每个人、每台机器都有自己擅长和做不了的事情，人机协同(human-machine synergy)就是将人和机器组成一个团队，集成人类智能和人工智能，促进人机自主交互，协作共赢。
人工智能研究的主要驱动力一直是机器与人类认知的协作与竞争，如机器在国际象棋中击败人类或者通过图灵测试，从而证明要么是机器比人类更好，要么是人类在某些领域比计算机做得更好。但是，人工智能总会具有一定的局限性，它不能(可能永远也不会)完全构建人类大脑的功能。例如，人脑非常灵活，能非常有效地抽象信息，在没有海量数据的情况下也能够学习，而人工智能系统在没有足够数据时就会变得寸步难行。到目前为止，人工智能能做的事情还非常有限，类比迁移能力极其脆弱，没有处理关联结构的自然方法，无法从本质上区分因果关系和相关性，这些也就促进了人机协同的发展。
人机协同是一门综合学科，它与人机工程学、多媒体技术、计算机科学、机器学习、认知心理学等密切相关，研究内容十分广泛，主要包含以下几种机制。
1. 互补人机协同机制
人机交互关键技术的发展使得我们经常在生活中使用的如键盘、鼠标等交互式的设备在很多应用中逐渐被更为自然的如电子触摸屏、语音识别控制界面等取代。如今这些更加自然、交互性更强的关键技术展现了如何使人类与机器智能和自然中的各种协同作用和力量相辅相成，创造并呈现出一个真正的“人+机器”的自然共生人机交互体系，成为一种更好的人机协同方式。
▲达芬奇机器人手术系统
2. 混合人机协同机制
智能机器与各类智能终端已经成为人类的伴随者，未来社会的发展形态将会是人与智能机器的交互与混合。人机协同的混合系统是新一代人工智能的典型特征。近半个世纪的人工智能研究表明，机器在搜索、计算、存储、优化等方面具有无可比拟的优势，然而，在感知、推理、归纳、学习等方面，机器无法与人类智力相匹敌。基于机器智能与人类智能的互补性，研究混合系统的新思路应运而生。混合人机协同机制指的是将对智能的研究延伸到生物智能与机器智能的互连，整合各自的优势，创造出更强大的智能形态。
3. 多人多机协同机制
在多人多机协同工作的环境下，单个任务会被参与者拆分，在决定下一步动作时必须考虑协作者的动作，当其中一位参与者不能独立完成一种特定动作时其他参与者必须相互援助。多人多机环境具有高度的动态复杂性，产生系统冲突是必然的。系统冲突会严重影响多人多机环境下各个协作者的独立决策能力和系统的总体性能。因此，需要一定的协调方法和目标函数来调节优化协作者之间存在的冲突，保证协作者所构成的群体行为具有一致性。不仅如此，为了在协作者之间建立相同的理念和共同的基础，必须有一个清晰的沟通与交流渠道，这样才能实现和优化共同的目标。目前，人机协同应用到了公安、消防、餐饮、金融等多场景下，可以实现单人单机的应用，发展方向是利用多人多机的资源解决更加复杂的问题，从而实现机器的自主调度功能。
▲ HAO 智能公共安全应用示例
对人机协同而言，人和机器之间协作的基本思想是增强彼此的优势：前者的优势是领导力、团队合作、创造力和社交技能，而后者的优势是速度、精度、可伸缩性和量化能力。这种协作的前提是每个参与者都有自己的角色，如从零散的原始数据中获取有意义的领域知识。
人类的角色
在许多情况下，机器学习算法是在人类监督下训练的。领域专家在人类知识的各个特定领域，从多种语言的习语和疾病过程，到不同种类水果的种植，都收集了大量的数据集，并将其输入到算法中。进一步，人类是受情感驱动的，而情感恰恰是人工智能中需要模拟的最复杂的问题。因此，人类专家肩负着赋予人工智能对事实和情感环境正确感知的责任。人工智能的黑盒问题是指人工智能通过通常不透明的过程来得出结论并呈现结果的现象。在循证行业，如医学，从业者需要了解人工智能如何权衡输入数据，因此相关领域的人类专家需要向用户解释机器行为。人工智能系统应该始终正常、安全和负责任地运行，但事实并非如此，这就是为什么需要通过人类监督来预测和防止人工智能的各种潜在危害。
机器的作用
在人类专家的指导下，智能机器可以帮助人类扩展人类智能的能力，提供快速和经过精心计算的决策和洞察力。机器可以增强人类的认知能力，人工智能可以通过在正确的时间提供正确的信息来提高人类的分析和决策能力。机器计算速度更快、更准确，它们可以更好地对事物进行分类甚至分析，因此人类专家可以接收到有意义的数据预处理结果。人工智能系统可以通过执行日常任务来促进人与人之间的交流，如提供会议纪要并向无法出席的人分发可语音搜索的版本，这样的应用程序本质上是可伸缩的。一个聊天机器人可以同时为多人提供客户服务。许多人工智能驱动的应用程序都通过机器人来实现，通过安装的传感器、控制器和执行器来增强人类技能。这样的机器人现在可以识别物体、人、环境，它们在工厂、仓库和实验室与人类并肩工作，执行需要蛮力的重复动作，而人类则在需要人判断的地方执行互补的任务。
人机协作并不总是为了提高效率，目标函数也可能是成本或安全系数。它不一定需要纯粹的计算能力，也有可能是依赖直觉，或是对协作的预先进化倾向，以及难以编码表达的常识机制。到目前为止，我们主要将人工智能视为增强人类体能或认知能力的工具。但是如果我们在机器上找到真正的合作基因呢？机器和人类应该是完美的组合，因为他们是互补的，人机协同决定我们需要开发和使用哪些计算机特性。
《人机协同》（吴信东等著．北京：科学出版社，2022.3）作者多年来一直从事人机协同的研究工作，在国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的资助下，对人机协同提出了一系列新颖而完整的理论和研究算法，解决了一系列人机协同中的核心技术，并将其应用于解决实际问题。
本书的目标是对人机协同技术做一个系统全面的介绍和论述。通过引入人机协同的核心理念，从基本定义与机制、发展与趋势变革等方面对人机协同进行总体介绍。按照从简单到复杂的次序，系统论述各种人机协同的概念、目标、技术和应用场景。本书重点讨论互补人机协同、混合人机协同以及多人多机协同三个方面。最后通过介绍人机协同中的安全与伦理，加强人机协同系统完整性。
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希望能献给读者一部人机协同方面既有前沿理论又重视工程实践的好书。
本文摘编自《人机协同》（吴信东等著．北京：科学出版社，2022.3）一书“前言”“第2章 人机协同理念”，有删减修改，标题为编者所加。
（本文编辑：刘四旦）
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