本文转载自微信公众号“人机与认知实验室”(ID: 9h_9c3c1f805cb8)，作者刘伟

人机交互是研究“人一机一环境”系统中人、机、环境三大要素之间的关系，为解决系统中人的效能、健康、安全、舒适问题提供理论与方法的学科。

现代人机系统中，操作人员是在特定环境中操作和管理复杂系统和各种数字化设备，当人在这种环境中工作时，既要靠眼睛来观察环境，又要靠细致的注视来完成精确的控制动作，通过人机工程技术分析，就可知道人在操作时如何分配注意力、体力，同时了解仪表、屏幕以及外视景如何设计和合理分配才能获得最好的人机交互，既减轻操作人员的工作负荷又避免出错，切实提高人机工效。这对于计算机系统、自动化控制、交通运输、工业设计、军事领域以及社会系统中重大事变（战争、自然灾害、金融危机等）的应急指挥和组织系统、复杂工业系统中的故障快速处理、系统重构与修复、复杂坏境中仿人机器人的设计与制造等问题的解决都有着重要的参考价值。

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未来的人机交互及人工智能系统，有明确的发展方向，它包含四个方面：积极的推荐、自主的学习、相互的容错、混合的决策。在这四个方面中自主性是非常重要的一个概念，同时也涉及人工智能系统，它至少是人机环境系统的自主耦合，形成了一个认知智能。认知的意思就是信息的流动过程，包括输入、处理、输出和反馈这个环节。交互，就是不同物体进行信息交换的过程。信息交换效率是衡量交互最重要的指标。人与机的交互，将追随人与人交互的演化路径。

关于语言自然性的几点分析

我们每天都在通过说话进行交流，一般的意思大家都懂，但是细微的地方常常还是有障碍之处，要么是出自说者表达的不准确性，要么是听者理解有偏差，抑或是语言本身存在着某种来自语法、语调等规则方面的缺陷。

1、在特定的情境下，人的认知是有差异的，正如看同一部电影、听同一首歌、读同一首诗、吃同一样食物、抚摸同一个人的头发、闻同一朵花香，总体上，这是一一对应的，即一一映射关系，是个体的主观体验与客观现实之间不断交互修正的结果，其过程是独立的；

2、人类现有的各种语言是有局限性的，用音乐、诗歌、图、画、表情、肢体动作等方式可以弥补或完善其准确性，同时也可能增强抑或是加大其模糊性，不管怎样这些效果在真实的人际交流中的好坏效果是不确定的，比如恋爱初期的模糊性可能有利于表达感情，科研过程准确中的准确性可能更有利于认同；

3、语法在语言学习中的作用是有局限的，孩子在最初的学习语言过程中是没有太多的语法概念的，他们是根据外部的客观刺激进行信息输出，他们没有约束地建立起自己的注意和理解方式，当咿咿学语时，最初的也不是规范的语法指导，正常情境下是父母自然性的字词或短语说明，最后才有生活句子学习、建立，当在学校进行系统语法学习时，很多语言的自然属性纷纷被规范化、程序化、大众化，而说者意图表达的个性、独立性、准确性同时在减弱、下降（当然，这种情况可以辐射为教育本身的局限性，还有道德、法律等等）；语法可能是在一般情境下非特殊交流的规范，是一种消弱个人意指性的规则体系。

4、在正常生活面对面交流过程中，语言的语调等可以使人准确地理解彼此的真实意图，“讨厌”这个词被赋予不同音调时，一般都能知道其真实情感表达，而在目前网络文字交互表达中，虽然也可以结合上下文进行情感判断，但在较复杂的连续的多人干扰的无音调的实时交流环境下，这种情感判断的准确性往往会大打折扣，常常会演变成更丰富的多维理解，进而增强了非单一映射关系；

5、从语言自然性的干扰、演化、选择过程中，我们可见研究人的情景意识（或情境认知）、测量及大脑问题之艰巨性，也许大凡联系人机环境系统主客观方面的研究都如此吧！

6、语言是重要的，同时语言又是不重要的！

人工智能是一种事实智能，而人类智能是一种事实价值责任融合智慧！

为什么AI符号主义不能达到大家期望的智能？

这是由于符号与对象及其性质之间不是一一映射关系。实现不了表征的一多实时性，符号主义就不可能进步，解决不了动态的表征和非公理逻辑问题，AI可信可解释性将很难根本解决。

符号是分类的，有表征的符号（如12345）、推理的符号（如+—微积分）、判断的符号（如好坏优差）、决策的符号（如红绿灯）