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Sonja 发表于:2021-07-05 16:06:40 回复 0 赞 0 226

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


一、人机环中是不是要先考虑任务目标,任务的模型该考虑哪些关键要素?

从多维度到边维度,从多尺度到变尺度,从多关系到变关系,从多推理到变推理,从多决策到变决策,从多边界条件到变边界条件。计算-算计相互作用的整合法则(线性与非线性的整合)。神经中的序可以装任何东西,并可进行泛化成新的序。

任务需求是智能的目的,一切行为都是任务和目标驱动的。任务的模型最基础的是5W2H(who、where、when、what、why、how、how much),并结合各服务领域的关键要素展开,进行事实性与价值性混合观察、判断、分析、执行。

二、人机融合是不是要对人、机建模,人和机的模型,要考虑哪些关键因素?

人和机的融合肯定是基于场景和任务(事件)的,要考虑输入、处理、输出、反馈、系统及其影响因素等,具体如下:1、客观数据与主观信息、知识的弹性输入——灵活的表征;2、公理与非公理推理的有机融合——有效的处理;3、责任性判断与无风险性决策的无缝衔接——虚实互补的输出;4、人类反思与机器反馈之间的相互协同调整;5、深度态势感知与其逆向资源管理过程的双向平衡;6、人机之间的透明信任机制生成;7、机器常识与人类常识的差异;8、人机之间可解释性的阈值;9、机器终身学习的范围/内容与人类学习的不同。

三、人机融合(人机高效协作)的衡量的关键指标?分别请从人、机和任务三个方面介绍下

人机环境系统高效协同的关键指标在于三者运行绩效中的反应时、准确率,具体体现在计划协同,动作协同,特别是跨组织实现步调上的协同,当然还有资源、成本的协同等等方面。比如人的主动、辩证、平衡能力,机的精确、逻辑、快速功能,任务的弹性、变化、整体要求。如何有机地把人、机、任务的这些特点融入到系统协同的反应时、准确率两大指标之中呢?是一个关键问题。

4、 从认知工程的智能系统框架、以及中西方的基础理论来看,哪些是未来3年内,认知功能具备可工程化的能力框架?哪些是尚不具备工程化的认知功能?

简单的说就是:计算部分与算计部分之分。未来3年内,认知功能具备可工程化的能力框架在于软硬件计算功能的快速、精确、大存储量的进一步提高,尚不具备工程化的认知功能在于反映规划、组织、协同算计谋划能力的知几趣时变通得到明显改善。

智,常常在可判定性领域里存在;能,往往存在于可计算性领域。认知工程的瓶颈和矛盾在于:总想用逻辑的手段解决非逻辑问题,例如试图用形式化的手段解决意向性的问题。不同的人机其任务上下文中的上下程度弹性是不同的。

计算是算计的产物,计算常是算计的简化版,不能体现出算计中主动、辩证、矛盾的价值。计算可以处理关键场景的特征函数,但较难解决基本场景的对应规则,更难对付任意场景的统计概率,可惜这些还仅仅只是场景,尚远未涉及情境和意识……

依据当前的各种人机环境条件简略而言,可能会有这么几个关键之颈:

1、人机环境网络体系化特点将加速呈现

2、传统的价值性思想依然生机勃勃

3、复杂动态规划“新”流程比人、机更重要

4、跨域的力量融合与精准的投放至关重要

5、人工智能可能会成为反制己方的力量

6、需要新的数学出现,如主客观计算混合。

计算常常是针对状态参数和属性的(客观数据和事实),算计则是一种趋势和关系之间的谋划(根据主观价值的出谋划策),所以态势感知中,态与感侧重计算推理,势和知偏向算计谋划。计算计最大的特点就是异、易的事实价值并行不悖。

人类的符号、联结、行为、机制主义是多层次多角度甚至是变层次变角度的,相比之下,机器的符号、联结、行为、机制主义是单层次单角度以及是固层次固角度的。

人类思维的本质是随机应变的程序,也是可实时创造的程序,能够解释符号主义、联结主义、行为主义、机制主义之间的联系并能够打通这些联系,实现综合处理。

达文波特认为:人类的某种智能行为一旦被拆解成明确的步骤、规则和算法,它就不再专属于人类了。

科学发现如何成为一个可以被研究的问题。



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