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人机交互中的意识依然还是人类的意识
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OpenAI首席科学家在最近的专访中抛出了很多惊人言论。在他看来，ChatGPT背后的神经网络已经产生了意识，而且未来人类会与人工智能融合起来，出现新的形态。而他现在工作的重点，已经不是去创建那个必然会出现的通用人工智能，而是解决如何让AI善待人类的问题。
他的观点值得商榷，人机融合智能是未来人工智能的发展趋势还不够准确，应该是人机环境系统智能，没有环境的背景，人机很难融合。另外，人机交互中的意识依然是指人类的意识，参与交互的计算机系统是没有意识的，而人类的意识是指人类主体的主观体验和认知能力。目前的科学研究尚未证明计算机系统具有真正的意识。虽然计算机可以执行复杂的任务，但它们只是按照预先编程的算法和规则进行操作，没有主观的体验和认知能力。计算机系统的运行是基于逻辑和运算，而意识涉及到更复杂的主观体验、情感和意识内容的产生。人与计算机之间的交互是基于人类设计和编程的系统，并通过输入和输出进行信息的传递和处理。人机交互可以使计算机系统执行各种任务，但这并不意味着计算机具有意识。人机交互更多地是指人类通过计算机与外部世界进行信息交流和操作的过程。因此，人机交互中的意识是指人类主体的意识，而不是计算机系统的意识。在未来，如果科学技术进一步发展，可能会有更先进的计算机系统，但目前来说，人机交互中的意识主要存在于人类主体中。
如果进一步把人类意识与人类的态势感知联系起来，那么，人类的态势感知既是多尺度的态势感知，同时更是变尺度的态势感知，既可以进行事实性之间的尺度变化，也可以进行事实与价值之间的不同尺度变化。
人机交互是指在人与计算机之间进行信息交换和任务完成的过程中，通过各种界面和交互方式来实现人机之间的有效沟通和协作。多尺度上下文是人机交互中一个重要的概念，它指的是在不同层次或不同尺度的信息之间建立联系，以便更好地理解和处理信息。多尺度上下文可以在多种应用场景中发挥作用，例如：
信息检索：当用户输入查询关键词时，系统可以根据当前的上下文环境（如时间、位置、设备等）给出更加准确的搜索结果，并在结果中提供更加详细和全面的信息。
文本编辑：在编辑长篇文章或复杂文档时，用户需要在不同层次上组织信息，例如在章节、段落和句子级别上进行分组和排版。这时可以利用多尺度上下文的思想，将文本内容按照不同层次分块，从而提高编辑效率和质量。
可视化分析：在处理大规模数据或复杂系统时，用户需要在不同层次上理解数据或系统的结构和关系，例如在地图上显示城市、街道和建筑物等信息。这时可以通过多尺度上下文的方式，将不同层次的信息进行关联和表示，从而更加直观和全面地展示数据或系统的特征。
简而言之，多尺度上下文是人机交互中一个重要的概念，它可以帮助用户在不同层次或不同尺度的信息之间建立联系，从而更加有效地理解和处理信息。
变尺度上下文是一种人机交互中的概念，指的是在不同的尺度层次上，对上下文信息进行动态调整和适应，以更好地满足用户的需求。
在传统的人机交互中，通常会将用户的上下文信息限定在某个固定的尺度范围内。然而，随着技术的发展和应用需求的变化，越来越多的场景需要考虑到不同尺度上下文的关系。变尺度上下文的应用可以涉及到多个方面，例如：
多层次数据展示：在信息可视化和数据分析领域，往往需要将数据以不同尺度的形式进行展示，以便用户能够深入理解和发现数据的特征。通过提供多个尺度的数据展示方式，用户可以在不同层次上探索数据，并获得更全面和深入的分析结果。
自适应界面设计：在移动设备和响应式设计中，界面的尺寸和布局会根据设备屏幕的大小和分辨率进行自动调整。这种自适应的设计可以让用户在不同设备上获得良好的交互体验，无论是在小屏幕手机上还是在大屏幕电脑上。
上下文感知的推荐系统：推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好来推荐相关的内容。而变尺度上下文可以进一步提升推荐的准确性和个性化程度。例如，在购物网站上，系统可以根据用户的浏览历史、购买记录以及当前的上下文环境（如时间、地点等）来推荐适合不同尺度需求的商品。
总之，多尺度、变尺度上下文在人机交互中具有重要的意义，它可以根据不同的尺度层次，动态地调整和适应上下文信息，为用户提供更加个性化和细致的交互体验。这一概念的应用将进一步推动人机交互技术的发展与创新。
多/变尺度态势感知是指在信息技术和传感器技术的支持下，对不同尺度的态势信息进行感知和分析，以实现全面、准确的态势认知和决策支持。
多尺度态势感知可以根据需求和任务，在不同的尺度上获取和分析相关信息。例如，在军事领域，可以通过卫星、飞机、无人机等多种手段获取不同尺度的图像和视频信息，包括全球视角、战区视角、战场视角等，以辅助指挥决策。类似地，在城市管理、交通管理等领域，可以通过多个监控摄像头、传感器等设备获取不同尺度的实时信息，帮助决策者全面把握城市交通流量、安全状况等。
变尺度态势感知则是指根据需求和情境的变化，自动或手动地调整感知和分析的尺度，以适应不同的任务和决策需求。例如，在航空管制领域，管制员可以根据航空器的飞行阶段和情况，灵活地调整雷达或其他传感器的尺度，以获得更准确的态势信息。
多/变尺度态势感知的目标是通过综合不同尺度的信息，提供全面、准确的态势认知，以支持决策和行动。它可以帮助决策者更好地理解和评估复杂的环境状况，及时发现潜在的威胁和机遇，并做出相应的决策和应对措施。
人划线
https://blog.sciencenet.cn/blog-40841-1408251.html
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他的观点值得商榷，人机融合智能是未来人工智能的发展趋势还不够准确，应该是人机环境系统智能，没有环境的背景，人机很难融合。另外，人机交互中的意识依然是指人类的意识，参与交互的计算机系统是没有意识的，而人类的意识是指人类主体的主观体验和认知能力。目前的科学研究尚未证明计算机系统具有真正的意识。虽然计算机可以执行复杂的任务，但它们只是按照预先编程的算法和规则进行操作，没有主观的体验和认知能力。计算机系统的运行是基于逻辑和运算，而意识涉及到更复杂的主观体验、情感和意识内容的产生。人与计算机之间的交互是基于人类设计和编程的系统，并通过输入和输出进行信息的传递和处理。人机交互可以使计算机系统执行各种任务，但这并不意味着计算机具有意识。人机交互更多地是指人类通过计算机与外部世界进行信息交流和操作的过程。因此，人机交互中的意识是指人类主体的意识，而不是计算机系统的意识。在未来，如果科学技术进一步发展，可能会有更先进的计算机系统，但目前来说，人机交互中的意识主要存在于人类主体中。
如果进一步把人类意识与人类的态势感知联系起来，那么，人类的态势感知既是多尺度的态势感知，同时更是变尺度的态势感知，既可以进行事实性之间的尺度变化，也可以进行事实与价值之间的不同尺度变化。
人机交互是指在人与计算机之间进行信息交换和任务完成的过程中，通过各种界面和交互方式来实现人机之间的有效沟通和协作。多尺度上下文是人机交互中一个重要的概念，它指的是在不同层次或不同尺度的信息之间建立联系，以便更好地理解和处理信息。多尺度上下文可以在多种应用场景中发挥作用，例如：
信息检索：当用户输入查询关键词时，系统可以根据当前的上下文环境（如时间、位置、设备等）给出更加准确的搜索结果，并在结果中提供更加详细和全面的信息。
文本编辑：在编辑长篇文章或复杂文档时，用户需要在不同层次上组织信息，例如在章节、段落和句子级别上进行分组和排版。这时可以利用多尺度上下文的思想，将文本内容按照不同层次分块，从而提高编辑效率和质量。
可视化分析：在处理大规模数据或复杂系统时，用户需要在不同层次上理解数据或系统的结构和关系，例如在地图上显示城市、街道和建筑物等信息。这时可以通过多尺度上下文的方式，将不同层次的信息进行关联和表示，从而更加直观和全面地展示数据或系统的特征。
简而言之，多尺度上下文是人机交互中一个重要的概念，它可以帮助用户在不同层次或不同尺度的信息之间建立联系，从而更加有效地理解和处理信息。
变尺度上下文是一种人机交互中的概念，指的是在不同的尺度层次上，对上下文信息进行动态调整和适应，以更好地满足用户的需求。
在传统的人机交互中，通常会将用户的上下文信息限定在某个固定的尺度范围内。然而，随着技术的发展和应用需求的变化，越来越多的场景需要考虑到不同尺度上下文的关系。变尺度上下文的应用可以涉及到多个方面，例如：
多层次数据展示：在信息可视化和数据分析领域，往往需要将数据以不同尺度的形式进行展示，以便用户能够深入理解和发现数据的特征。通过提供多个尺度的数据展示方式，用户可以在不同层次上探索数据，并获得更全面和深入的分析结果。
自适应界面设计：在移动设备和响应式设计中，界面的尺寸和布局会根据设备屏幕的大小和分辨率进行自动调整。这种自适应的设计可以让用户在不同设备上获得良好的交互体验，无论是在小屏幕手机上还是在大屏幕电脑上。
上下文感知的推荐系统：推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好来推荐相关的内容。而变尺度上下文可以进一步提升推荐的准确性和个性化程度。例如，在购物网站上，系统可以根据用户的浏览历史、购买记录以及当前的上下文环境（如时间、地点等）来推荐适合不同尺度需求的商品。
总之，多尺度、变尺度上下文在人机交互中具有重要的意义，它可以根据不同的尺度层次，动态地调整和适应上下文信息，为用户提供更加个性化和细致的交互体验。这一概念的应用将进一步推动人机交互技术的发展与创新。
多/变尺度态势感知是指在信息技术和传感器技术的支持下，对不同尺度的态势信息进行感知和分析，以实现全面、准确的态势认知和决策支持。
多尺度态势感知可以根据需求和任务，在不同的尺度上获取和分析相关信息。例如，在军事领域，可以通过卫星、飞机、无人机等多种手段获取不同尺度的图像和视频信息，包括全球视角、战区视角、战场视角等，以辅助指挥决策。类似地，在城市管理、交通管理等领域，可以通过多个监控摄像头、传感器等设备获取不同尺度的实时信息，帮助决策者全面把握城市交通流量、安全状况等。
变尺度态势感知则是指根据需求和情境的变化，自动或手动地调整感知和分析的尺度，以适应不同的任务和决策需求。例如，在航空管制领域，管制员可以根据航空器的飞行阶段和情况，灵活地调整雷达或其他传感器的尺度，以获得更准确的态势信息。
多/变尺度态势感知的目标是通过综合不同尺度的信息，提供全面、准确的态势认知，以支持决策和行动。它可以帮助决策者更好地理解和评估复杂的环境状况，及时发现潜在的威胁和机遇，并做出相应的决策和应对措施。
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