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- 人机环境系统智能需要新的逻辑和数学体系
- 人机环境系统智能需要一个新的逻辑体系，以应对复杂多变、高度动态和不确定性的实际应用场景。 传统逻辑体系主要基于精确的符号逻辑和精确的数学方法，适用于精确的、确定性的问题。但在人机环境系统智能领域，问题往往是复杂的、动态的，并且充满了不确定性。这些问题很难通过传统的精确逻辑体系进行描述和求解。因此， ...
- 人机环境系统智能的基本架构
- 人机环境系统智能的基本架构层次通常可以被概括为安全、效率和舒适这三个方面。 安全：安全是人机环境系统智能的首要关注点之一。这包括确保系统在操作过程中不会对人类或环境造成伤害或危险。安全还包括对故障或突发情况的应对能力，以最小化潜在的风险，并保护用户和环境的安全。 效率：效率是指人机环境系统智能在完 ...
- 人机交互的周期性与非周期性
- 周期性和非周期性在人机交互中是两种不同的交互方式。周期性和非周期性的选择取决于具体的交互场景和需求。周期性交互适用于需要按照固定节奏进行交互的情况，例如定时提醒、界面更新等。非周期性交互适用于需要灵活、自由地进行交互的情况，例如根据需求主动发起某种交互。 人机交互的周期性指的是在人和机器之间的交互 ...
- 人机关系不是物理关系也不是数理关系
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- 人机关系是一种复杂的社会技术系统，涉及到人类和机器、环境之间的相互作用和影响。它不仅限于物理接触和数理规律，同时还包括了思维、情感、意愿等方面的交流和互动 。在人机关系中，人类作为使用者和机器作为工具（将来可能会上升到准伙伴关系）或平台，通过各种方式进行信息传递、知识共享和决策制定等活动。这种关系 ...
- 人类的智能是可变的
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- 智能是指个体在学习、问题解决、理解和适应环境等方面的能力。与机器智能相比，人类的智能是多样且可塑的，可以在不同的领域和任务中发展和改进，还可以通过变化的学习和经验积累来提高。我们通过接触新的知识、经历新的情境，并进行思考和反思来不断拓展自己的认知和技能。这种积极的学习过程可以促使我们从经验中吸取教 ...
- 智能
- 智能，不是Chat GPT，也不是人工智能，作为一个概念和领域，智能是跨学科、跨领域、跨文化、跨文明的。它需要涵盖多个学科和领域的知识和理解，并考虑不同文化和历史背景下的差异和特点，才能更好地推动智能研究的发展和应用。 一、智能是系统性的 智能不是一个产品或工具，而是系统性的、生态性的，它需要多个 ...
- 人与机器
- 人机关系可以从不同角度思考： 从一种角度看，人与机器的关系是相互作用和互动的。 人们使用机器来完成各种任务和活动，如通信、计算、娱乐等。机器的存在和功能为人类提供了便利和效率。人们使用机器来满足自己的需求，并且通过与机器的交互来实现这些需求。 从另一种角度看，人与机器的关系是一种依赖和控制的 ...
- 人机环境系统智能中的存在与存在性
- 人机环境系统确实不仅涉及到简单的人、机、环境三个元素，还包括了这些元素具有的性质和特征。具体地说，它涉及到人性、机性和环境性三个方面。 人性指的是人作为系统中的一个元素所具有的人类特征和属性。 这些特征可能包括人的智力、情感、意识、创造力等等。在人机环境系统中，人的行为和决策对整个系统的运作起着至 ...
- 与机器学习相比，人类的学习包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉的串并行混合学习
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- 视觉学习、听觉学习和触觉学习是人类感知和认知过程中的三个重要方面。 视觉学习：视觉学习是通过视觉感知信息进行学习和认知的过程。人类视觉系统能够感知并解读光线的反射或发射，从而获取关于物体、场景和环境的信息。视觉学习涉及识别、分类、空间感知、运动感知等任务，它基于视觉输入并依赖于大脑对这些输 ...
- 人、机、环境之间的非时空边界
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- 严格意义上说，人、机、环境之间的边界并不是固定的，而是随着技术、文化和社会的发展而演变的。随着科技的进步和新的挑战的出现，我们需要重新思考和界定这些边界，以促进良好的人机环境关系和社会发展。人、机、环境之间的边界划分主要涉及到以下几个方面： 人与机器的边界： 人与机器的边界可以根据责任和 ...
