一、前言
有人說：「二戰以後再無創新」，也有人說：「進入21世紀後，人類就再無創新」，仔細想想，恐怕不無道理。相比2500年前不約而同的東西方澎湃思潮、14-18世紀的文藝復興、思想啟蒙、20世紀的科學盛典而言，最近幾十年的人類確實消停了不少！不過，雖然思想不多，魔術卻也不少，掰開揉碎來看，人工智慧或許算作其一吧？！
魔術是以不斷變化讓人捉摸不透並帶給觀眾驚奇體驗為核心的一種表演藝術，是製造奇妙的藝術。為什麼說人工智慧是一種魔術呢？簡單地說，就是人工智慧除去自動化、計算機、統計概率等傳統學科的邊際效應外，給人更多的是一種排列組合甚至是組裝技術，沒有公認的一般規則，沒有基於公理體系的邏輯，更沒有嚴謹的實驗驗證，所以人工智慧距離新科學還很遠，最多是一種綜合了自動化、計算機、統計概率等傳統」舊科學」組合技術的別稱！鑑於此，也許有人會問：」圖像識別、語音識別、無人駕駛、類腦計算、智慧城市/教育/醫療/軍事/交通/…等人工智慧技術難道不是新科技嗎？」，若想要聽真話的話，答案就是：「對，這些都不含有新科學原理，都是建立在舊科學原理之上的新的技術組合，只不過讓各種牽引、期待、宣傳、用心等等包裝成了高新科技。「。儘管如此，這並不是說人工智慧等高新技術沒有用，而是說，它還沒有發生質變，如同中世紀的」神學「孕育出了」科學「一樣，現在的各種組合」科學「產物—人工智慧也可能衍生出新的」複雜「領域來。
今年是中國共產黨建黨100周年，若總結起各種經驗教訓來會很多很多，也許其中涉及人機關係的一條會很有啟發，那就是她對土地的態度變化是從一個勝利走向另一個勝利的保障之一：土地革命時期，打土豪分田地；人民公社時期，土地公有化；聯產承包時期，土地包產到戶；集中耕種時期，土地效益最大化……，地，還是那塊地，但是隨著社會環境發展階段的不同，管理機制卻發生著很大甚至相反的變化，一會兒彌散一會兒聚合，猶如人的呼吸機理一樣。這種人、機、環境相互作用的系統工程也是人機關係的重要組成部分，這種「時變法亦變」的方法不僅是工程問題，而且還暗含隱藏著許許多多科學、非科學問題，可以說是人機智能戰略決心與頂層設計的典型代表。
表面上是人與機器裝備之間的人機關係，實際上是人與人之間的人機（機制）關係。人還是那些人，物還是那些物，如何高效、可靠、舒適地把大家的力量形成方向一致的合力已然擺在了我國下一階段科技快速發展的面前，這也是新型人機關係急需解決的新問題、新考驗。
當前，我國的新基建7個領域分別是：5G、特高壓、城際高鐵和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智慧、工業網際網路。其實，除了這些人與具體硬體設施的研究外，這些人與人之間、裝備與裝備之間、人與環境之間、裝備與環境之間的管理機制、控制機理也許更為重要吧！這次疫情之演變也充分說明了：中美之間的角力不會單純是AI等科技的單打獨鬥，而應是人機環境系統綜合工程。
當前的人工智慧及未來的智能科學研究具有兩個致命的缺點：（1）把數學等同於邏輯；（2）把符號與對象的指涉混淆。所以，人機融合深度態勢感知的難點和瓶頸在於：（1）（符號）表徵的非符號性（可變性）；（2）（邏輯）推理的非邏輯性（非真實性）（3）（客觀）決策的非客觀性（主觀性）。
二、計算計
智能是一個複雜的系統，既包括計算也包括算計，一般而言，人工（機器）智能擅長客觀事實（真理性）計算，人類智能優於主觀價值（道理性）算計。當計算大於算計時，可以側重人工智慧；當算計大於計算時，應該偏向人類智能；當計算等於算計時，最好使用人機智能。費曼說：「物理學家們只是力圖解釋那些不依賴於偶然的事件，但在現實世界中，我們試圖去理解的事情大都取決於偶然。」。但是人、機兩者智能的核心都在於：變，因時而變、因境而變、因法而變、因勢而變。
如何實現人的算計（經驗）與機的計算（模型）融合後的計算計系統呢？太極八卦圖就是一個典型的計算計（計算+算計）系統，有算有計，有性有量，有顯有隱，計算交融，情理相依。其中的「與或非」邏輯既有人經驗的、也有物（機）數據的，即人價值性的「與或非」+機事實性的「與或非」，人機融合智能及深度態勢感知的任務之一就是要打開與、或、非門的狹隘，比如大與、小與，大或、小或，大非、小非……大是（being）、大應（should）、小是（being）、小應（should）。人的經驗性概率與機器的事實性概率不同，它是一種價值性概率，可以穿透非家族相似性的壁壘，用其它領域的成敗得失結果影響當前領域的態勢感知SA，比如同情、共感、同理心、信任等。
人類智能的核心是意向指向的對象，機器智能的核心是符號指向的對象，人機智能的核心是意向指向對象與符號指向對象的結合問題。它們都是對存在的關涉，存在分為事實性的存在和價值性的存在、還有責任性的存在。比如同樣的疫情存在，鍾南山院士說的就是事實性存在，川普總統說的就是價值性存在，同時他們說的都包含責任性存在，只不過一個是科學性責任，一個是政治性責任。
三、事實與價值
一般而言，數學解決的是等價與相容（包涵）問題，然而這個世界的等價與相容（包涵）又是非常複雜，客觀事實上的等價與主觀價值上的等價常常不是一回事，客觀事實上的相容（包涵）與主觀價值上的相容（包涵）往往也不是一回事，於是世界應該是由事實與價值共同組成的，也即除了數學部分之外，還有非數之學部分構成，科學技術是建立在數學邏輯（公理邏輯）與實驗驗證基礎上的相對理性部分，人文藝術、哲學宗教則是基於非數之學邏輯與想像揣測之上的相對感性部分，二者的結合使人類在自然界中得以不息的存在著。
某種意義上，數學就是解決哲學上「being」（是、存在）的學問（如1/2，2/4，4/8……等價、包涵問題），但她遠遠沒有、甚至也不可能解決「should」（應、義）的問題。例如，當自然哲學家們企圖在變動不居的自然中尋求永恆不變的本原時，巴門尼德卻發現、沒有哪種自然事物是永恆不變的，真正不變的只能是「存在"。在一個判斷中（「S是P」），主詞與賓詞都是變動不居的，不變的惟有這個「是」（being）。換言之，一切事物都「是」、都"存在」，不過其中的事物總有一天將「不是」、「不存在」，然而「是」或「存在」卻不會因為事物的生滅變化而發生變化，它是永恆不變的，這個「是」或「存在」就是使事物「是」或「存在」的根據，因而與探尋時間上在先的本原的宇宙論不同，巴門尼德所追問的主要是邏輯上在先的存在，它雖然還不就是但卻相當於我們所說的「本質」。這個「是」的一部分也許就是數學。
人機環境之間的關係既有有向閉環也有無向開環，或者有向開環也有無向閉環，自主系統大多是一種有向閉環行為。人機環境系統融合的計算計系統也許就是解決休謨之問的一個秘密通道，即通過人的算計結合機器的計算實現了從「事實」向「價值」的「質的飛躍」。
有人認為：「全場景智慧是一個技術的大融合。」，實際上，這是指工程應用的一個方面，如果深究起來，還是一個科學技術、人文藝術、哲學思想、倫理道德、習俗信仰等方面的人物環境系統大融合，如同這次抗疫。較好的人機互動關係如同陰陽圖一樣，你中有我，我中有你，相互依存，相互平衡，就像當前的中美關係一樣，美國想去掉華為的晶片，英特爾等就受損。簡單地說，目前人機關係就是兩條魚，頭尾相連，黑白相間、缺一不可。
四、深度態勢感知的實現
科學家們常常只是力圖解釋那些不依賴於偶然的事件，但在現實世界中，人機環境系統工程往往試圖去理解的事情大都取決於一些偶然因素，如同人類的命運。維根斯坦（Ludwig Wittgenstein）就此曾有過著名的評論：「在整個現代世界觀的根基之下存在一種幻覺，即：所謂的自然法則就是對自然現象的解釋。」，基切爾也一直試圖復活用原因解釋單個事件的觀點，可是，無窮多的事物都可能影響一個事件，究竟哪個才應該被視作它的原因呢？更進一步講，科學永遠都不可能解釋任何道德原則。在「是」與「應該」的問題之間似乎存在一道不可逾越的鴻溝。或許我們能夠解釋為什麼人們認為有些事情應該做，或者說解釋為什麼人類進化到認定某些事情應該做，而其他事情卻不能做，但是對於我們而言，超越這些基於生物學的道德法則依然是一個開放的問題。牛津大學的彭羅斯教授也認為：「在宇宙中根本聽不到同一個節奏的「滴答滴答」聲響。一些你認為將在未來發生的事情也許早在我的過去就已經發生了。兩位觀察者眼中的兩個無關事件的發生順序並不是固定不變的；也就是說，亞當可能會說事件P發生在事件Q之前，而夏娃也許會反駁說事件P發生在事件Q之後。在這種情形下，我們熟悉的那種清晰明朗的先後關係——過去引發現在，而現在又引發未來——徹底瓦解了。沒錯，事實上所謂的因果關係（Causality）在此也徹底瓦解了。」 ，也許有一種東西，並且只有這種東西恆久不變，它先於這個世界而存在，而且也將存在於這個世界自身的組織結構之中：它就是——「變」。
某種意義上講，智能是文化的產物，人類的每個概念和知識都是動態的，而且只有在實踐的活動中才可能產生多個與其它概念和知識的關聯蟲洞，進而實現其「活」的狀態及「生」的趨勢。同時，這些概念和知識又會保持一定的穩定性和繼承性，以便在不斷演化中保持類基因的不變性。時間和空間是一切作為知識概念的可能條件，同時也是許多原理的限制：即它們不能與存在的自然本身完全一致。可能性的關鍵在於前提和條件，一般人們常常關注可能性，而忽略關注其約束和範圍。我們把自己局限在那些只與範疇相關的原理之上，與範疇相關，很多與範疇無關的原理得不到注意和關涉。實際上，人機環境系統中的中態、勢、感、知都有彈性，而關於心靈的純粹物理概念的一個問題是，它似乎沒有給自由意志留多少空間:如果心靈完全由物理法則支配，那麼它的自由意志就像一塊「決定」落向地心的石頭一樣。所有的智能都與人機環境系統有關，人工智慧的優點在於縫合，人工智慧的缺點在於割裂，不考慮人、環境的單純的人工智慧軟體、硬體就是刻舟求劍、盲人摸象、曹衝稱象……簡單地說，就是自動化。
人的學習是初期的灌輸及更重要的後期環境觸發的交互學、習構成，機器缺乏後期的能力。人的學習是事實與價值的混合性學習，而且是權重調整性動態學習。人的記憶也是自適應性，隨人機環境系統而變化，不時會找到以前沒注意到的特徵。通過學習，人可以把態轉為勢，把感化成知，機器好像也可以，只不過大都是脫離環境變化的「死」勢「僵」知。聰明反被聰明誤有時是人的因素，有時是環境變化的因素。我們生活在一個複雜系統（complex system）中，在這種系統中有許多互相作用的變主體（agent）和變客體。人機融合中有多個環節，有些適合人做，有些適合機做，有些適合人機共做，有些適合等待任務發生波動後再做，如何確定這些分工及匹配很重要，如何在態勢中感知？或在一串感知中生成態勢？從時間維度上如何態、勢、感、知？從空間維度上如何態、勢、感、知？從價值維度上如何態、勢、感、知？這些方面都很重要。
那麼，如何實現有向的人機融合與深度的態勢感知呢？一是「泛事實」的有向性。如西洋棋、圍棋中的規則規定、統計概率、約束條件等用到的量的有向性，人類學習、機器學習中用到的運算法則、理性推導的有向性等，這些都是有向性的例子。儘管這裡的問題很不相同，但是它們都只有正、負兩個方向，而且之間的夾角並不大，因此稱為「泛事實性」的有向性。這種在數學與物理中廣泛使用的有向性便於計算。二是「泛價值」的有向性，亦即我們在主觀意向性分析、判斷中常用到的但不便測量的有向性。我們知道，這裡的向量有無窮多個方向，而且兩個方向不同的向量相加通常得到一個方向不同的向量。因此，我們稱為「泛價值」的有向量。這種「泛向」的有向數學模型，對於我們來說方向太多，不便應用。
然而，正是由於「泛價值」有向量的可加性與「泛物」有向性的二值性，啟示我們研究一種既有二值有向性、又有可加性的認知量。一維空間的有向距離，二維空間的有向面積，三維空間、乃至一般的N維空間的有向體積等都是這種幾何量的例子。一般地，我們把帶有方向的度量稱為有向度量。態勢感知中態一般是「泛事實」的有向性，勢是「泛價值」的有向性，感一般是「泛事實」的有向性，知是「泛價值」的有向性。人機關係有點像量子糾纏，常常不是「有或無」的問題，而是「有與無」的問題。有無相生，「有」的可以計算，「無」的可以算計，「有與無」的可以計算計，所以未來的軍事人機融合指控系統中，一定要有人類參謀和機器參謀，一個負責「有」的計算，一個處理「無」的算計，形成指控「計算計」系統。既能從直觀上把握事物，還能從間接中理解規律。
劉偉（1970.6— ），北航工學博士，北京郵電大學人工智慧學院崗位教授，科技委人機混合智能專家，劍橋大學訪問學者，清華大學戰略與安全研究中心中美AI談判人工智慧組專家，中國指控學會認知分會副主任委員。研究領域為：人機融合智能、認知工程、人機環境系統工程、深度態勢感知模式與行為分析/預測技術等多方面等。至今發表論文70多篇，出版專著4部，譯著2部。作為項目負責人主持國家自然科學基金、軍委科技委、總裝預研、中國博士後科學基金等。現為中國信息與電子工程科技發展中心專家委員會特聘專家、國家自然科學基金評議專家、全國人類工效學標準化技術委員會委員、中國人工智慧學會高級會員、《心理學報》、Ergonomics、Human factor等審稿專家。