作者：劉偉

一、人機環(huán)境系統(tǒng)智能首先要考慮任務(wù)目標

在人機環(huán)境系統(tǒng)智能中，需要首先考慮任務(wù)目標。任務(wù)目標是人機交互和智能系統(tǒng)設(shè)計的核心，它決定了系統(tǒng)需要達到的特定目標或完成的具體任務(wù)。在考慮任務(wù)的模型時，以下是一些關(guān)鍵要素需要被考慮：

1、任務(wù)定義：明確定義任務(wù)的性質(zhì)、目標和范圍。這包括任務(wù)的具體行為、所需的輸入和輸出，以及任務(wù)的復(fù)雜程度和要求。

2、用戶需求：了解用戶的期望、偏好和需求是非常重要的。確保任務(wù)模型能夠滿足用戶的期望并提供有用且令人滿意的結(jié)果。

3、環(huán)境因素：考慮到任務(wù)的執(zhí)行環(huán)境、作業(yè)條件和相關(guān)約束。例如，任務(wù)可能在不同的環(huán)境中進行，如家庭、辦公室、工廠等，因此任務(wù)模型需要適應(yīng)這些環(huán)境。

4、數(shù)據(jù)和信息：確定任務(wù)所需的數(shù)據(jù)和信息資源，包括輸入數(shù)據(jù)、參考資料、知識庫等。這對于任務(wù)的執(zhí)行和決策過程至關(guān)重要。

5、交互設(shè)計：任務(wù)模型應(yīng)考慮到人與機器之間的交互方式和界面設(shè)計。這涉及到人機交互的效率、易用性、可理解性等方面的考慮。

6、算法和模型選擇：根據(jù)任務(wù)的性質(zhì)和要求，選擇合適的算法和模型。這可能包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法等，在任務(wù)模型中應(yīng)用合適的技術(shù)和方法。

7、評估與改進：為了確保任務(wù)模型的有效性和可靠性，需要進行評估和改進。這可以通過實驗、用戶反饋、性能測試等方式來評估任務(wù)模型的表現(xiàn)，并進行必要的改進和優(yōu)化。

二、人機融合需要對人和機建模

人機融合需要對人和機進行建模，以便更好地理解和設(shè)計人機系統(tǒng)。在建模人和機的模型時，以下是一些關(guān)鍵因素需要被考慮：

1、人的認知和行為：了解人的認知過程、信息處理方式、決策行為等因素。這包括人的感知、注意、記憶、學(xué)習(xí)、問題解決等認知能力，以及人的動作、語言、表達等行為特征。

2、機器的功能和特性：了解機器的功能、性能和限制。這包括機器的計算能力、存儲容量、傳感器和執(zhí)行器的特性，以及機器的運行環(huán)境和操作要求。

3、人機接口和交互方式：考慮人與機器之間的交互方式和接口設(shè)計。這涉及到人機界面的設(shè)計、輸入輸出設(shè)備的選擇和布局，以及交互的效率、易用性和可理解性等方面的考慮。

4、任務(wù)需求和目標：明確任務(wù)的需求和目標，理解任務(wù)對人和機器的要求和期望。這包括任務(wù)的復(fù)雜性、緊急性、可預(yù)測性，以及任務(wù)的目標和指標。

5、信息流和協(xié)同性：考慮人機之間的信息交流和協(xié)同工作。這涉及到信息的傳遞、共享和處理，以及如何協(xié)同完成任務(wù)。

6、靈活性和適應(yīng)性：考慮人機系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性，以應(yīng)對不同的任務(wù)需求和環(huán)境變化。這包括人和機器在變化或未知情況下的適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力。

7、安全和可信性：確保人機系統(tǒng)的安全性和可信性。這包括對數(shù)據(jù)隱私和安全的保護，以及對機器的可靠性和安全控制的考慮。

三、衡量人機融合（人機高效協(xié)作）好壞的關(guān)鍵指標

在衡量人機融合（人機高效協(xié)作）的效果時，可以從人、機和任務(wù)三個方面考慮以下關(guān)鍵指標：

從人的角度來看：

1、人的認知負荷：衡量人在與機器合作執(zhí)行任務(wù)時所承受的認知負荷。低認知負荷意味著任務(wù)對人的認知能力要求相對較低，使人能夠輕松理解和處理信息。

2、用戶滿意度：評估用戶對人機融合系統(tǒng)的滿意程度。這涉及到系統(tǒng)對用戶需求的滿足程度、用戶體驗的舒適度以及操作的便捷性等方面的考慮。

3、工作效率：衡量人機協(xié)作的效率和生產(chǎn)力。這包括任務(wù)完成時間、工作速度、錯誤率等指標，反映了人機協(xié)同工作的效率水平。

從機的角度來看：

1、自動化程度：衡量機器在任務(wù)中的自動化程度。高自動化意味著機器能夠自主地執(zhí)行任務(wù)，減輕人的工作負擔(dān)，提高效率。

2、可靠性：評估機器的穩(wěn)定性和可靠性。這包括機器的故障率、可用性，以及系統(tǒng)的容錯能力，確保任務(wù)能夠在機器的參與下可靠地完成。

3、適應(yīng)性：衡量機器對不同任務(wù)需求和環(huán)境變化的適應(yīng)能力。機器可以根據(jù)任務(wù)要求進行靈活調(diào)整和學(xué)習(xí)，提高機器的自主決策和適應(yīng)性。

從任務(wù)的角度來看：

1、任務(wù)完成時間：評估任務(wù)在人機協(xié)作下的完成時間。這是衡量任務(wù)效率和響應(yīng)速度的重要指標。

2、任務(wù)質(zhì)量：衡量任務(wù)完成的質(zhì)量水平。這包括任務(wù)的準確性、一致性和符合要求的程度，確保任務(wù)的正確執(zhí)行和達到預(yù)期的結(jié)果。

3、分工協(xié)調(diào)度：衡量人和機器之間的分工協(xié)調(diào)程度。這包括任務(wù)的合理分配、溝通協(xié)調(diào)和信息共享，以實現(xiàn)任務(wù)的高效執(zhí)行。

綜上所述，衡量人機融合的關(guān)鍵指標涉及到從人、機和任務(wù)三個方面進行評估，包括人的認知負荷、用戶滿意度和工作效率，機的自動化程度、可靠性和適應(yīng)性，以及任務(wù)完成時間、任務(wù)質(zhì)量和分工協(xié)調(diào)度等。通過綜合考量這些指標，可以評估人機融合系統(tǒng)的綜合性能和效果。

四、在人機環(huán)境系統(tǒng)智能中，事實和價值往往并不是獨立的

當前人工智能的優(yōu)點在于把事實與價值進行了區(qū)分，使得基于事實的計算得以順利進行，同時，這也許是它的一個缺點，即在真實的人機交互中，事實和價值往往并不是獨立的、分割開的，而是相互關(guān)聯(lián)和相互影響的。如指鹿為馬，即對事實A與價值B而言，B可以是非A，非B可以是A。

編輯：：黃飛