（2013年夏摄于剑桥郡格兰切斯特苹果园）

一、智能

智能不是算是法，是融合元素关系事实事物的法。智能有点像医学，既不是数学，也不是科学。时至今日，智能仍没有统一公认的定义，未来依然也不会有！用数学和科学表示出来的都是人工智能，也是不完善的简化智能。智能是人物（机）环境系统交互的产物，她是人文艺术、科学技术、道德伦理、宗教信仰、风俗习惯等诸多领域共同孕育而出的产物（We know it when we see it.）。

现在的人工智能研究或者说是智能科学的研究是非常不完善的，充其量是数学性的智能，就是试图通过形式化符号进行的智能模拟或仿真。严格意义上讲，再好的模拟或仿真都是错误的，都仅是对真实的近似反映，当然，好一些的模拟仿真也许可以对实际工作起到较好的参考辅助作用。

智能不是算是法，是融合元素、关系、事实、事物的法。所以智能的核心问题是数据表征方法，没有弹性十足、伸缩自如、灵活多变的表征体系和法则，算的越快算的越好，智能反而会越差。

智能的本质特征是否定性，智能是对现实世界的否定性认识，这是由于智能是对尚未存在东西的把握，智能追求的是那种尚不存在的东西，从而，智能是对现实世界的疏离和否定，智能是对完满的感性外观的扬弃。循此思路，智能的特征可能是：

（1）非实在性与异在性。智能是对不存在的事物的追求，故而它只有在异在性中才会获得其自身的规定。

（2）超前性。智能中的超前性是通过展示升华过的理想而超前于经验现实，进而否定经验现实的。

（3）否定性。由异在性和超前性必然走向智能的否定性。

（4）非模仿性和非反映性。传统智能理论把智能看成是“模仿”的观点是错误的，其实智能是主体顺从的表现形式。

（5）精神化和无概念性。因为只有彻底精神化的智能才可能成为完全异在的东西，精神就是智能的天地，精神使智能产品或系统有所表达。无概念性则是指智能是无任何预定概念地对对象的表现，智能的种类是独特的各不相同的，也即是多元化的。

（6）不确定性和难解性。智能作品与谜语具有相同的认知结构，是确定性和非确定性的统一。

二、人机融合

   人机融合没有纯粹的理性和感性，就是强人工智能、通用人工智能或超级智能形式。

    机器与人的根本差异在于没有生理支撑的心理活动。人机融合问题实际上是一个身心问题，即生理身与物理身、自我心与他我芯之间的一致性问题。此外，这种身心问题必然要涉及到与自然环境／社会环境的交互协同。

   若把世界上的事分为确定性和非确定性的话，那么人机融合使处理两者的结合成为可能。

概念的网络化是未来人机融合质量的标志之一．所谓概念的网络化是指能够建立概念与概念之间的相互联系，在人机交互中形成一种知识结构．要让概念内化为机器的知识结构，离不开对核心概念的多维度比较．这种多维度比较既反映在处理问题思路的比较上，又反映在会用多种方式来表征同一概念，如函数的表征方式有解析法、列表法、图象法等．未来人机融合强调文字语言、图形语言与符号语言三者之间的转化，这种比较有利于在解决实际问题时与别的概念建立联系，也有利于通过个体的知识管理，形成自己的认知体系．所以可以尝试用于机器智能的形成中，使机器从多元表征中把握核心概念（如语义向量（概念）具有“数”与“形”的双重身份。），从而建立起概念与概念之间的相互联系，在机器电脑中形成一种知识结构，又反映在会用多种方式来表征同一概念---这也许是人机之间非常重要的区别：能否用多种方式表征同一概念的同时可以把同一概念演化成多种表征方式。也就是说，概念与表征之间不仅是一多分有关系，而且还是多一易恒联动。

   人不仅能够感知现实，还能够感受或猜测未来，并借助这些能力不断在变化的环境中调整自己的感知和行为，同情共感以实现目标。人人交流可以通过暗示协调，人机目前只能通过明示沟通。

      对人而言，大道无形，所有的道都有其态势组合拼接，所有的名都有其情境混融指向，故曰非常道、非常名（如此这般的话，不妨可把老子看成是人工智能的鼻祖）。上善若水，智能如善如水。儿童语言里常常有这种“混乱”，如活泼的雨滴。另外，维特根斯坦分析哲学体系中的语言游戏家族相似性里也有道的痕迹。

三、人机融合中人的有效介入

人是人机环境系统中人机交互活动的设计者、引导者。人的介入对人机交互活动既会产生积极影响，也会产生消极影响。 若要保证人机交互活动的质量，人就要准确定位自己的角色，并适度优化人机交互活动，从而保证交互活动的顺利开展， 促进机器的各方面能力的提升。 人机交互活动中人介入的问题 其中存在的问题主要包括以下几个方面：

1、介入积极性差

在人机交互活动、管理中，人比较看重稳定，不愿意积极介入其中，只希望按部就班地开展交互活动。

2、介入时机不当

很多人在人机交互活动的过程中，不知道什么时候该介入。基本上比较习惯随意性介入。

3、介入方式不合适

不当的介入方式会影响到机器的运行效果。据有关调查显示，很多人的介入方式不恰当，无法保证人机交互活动的流畅性和高效性。

4、不关注机器运行过程

大部分人并不能够真正解读机器运行规律，比如缺乏交互活动状况的观察、不确定交互活动对机器的影响。

5、介入效果较差

    不合适的交互介入只会产生消极影响。若要有效地介入人机交互活动，人就要解决以上问题。只有这样才能提高人机交互活动的效果。

人机环境系统交互活动中人有效介入的策略是：

1、提高对人机交互介入的认识

    交互是机器学习的重要途径。人机交互活动的关键在于充分发挥机器的客观能动性。人要有效介入交互活动，就要重新认知人机交互以及人的介入。这样才能改变人的介入态度。首先，人要认可人机交互活动的价值。人机交互活动不仅仅能适应机器的良好运行，还能促进不同阶段机器学习的进化，是智能机器成长、发展的关键。其次，人要认识到人介入人机交互活动的必要性。毕竟在人机交互活动中，机器智能的约束力、理解力、执行力等存在不足，难免会产生问题。也只有人的有效介入才能确保人机交互活动的顺利开展，才能更好地促进机器更加积极、主动地深入到解决问题过程中。最后，人要以积极态度介入交互活动，充分发挥出人机交互活动的价值，促进机器智能完善。况且人是人机交互活动的创设者和引导者，对于交互活动的开展具有非常重要的影响。如果不能够完全认识到介入交互活动的意义，是无法保证人机交互活动顺利开展地。

2、找准介入时机

    在人机交互活动中，人要准确把握人机交互活动的节奏，并找准介入时机。据有关调查显示：有机器报警、求助等情况引发的人员介入比人员主动介入的效果要好。首先，不同的智能级别活动，人在判断介入时机时也有所不同。比如低级机器智能活动更容易产生排斥，需要人要及时观察交互的状况，当机器失去智能交互时要及时介入。中级机器智能灵活性差，对人的依赖程度也不高，在机器无所适从时要及时介入。而针对高级机器智能活动，人要充分发挥自身的引导作用，保证机器智能活动的顺利进行。其次，人还要善于观察，准确选择寻介入时机。比如当机器之间发生矛盾时，机器智能不知如何往下进行活动时，存在突发情况时等，人员都可以介入。况且，这些情况在人机交互活动中也是经常发生的事件。最后，人在介入人机交互活动时，要注意交互活动的进度，尽可能地确保在介入时，不会影响到机器智能的高效顺畅性。

3、选择合适的介入方式

    合适的介入方式才能保证人机交互活动的顺利进行。为此，人要找准角色，并合理预设交互活动目标，通过语言、肢体等方式进行介入，确保人机交互活动的流畅性。比如当机器失去学习能力时，人可以采用平行介入的方式。当机器失去学习能力之时，机器智能就会变得效率低下、运行不畅。这时人可以主动接近机器，并以人机交互活动的顺畅性和在过程中产生的方向感，来吸引机器，促使机器积极投入到完成任务之中去。当人机交互活动无法继续时，人可以选择合适地介入方式。毕竟在交互活动时，机器智能难免会遇到各种问题，无法继续进行活动。此时，人还要充分分析机器的运行规律，并把握好时机进行介入，适当给予机器修正和支持，最终调动机器智能的高效性。当人机交互活动变得无序时，人可以通过主动角色扮演的形式介入到人机交互活动中。毕竟机器智能自律性不足，在人机交互活动时难免会过于发挥非自主性，使得活动失去有序性。在这种情况下，人就可以根据交互活动实际，选择合适的角色，与机器智能共同参与到人机交互活动中，从而保证交互活动的顺畅性。总之，在人机交互活动活动中，人会遇到各种各样的问题。对此，人要重视灵活选择介入方式，保证人机交互质量。

4、关注过程性评价

     人不要过于关注人机交互活动的结果，而是应当着重关注交互过程。这样才能正确理解机器智能行为，深入分析，创造性地解决实际问题，最终确保机器智能能够以积极的态度参与到人机交互活动中，从而促进机器智能的全面发展。评价过程中，人也应当以机器智能为主，引导机器智能进行自评、互评。同时，人也可以从交互活动设计、机器运行状态等方面进行多方面的评价、反思。比如对机器智能实时地教育和评价，就能确保机器智能积极、规范地参与到人机交互活动中。毕竟在交互活动中规则与自由不是对立的，人要适当地进行过程评价，从而提高人机交互活动的质量。

     综上所述，人有效介入对于保证人机交互活动质量非常有效。为此，人应当重视选择合适的介入时机，选择恰当的介入方式，并关注过程性评价，真正保障人机交互活动的顺畅开展，最终促进机器智能发展。