未来的人机交互应强调人类与机器之间的结构变通、能力与功能协同，通过将人类的认知（创意思维、情感理解和复杂问题的抽象性推理）能力与机器的计算（大规模数据处理、高速和准确）功能相结合，实现更加智能和高效的决策和创新，是一个不断进化、不断创造、充满不确定性的状态。随着技术不断进步和应用场景的变化，新一代人机交互需要灵活适应不确定性和复杂性，人类和机器都需要不断动态地学习和调整自身的功能分配能力和策略结构，以应对新的挑战和需求。

在人机交互中，交互的结构确实对于人机功能的分配起着重要的决定性作用，具体包括信息流向、控制权分配和决策过程等方面。这些结构决定了人与机器之间的角色和责任分配，以及彼此之间的互动方式：

信息流向：交互结构决定了信息从人到机器或从机器到人的流向方式。例如，在一个问答系统中，人类提供问题，机器提供答案；而在一个智能助手中，人类提供指令，机器执行任务并提供结果。信息流向的不同决定了人和机器在交互过程中的角色和功能分配。

控制权分配：交互结构决定了谁拥有对于交互过程的控制权。例如，在语音助手中，由人类发出语音指令，然后机器执行相应的操作。控制权的分配可以影响到人机之间的权力关系和决策过程。

决策过程：交互结构决定了在决策过程中的人机角色和功能的分配。例如，在自动驾驶汽车中，机器负责感知和控制，而人类负责监督并做出必要的决策。决策过程的结构可以决定人和机器在决策中所扮演的角色和权责分配。

新型的交互结构对于人机功能的分配非常重要。它决定了人和机器在交互过程中的角色、责任和权力，以及彼此之间的互动方式。在设计和实现新一代人机交互系统时，需要合理考虑交互结构，以实现有效、高效和安全的人机共生。

在结构影响功能的同时，人机功能与能力的分配也可以改善人机交互的结构，从而提升人机交互的效果和用户体验。通过合理地分配人机功能与能力，可以实现人机交互结构以下几个方面的改善：

专长发挥：人类和机器在各自领域都有独特的优势和专长。通过将人机的功能分配给最擅长的一方，可以提高任务执行的效率和准确性。例如，在自动驾驶汽车中，机器负责精密的感知和控制，而人类则负责复杂的决策和应对突发情况。这种专长的发挥可以提高整个系统的性能。

协同合作：通过合理划分人机的功能与能力，可以实现更好的协同合作和互补优势。人类和机器可以相互补充，形成协同效应。例如，在智能助手中，人类提供了目标和指令，而机器通过计算和执行实现具体的任务。这种协同合作可以提高人机交互的效果和效率。

用户体验提升：通过合理的人机功能能力分配，可以优化用户体验。根据用户的需求和偏好，将机器的功能设计为辅助和支持用户的工具，提供个性化的服务和帮助。这样可以增强用户对于人机交互系统的满意度和信任感。

人性化设计：通过合理分配人机功能能力，可以使人机交互更贴近人类的认知和行为方式，使得人机交互更加自然和易用。例如，在语音助手中，通过语音识别和自然语言处理技术，使得用户可以直接使用自然语言与智能助手进行交流，而不需要学习复杂的命令和操作方式。

人机功能的分配能力对于改善人机交互的结构具有重要的作用。通过合理的分配，可以充分发挥人和机器的优势，实现协同合作，提升用户体验，以及实现更加智能和人性化的交互方式。同时，通过合理地考虑人机各自的态、势、感、知的结构关系，可以更好地确定人机之间的角色、责任和功能能力划分，以实现高效、协同和优化的人机交互体验：

态：人机系统的各个组成部分都有不同的状态，即它们的当前情况或条件。这些状态可以是设备的开关状态、软件的运行状态、用户的身份等。人机交互中，在某个特定的状态下，可能需要分配不同的功能能力给人类或机器来完成相应的任务，人机系统的状态可以决定哪些任务需要人类参与，哪些任务可以由机器来完成。例如，在一些需要判断和决策的事实上，人类可能更具有主导权，而在进行大规模数据处理和计算时，机器往往更高效。

势：人和机器在能力、技能和知识方面存在差异。人类具有灵活的思维、判断力和创造力，而机器则擅长计算、处理大数据和执行精确操作，并在较短时间内生成结果。根据不同的势能分布，可以将任务分配给更适合承担该任务的一方。人和机器在能力和技能方面的差异也会影响事实与价值的分配，人类具有情感、道德判断和伦理准则等能力，能够参与到对事实和价值进行综合考虑的决策中。

感：感知是人类和机器获取外界信息的过程。人类通过感官获取信息，如视觉、听觉和触觉等。机器则通过传感器和输入设备来获取信息。根据人机系统的感知能力，可以决定信息是由机器还是人类来获取，并相应地分配功能能力。人机的这些感知能力差异也会影响到对于特定事实和价值的认知和理解。

知：知识是人和机器所掌握的智能内容。人类可以通过学习和经验积累获得知识，机器则可以通过训练和数据驱动的方式获取知识。根据人机之间的知识差异，可以将涉及专业知识或复杂计算的任务分配给机器，而将需要人类的经验和判断力的任务留给人类。人类和机器所掌握的知识范围和深度也会影响事实与价值的分配，人类通过学习、教育和经验积累获得丰富的知识，能够在决策中综合考虑更多因素。

进一步看，人类和机器之间的不同颗粒度的事实性态、势、感、知和价值性的态、势、感、知之间常常存在交叉和纠缠的情况。通过合理的设计和协作，可以实现更有效、准确和符合需求的人机交互体验。在具体情境下，事实的颗粒度可以包括从细节到整体的不同层次，而价值的颗粒度可以涵盖从个体到群体的不同层次，在这种情况下，人机之间的交互往往会涉及到多种因素的综合考量和权衡。例如，在决策过程中，人类可能会同时考虑到详细的具体事实和更宏观的价值观，权衡利益和风险，采用不同的思考方式和决策依据。一般而言，机器则可能通过分析大量的数据和算法模型来提供决策支持，但在涉及到价值判断和伦理准则的时候可能相对有限，这种叠加和纠缠的情况要求人机之间的交互具备足够的灵活性和适应性。人机系统需要在各自的领域内发挥特长，并实现有效的协作与整合。同时，透明度和可解释性也非常重要，以便人类能够理解和评估机器的推荐或决策，并在必要时加以调整。

在未来人机交互中，我们也可以尝试使用概率分布来表示机器事实性和人类价值性。机器事实性分布M可以用来表示机器对于某个事件或情况的判断和预测的概率分布，而人类价值性分布H则表示人类对于同样的事件或情况的价值判断的概率分布。通过对交叉熵的优化，可以使机器在人机交互中更好地理解并满足人类的价值判断和需求。

举一个简单的例子来说明这个概念。假设有一个智能客服机器人，当用户提问时，机器人需要根据自身的知识库和算法来给出答案。这时，机器事实性分布M可以表示机器对于每个可能的答案的概率分布，而人类价值性分布H可以表示人类对于这些答案的好坏或准确性的评估概率分布。

例如，当用户提问问题“明天的天气如何？”时，智能客服机器人会在内部根据各种数据源和算法预测明天的天气情况，并给出相应的回答。机器事实性分布M表示了机器认为每种天气情况发生的概率，例如 [0.6, 0.2, 0.1, 0.1]，其中第一个元素表示机器认为明天是晴天的概率，第二个元素表示机器认为是阴天的概率，以此类推。而人类价值性分布H则表示了人类对于这些天气情况的评估概率，例如 [0.8, 0.1, 0.05, 0.05]，其中第一个元素表示人类认为晴天的好处较多的概率，第二个元素表示人类认为阴天的好处较多的概率。通过比较机器事实性分布M和人类价值性分布H之间的交叉熵，可以评估机器对于人类价值判断的准确性和偏差。如果两个分布相似，交叉熵较小，说明机器的回答能够符合人类的期望；如果两个分布差异较大，交叉熵较大，说明机器的回答与人类的期望存在一定的偏差。

附录说明：

交叉熵是信息论中的一个概念，用于衡量两个概率分布之间的相似性或差异性。在理解交叉熵时，可以从以下几个方面入手：

概率分布：首先，交叉熵涉及到两个概率分布，例如真实分布和模型预测分布。这些分布表示了事件发生的可能性。

信息量：在信息论中，信息量指的是事件发生的意外程度或不确定性。具有较低概率的事件提供更多的信息量，而具有较高概率的事件提供较少的信息量。

相对熵（Kullback-Leibler散度）：交叉熵建立在相对熵的基础上。相对熵是衡量两个概率分布之间差异的指标。它衡量了在某个分布下观察到的平均额外信息量，当我们使用错误的分布来表示真实分布时会观察到更多的额外信息量。

衡量差异：交叉熵通过将相对熵与参考分布的熵相结合，量化了两个概率分布之间的差异。当两个分布完全相同时，交叉熵为0；当分布之间的差异增大时，交叉熵也增大。

总的来说，交叉熵提供了一种衡量两个概率分布之间差异的度量方式。通过最小化交叉熵，可以使得模型预测的分布更接近于真实分布，从而提高模型的性能。在机器学习中，交叉熵常被用作损失函数，用于指导模型的训练和优化过程。具体如下：

假设有两个概率分布，分别是真实分布P和模型预测的分布Q。下面通过一个简单的例子来说明交叉熵的概念。

假设我们有一批包含4个样本的二分类问题数据集，其中两个样本属于类别A，另外两个属于类别B。真实分布P可以表示为 [0.5, 0.5]，意味着类别A和类别B的发生概率都是0.5。而模型预测的分布Q可以表示为 [0.8, 0.2]，表示模型认为类别A的概率是0.8，类别B的概率是0.2。

我们可以计算真实分布P和模型预测分布Q之间的交叉熵。交叉熵的计算公式为：

H(P, Q) = -Σ P(i) * log(Q(i))

将真实分布P和模型预测分布Q代入公式中：

H(P, Q) = -(0.5 * log(0.8) + 0.5 * log(0.2))

通过计算，我们得到交叉熵的结果为0.693。

交叉熵衡量了模型预测的分布与真实分布之间的差异。当模型预测的分布与真实分布完全一致时，交叉熵为0；而当两个分布差异较大时，交叉熵的值会增加。通过最小化交叉熵，我们可以训练模型使得其预测的分布更接近于真实分布，从而提高模型的性能和准确性。