在許多領(lǐng)域達(dá)成的共識(shí)（在目標(biāo)追求低人力成本條件下例外）。意義建構(gòu)是對(duì)真實(shí)世界中的生存至關(guān)重要，很多研究表明人類努力建構(gòu)這個(gè)世界中的對(duì)象，事件和態(tài)勢(shì)的意義。人類較為擅長(zhǎng)跡象解讀，對(duì)人類而言，建構(gòu)是一種心理活動(dòng)。為了使得機(jī)器有效與人類合作，機(jī)器與人類的反應(yīng)與決策應(yīng)當(dāng)將相同對(duì)象、事件或態(tài)勢(shì)解讀為相同的跡象，或者獲得相同的意義。機(jī)器的輔助決策在必要時(shí)刻同樣需要提供更完整的意義建構(gòu)，達(dá)到人機(jī)混合決策的目標(biāo)。

六、算計(jì)的應(yīng)用

6.1人機(jī)交互

當(dāng)前人機(jī)交互最前沿的問(wèn)題之一就是人與人工智能的交互，但我們還仍沒(méi)有看到黎明前的曙光，究其因，人機(jī)之間只有“計(jì)算”尚無(wú)“算計(jì)”浸入，再簡(jiǎn)化一點(diǎn)說(shuō)，即只有“算”沒(méi)有“計(jì)”。

人機(jī)交互中的“互”可以分為：基于態(tài)的交互、基于勢(shì)的交互、基于感的交互、基于知的交互，另外一種分法是：基于事實(shí)性（數(shù)據(jù)）的交互和基于（主觀）價(jià)值性的交互，以及基于事實(shí)-價(jià)值混合性的交互。人機(jī)系統(tǒng)中的算計(jì)就是人類沒(méi)有數(shù)學(xué)模型的計(jì)算，科技計(jì)算中的“與或非”邏輯，大家比較熟悉了，就不再多贅述；科幻算計(jì)中的邏輯不妨稱之為“是非應(yīng)”，其中“是”偏同化、“非”側(cè)順應(yīng)、“應(yīng)”為平衡，當(dāng)遇到未來(lái)科幻問(wèn)題時(shí)，先用“是”、再用“非”、后用“應(yīng)”。大是大非時(shí)，大是不動(dòng)，先試小非，再試中非，若不行，大非不動(dòng)，先試小是，再試中是，這些試的過(guò)程就是“中”的平衡?！皯?yīng)”就是不斷嘗試、調(diào)整、平衡。以上就是科技計(jì)算與人機(jī)算計(jì)結(jié)合的新邏輯體系，人機(jī)算計(jì)邏輯把握價(jià)值情感方向，科技計(jì)算邏輯細(xì)化事實(shí)理性過(guò)程。

機(jī)器是物理學(xué)與數(shù)學(xué)的結(jié)晶，環(huán)境是地理與歷史的產(chǎn)物，人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)交互代表的人機(jī)系統(tǒng)則是復(fù)雜形式與簡(jiǎn)單規(guī)律的表征?？苹玫氖姑谟谖磥?lái)，所以更要肩負(fù)起“道非道，名非名”的重任與擔(dān)當(dāng)。現(xiàn)有的科技邏輯體系隨著各學(xué)科的深入發(fā)展正在漸露疲態(tài)，如數(shù)學(xué)上的哥德?tīng)柌煌陚涠伞⑽锢砩系暮Ｉげ豢蓽y(cè)原理、經(jīng)濟(jì)學(xué)阿羅不可能定理，時(shí)代在呼喚新的科學(xué)原理、新的技術(shù)手段，而這都需要出現(xiàn)新的邏輯體系，一種有別于傳統(tǒng)思維方式且更符合客觀事實(shí)與主觀價(jià)值的非存在的有。

哲學(xué)上講，客觀世界完全獨(dú)立于主觀世界的存在，但是這是個(gè)偽命題，并不是真正存在的。真正能觀察到的，是客觀和主觀之間的結(jié)合，由于觀察者和被觀察的世界相互作用，我們不可能無(wú)窮精準(zhǔn)地把客觀世界了解清楚。如當(dāng)硬件能力到達(dá)一定程度，大家就會(huì)關(guān)注軟件能力的提高，當(dāng)軟件能力到達(dá)一定程度，人們就會(huì)關(guān)注人件能力的提高。衡量一個(gè)科技產(chǎn)品的水平可以嘗試從它“跨”、“協(xié)”不同領(lǐng)域能力的速度和準(zhǔn)確性來(lái)初步判斷，同理可得，衡量一部人機(jī)系統(tǒng)的情理水平可以嘗試從她“跨”、“協(xié)”不同領(lǐng)域能力的速度和準(zhǔn)確性來(lái)初步判斷。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，科技處理問(wèn)題的方式一般是產(chǎn)生式的“if-then”因果關(guān)系，人機(jī)系統(tǒng)則更應(yīng)是啟發(fā)式的不求最優(yōu)但求滿意情理混合新邏輯，而啟發(fā)式往往可以處理非線性問(wèn)題。當(dāng)人機(jī)在異常復(fù)雜的環(huán)境里無(wú)能為力之時(shí)，也許就是邏輯坍塌之際。或許，人機(jī)領(lǐng)域啟發(fā)式的計(jì)算計(jì)（計(jì)算+算計(jì)）恰恰就是新邏輯壓縮成功與否的關(guān)鍵之所在。

人機(jī)領(lǐng)域的瓶頸和難點(diǎn)之一是人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)多域失調(diào)問(wèn)題，具體體現(xiàn)在不同學(xué)科領(lǐng)域中的“跨”與“協(xié)”如何有效實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，這不但關(guān)系到解決各種人機(jī)建構(gòu)系統(tǒng)中“有態(tài)無(wú)勢(shì)”，甚至是“無(wú)態(tài)無(wú)勢(shì)”的不足，而且還將涉及到許多人機(jī)環(huán)系統(tǒng)“低效失能”的朔源。嘗試把人文域、藝術(shù)域、社會(huì)域構(gòu)成的基礎(chǔ)理論域與物理域、信息域、認(rèn)知域構(gòu)成的科學(xué)技術(shù)域有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，為實(shí)現(xiàn)人機(jī)跨域協(xié)同中的真實(shí)“跨”與有效“協(xié)”打下基礎(chǔ)。

目前，針對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)及實(shí)際應(yīng)用而言，我們要清醒地認(rèn)識(shí)到：當(dāng)前的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)大潮，并非基于科技發(fā)展機(jī)理認(rèn)識(shí)上的重大突破，而只是找到了一種較能利用當(dāng)前不完善科技和計(jì)算機(jī)特長(zhǎng)的強(qiáng)大方法——舊邏輯+舊科技，它未必能撬開(kāi)創(chuàng)造真幻之門。人們心目中的“人機(jī)”大都離不開(kāi)理解、意向性、意志、情感、自我意識(shí)以及精神等方面的經(jīng)歷體驗(yàn)。這些方面的研究迄今并無(wú)突破，也無(wú)近期內(nèi)會(huì)有重大突破的先兆。而且，依賴科技的可解釋性、常識(shí)性、學(xué)習(xí)性和可視化都較差，對(duì)加深理解、提高認(rèn)識(shí)、改善人機(jī)的結(jié)構(gòu)和表達(dá)幫助有限。

因此傳統(tǒng)的基于預(yù)定策略和經(jīng)驗(yàn)的判斷的邏輯方式不再可行。如何確保人群在高復(fù)雜度、高負(fù)荷的人機(jī)環(huán)境下，面對(duì)關(guān)鍵信息不充足的情況下，還要準(zhǔn)確地從大量態(tài)勢(shì)信息中獲取有用信息、形成正確認(rèn)知、迅速主動(dòng)沉浸成為未來(lái)人機(jī)領(lǐng)域亟需解決的問(wèn)題。也許，能夠控制人類思想的真正機(jī)制與迄今為止創(chuàng)建的任何傳統(tǒng)邏輯都根本不同，正如愛(ài)因斯坦說(shuō)過(guò)：“當(dāng)數(shù)學(xué)談及現(xiàn)實(shí)時(shí)，它不確定，當(dāng)數(shù)學(xué)確定時(shí)，它無(wú)關(guān)現(xiàn)實(shí)”，而人的一切經(jīng)驗(yàn)和信息都蘊(yùn)藏在未來(lái)人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)交互關(guān)系和新邏輯實(shí)踐。

6.2人機(jī)融合智能

人工智能雖然在各特定領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，但人們對(duì)通用人工智能的呼聲愈發(fā)明顯，不再滿足于弱人工智能有限的能力。計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天，算力已經(jīng)大幅提升，量子計(jì)算機(jī)又會(huì)將算力提升幾個(gè)數(shù)量級(jí)。于是我們轉(zhuǎn)而思考人類智能的本質(zhì)、來(lái)源，試圖從認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等方面找靈感來(lái)理解意識(shí)，希望賦予人工智能自主意識(shí)，但收效甚微。更為實(shí)際可行的方案是人機(jī)交互融合，充分讓人的意識(shí)思考即算計(jì)與機(jī)的邏輯計(jì)算有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，讓機(jī)在融合中去學(xué)習(xí)理解人的算計(jì)能力。人機(jī)融合智能將開(kāi)啟新的智能時(shí)代。

什么是人機(jī)融合智能？簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是著重描述一種由人、機(jī)、環(huán)境系統(tǒng)相互作用、充分利用人和機(jī)器的長(zhǎng)處產(chǎn)生的新型智能形式。它既不是人的智能，也不是人工智能。人機(jī)融合智能不是簡(jiǎn)單的人機(jī)結(jié)合，而是要讓機(jī)器逐漸理解人的決策，讓機(jī)器從人的不同條件下的決策來(lái)漸漸地理解價(jià)值權(quán)重的區(qū)別。人通過(guò)對(duì)周圍環(huán)境的感知加上自己的欲望沖動(dòng)形成認(rèn)知，而機(jī)器只能對(duì)周圍環(huán)境獲取數(shù)據(jù)、信息，通過(guò)特定的數(shù)據(jù)觸發(fā)特定的執(zhí)行過(guò)程，將人的認(rèn)知能力與機(jī)的計(jì)算能力融合起來(lái)，建立新的理解途徑，進(jìn)而做出合目的性合規(guī)律性的決策，產(chǎn)生出人機(jī)融合大于人+機(jī)的效果。

人工智能只是人類智能可描述化、可程序化的一部分，而人類的智能是人、機(jī)（物）、環(huán)境系統(tǒng)相互作用的產(chǎn)物。人機(jī)功能能力的匹配分級(jí)可按全部人工、人主機(jī)器數(shù)據(jù)性輔助、人主機(jī)器規(guī)則化計(jì)算性推理輔助、人主機(jī)器概率化計(jì)算性推理輔助、人主機(jī)器弱判定性輔助決策、人主機(jī)器強(qiáng)判定性輔助決策劃分，但無(wú)論如何在人機(jī)系統(tǒng)中人始終處于主導(dǎo)地位，即全過(guò)程人主機(jī)輔，以免造成系統(tǒng)失控的局勢(shì)。

如何實(shí)現(xiàn)人機(jī)有機(jī)融合？目前的人機(jī)融合智能還處于初級(jí)階段，仍有一些關(guān)鍵問(wèn)題需要解決，其中最關(guān)鍵的是如何機(jī)器的認(rèn)知能力與機(jī)器的計(jì)算能力有機(jī)地融合。當(dāng)下處于實(shí)際應(yīng)用階段的人機(jī)系統(tǒng)人和機(jī)器的分工明確，主要是機(jī)器將數(shù)據(jù)顯示給人，人通過(guò)界面操作機(jī)器，并沒(méi)有產(chǎn)生有效的融合。人的思維決策過(guò)程是在不斷接收外界信息的基礎(chǔ)上，通過(guò)感知理解、聯(lián)想想象將外界信息內(nèi)化為自己的知識(shí)或者經(jīng)驗(yàn)常識(shí)，這也是學(xué)習(xí)過(guò)程，進(jìn)而在遇到問(wèn)題時(shí)可以調(diào)用自己的經(jīng)驗(yàn)常識(shí)，并借助靈感直覺(jué)等對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分析理解。而機(jī)器則不具備這種對(duì)外界信息的抽象和非理性思考的能力。

所以，融合的關(guān)鍵是要在認(rèn)知水平提升機(jī)器的知識(shí)理解和學(xué)習(xí)能力，這樣人和機(jī)器就能在認(rèn)知水平進(jìn)行溝通交流融合。人的聯(lián)系、想象表現(xiàn)為對(duì)一個(gè)問(wèn)題或者知識(shí)的抽象和遷移，這樣才能由跨域解決不同領(lǐng)域的問(wèn)題，越是抽象的表征越能夠進(jìn)行普適的遷移能力，可突破思維的局限。人類通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)的內(nèi)化可完成非公理的直覺(jué)意識(shí)，機(jī)器則只是在理性邏輯下處理客觀數(shù)據(jù)。讓機(jī)器提升認(rèn)知能力則是人機(jī)融合能夠平滑的關(guān)鍵。

人機(jī)融合智能另一個(gè)需要考慮的關(guān)鍵問(wèn)題是介入，即人機(jī)融合的時(shí)機(jī)與方式。當(dāng)人的突然介入，或者人和機(jī)在對(duì)周圍環(huán)境信息的感知處理出現(xiàn)不對(duì)稱的情況進(jìn)而導(dǎo)致的人和機(jī)所作出的決策有沖突時(shí)，系統(tǒng)該如何決斷。在人機(jī)各自的決策沖突時(shí)，還會(huì)有可解釋的問(wèn)題，即一方該如何對(duì)自己的決策做出解釋進(jìn)而說(shuō)服另一方。另外，人機(jī)融合中，機(jī)因?yàn)橥饨缧畔⒉蛔慊蛘咦陨硪恍┰驅(qū)е碌臍v史決策中正確率不高，這時(shí)便會(huì)有人對(duì)機(jī)的信任問(wèn)題，在一些特殊場(chǎng)景如軍事應(yīng)用中，決策失誤的可容忍度是非常低的。如果在一般場(chǎng)景中，機(jī)的決策正確率很高，長(zhǎng)此以往，又會(huì)導(dǎo)致人的依賴性過(guò)高，容易造成人性中的自信、果敢、勇氣等優(yōu)良特性喪失。

人機(jī)混合智能機(jī)制機(jī)理的難點(diǎn)：算計(jì)的機(jī)理、智算（計(jì)算計(jì)）的機(jī)制、人機(jī)混合中信任、理解、意圖、適應(yīng)等基本概念的定義、人機(jī)混合智能中功能與能力的劃界、適配、智算關(guān)鍵在于如何實(shí)現(xiàn)計(jì)和算的辯證統(tǒng)一，而對(duì)于反計(jì)算計(jì)方面，反計(jì)可以悖論矛盾，反算可以無(wú)窮循環(huán)，態(tài)勢(shì)如何互生感知如何共融，如何學(xué)會(huì)像敵人一樣思考并做出客觀的判斷和推論。

人機(jī)融合的表現(xiàn)即人機(jī)溝通的方式有人機(jī)交互界面、輔助決策和人機(jī)功能分配等。人機(jī)之間應(yīng)建立高速、有效的雙向信息交互關(guān)系，避免信息不對(duì)稱等問(wèn)題。機(jī)擅長(zhǎng)從周圍環(huán)境中態(tài)勢(shì)感知出更多定量、具體的信息，處理后應(yīng)以簡(jiǎn)潔直觀的方式呈現(xiàn)給人，人做出的思考、決策也應(yīng)該可解釋、有邏輯的應(yīng)用于機(jī)?，F(xiàn)有的在航空、核電、空管等領(lǐng)域應(yīng)用的人機(jī)功能分配多是根據(jù)一些自動(dòng)化水平量表做出的靜態(tài)分配，通過(guò)一定系統(tǒng)相對(duì)合理的將不同的功能按人和機(jī)能力進(jìn)行分配。對(duì)人機(jī)功能實(shí)行合理的分配，可充分利用、結(jié)合人機(jī)各自的優(yōu)勢(shì)，體現(xiàn)人機(jī)融合系統(tǒng)的智能化。

時(shí)下的人工智能系統(tǒng)之所以還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到人們的期望，其根本原因在于構(gòu)造人工智能的基礎(chǔ)是當(dāng)代數(shù)學(xué)而不是真正的智能邏輯，首先數(shù)學(xué)不是邏輯，從數(shù)到圖再到集合，從算數(shù)到微積分到范疇論無(wú)一不是建立在公理基礎(chǔ)上的數(shù)理邏輯體系，而真正的智能邏輯既包括數(shù)理邏輯也包括辯證邏輯，還包括未發(fā)現(xiàn)的許多邏輯規(guī)律，這些還未被發(fā)現(xiàn)的邏輯規(guī)律既有未來(lái)數(shù)學(xué)的源泉也有真情實(shí)感邏輯的涌現(xiàn)，真實(shí)智能從不是單純腦的產(chǎn)物，而是人、物、環(huán)境相互作用、相互激發(fā)喚醒的產(chǎn)物，如一個(gè)設(shè)計(jì)者規(guī)劃出的智能系統(tǒng)還需要制造者認(rèn)真理解后的加工實(shí)現(xiàn)，更需要使用者因地制宜、有的放矢地靈活應(yīng)用等等，所以一個(gè)好的人機(jī)融合智能涉及三者甚至多者之間的有效對(duì)立統(tǒng)一，既有客觀事實(shí)狀態(tài)的計(jì)算，也有主觀價(jià)值趨勢(shì)的算計(jì)，是一種人、物、環(huán)境的深度態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)。而當(dāng)前的人工智能無(wú)論是基于規(guī)則數(shù)學(xué)模型的還是基于統(tǒng)計(jì)概率的大都是基于計(jì)算，而缺乏人類算計(jì)的結(jié)合與嵌入，進(jìn)而就遠(yuǎn)離了智能的真實(shí)與靈變。

七、總結(jié)與展望

本文先對(duì)算計(jì)進(jìn)行定義，接著介紹其研究意義及發(fā)展，討論算計(jì)與計(jì)算的區(qū)別聯(lián)系并提出計(jì)算-算計(jì)模型，以及介紹了算計(jì)在人機(jī)交互、人機(jī)融合智能中的應(yīng)用。

人機(jī)交互是人工智能發(fā)展的重要一環(huán)，其中既需要新的理論方法，也需要對(duì)人、機(jī)、環(huán)境之間的關(guān)系進(jìn)行新的探索。人工智能的熱度不斷加大，越來(lái)越多的產(chǎn)品走進(jìn)人們的生活之中。但是，強(qiáng)人工智能依然沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，如何將人的算計(jì)智能遷移到機(jī)器中去，這是一個(gè)必然要解決的問(wèn)題。我們已經(jīng)從認(rèn)知角度構(gòu)建認(rèn)知模型或者從意識(shí)的角度構(gòu)建意識(shí)圖靈機(jī)，這都是對(duì)人的認(rèn)知思維的嘗試性理解和模擬，期望實(shí)現(xiàn)人的算計(jì)能力。計(jì)算-算計(jì)模型的研究不僅需要考慮機(jī)器技術(shù)的飛速發(fā)展，還要考慮交互主體即人的思維和認(rèn)知方式，讓機(jī)器與人各司其職，互相融合促進(jìn)，這才是人機(jī)交互的前景和趨勢(shì)。

人機(jī)混合智能如同智能一樣，既不是人腦或類腦的產(chǎn)物，也不是人自身的產(chǎn)物，而是人、物、環(huán)境系統(tǒng)相互作用的產(chǎn)物，正如馬克思所言：“人的本質(zhì)不是單個(gè)人所固有的抽象物，在其現(xiàn)實(shí)性上，它是一切社會(huì)關(guān)系的總和”，比如狼孩盡管具有人腦的所有結(jié)構(gòu)和組成成分，但沒(méi)有與人類社會(huì)環(huán)境系統(tǒng)的交流或交互，也不可能有人的智能和智慧。事實(shí)上，未來(lái)的人機(jī)同樣也蘊(yùn)含著這人、物、環(huán)境這三種成分，隨著科技的快速發(fā)展，其中的物卻也逐漸被人造物的機(jī)所取代，簡(jiǎn)稱為人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)，平心而論，人機(jī)要超越目前科技水平，在現(xiàn)有數(shù)學(xué)體系和思維模式上，基本上不大可能，但在過(guò)去、現(xiàn)在、未來(lái)人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)中卻是有著可能?？萍际沁壿嫷?，人機(jī)則不一定是邏輯的，人機(jī)是一個(gè)非常遼闊的空間，它可以隨時(shí)打開(kāi)異質(zhì)的集合，把客觀的邏輯與主觀的超邏輯結(jié)合起來(lái)。?