?

?

?

?

電話 | 010-82030532? ??手機 | 18501361766

微信?|?tech9999? ? 郵箱?|?yw@techxcope.com

來源：無人系統(tǒng)技術(shù)

作者：郭大宇? 王鑫? 歐陽小葉??

引用格式

郭大宇，王 鑫，歐陽小葉.人機混合智能技術(shù)主要發(fā)展動向分析［J］.無人系統(tǒng)技術(shù)，2023，6（1）：95-103.

人機混合智能技術(shù)主要發(fā)展動向分析

郭大宇1? 王鑫2? 歐陽小葉1?

（1. 中國電子科技集團公司電子科學(xué)研究院社會安全風(fēng)險感知與防控大數(shù)據(jù)應(yīng)用國家工程研究中心，北京 100041；2. 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)研究室，沈陽 110169 ）

摘 要?人機混合智能是由“人-機-環(huán)境”相互作用而產(chǎn)生的新型智能系統(tǒng)。對人機混合智能領(lǐng)域的最新研究與應(yīng)用動向與進展進行了綜合評述。首先介紹DARPA近年來在人機混合智能領(lǐng)域的加速布局；然后盤點了腦機接口、可信人工智能、虛擬現(xiàn)實、環(huán)境感知等人機混合智能核心技術(shù)的最新科研與應(yīng)用進展；最后討論人機混合智能面臨的挑戰(zhàn)與對未來軍事發(fā)展的啟示。綜述表明，機器在未來將更多地用作人類“同事”，而不僅僅是“工具”，人機混合智能的各項核心技術(shù)已經(jīng)不同程度地產(chǎn)生實戰(zhàn)應(yīng)用，而人、機之間的權(quán)責(zé)分工、能力分配、交互接口、倫理規(guī)制等將是人機混合智能進一步發(fā)展所需解決的關(guān)鍵問題，人機混合智能將加速軍事變革進程，對作戰(zhàn)樣式、裝備體系、戰(zhàn)斗力生成模式等帶來根本性變化。

關(guān)鍵詞?人機混合智能；人工智能；軍事應(yīng)用；腦機接口；可信人工智能；虛擬現(xiàn)實；環(huán)境感知

?

1 引 言

人工智能只是人類智能可描述化、可程序化的一部分，而人類的智能是人、機（物）、環(huán)境相互作用的產(chǎn)物。人工智能（客觀智能）與人類智能（主觀智能）正在演變成為一對相生相克的“對立統(tǒng)一體”，即“人機混合智能”。當(dāng)前，人工智能發(fā)展的主要方向應(yīng)該是人機協(xié)同、人機合作、人機互信，而不是簡單地用機器替代人類。因此，人機交互所產(chǎn)生的對雙重智能的有機混合，已經(jīng)成為人工智能未來發(fā)展的重中之重，旨在通過人機交互和協(xié)同，提升人工智能系統(tǒng)的性能，使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過人機協(xié)同來更加高效地解決復(fù)雜問題，具有深刻的科學(xué)意義和巨大的產(chǎn)業(yè)化前景。2021年9月發(fā)布的《人工智能100年》報告將增強人類能力的人工智能列為“當(dāng)前人工智能最具前途的機遇”，認(rèn)為人類和人工智能具有互補的優(yōu)勢。2021年11月發(fā)布的《IEEE全球調(diào)研：科技在2022年及未來的影響》認(rèn)為，未來10年將是人類與機器人更緊密協(xié)作的新時代，隨著協(xié)作型機器人的批量化生產(chǎn)與廣泛應(yīng)用，機器人將能在未來10年內(nèi)參與到更多、更重要的社會工作包括軍事行動中，人機混合智能被寄予更高的期望。

?

2 DARPA在人機混合智能領(lǐng)域加速布局

美國國防預(yù)先研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）高度重視人機混合智能技術(shù)研發(fā)，近年來不斷布局相關(guān)項目，應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在空戰(zhàn)。早在2018年3月，DARPA便啟動“下一代非侵入性神經(jīng)技術(shù)（N3）”項目，旨在開發(fā)高分辨率的便攜式神經(jīng)接口，能夠同時讀取和寫入人腦的多個位置，在非手術(shù)的情況下實現(xiàn)大腦和系統(tǒng)間的高水平通信，從而把先進神經(jīng)技術(shù)應(yīng)用于健康士兵；2018年8月，DARPA啟動 “神經(jīng)工程系統(tǒng)設(shè)計（NESD）”項目，旨在研發(fā)一種可植入人體的生物兼容神經(jīng)接口（體積小于1 cm3），能夠使人類大腦直接與電腦連接，在大腦神經(jīng)元的電化學(xué)語言與電子信息技術(shù)語言（0和1）之間進行轉(zhuǎn)化；2021年2月，DARPA信息創(chuàng)新辦公室宣布啟動“感知賦能任務(wù)指導(dǎo)（PTG）”項目，旨在開發(fā)人工智能技術(shù)，通過擴展技能包來提升士兵能力，并通過減少錯誤來提高士兵熟練度，使士兵適應(yīng)更為復(fù)雜的任務(wù)，還將開發(fā)具有感知功能的人工智能任務(wù)指導(dǎo)助理（如圖1所示），包括進行視頻和語音分析的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、進行任務(wù)和計劃監(jiān)視的自動推理技術(shù)以及用于人機界面的增強現(xiàn)實技術(shù)等；2022年6月，DARPA啟動“可靠神經(jīng)符號學(xué)習(xí)和推理（ANSR）”項目，旨在通過人機混合智能技術(shù)在軍事場景中的評估，提高自主作戰(zhàn)平臺的透明度和互操作性，最終得到魯棒、可靠、可信的技術(shù)解決方案。

圖1???“感知賦能任務(wù)指導(dǎo)（PTG）”項目的人工智能任務(wù)指導(dǎo)助理（以UH-60“黑鷹”飛行員訓(xùn)練任務(wù)為例）Fig.1???AI task guidance assistant form PTG project (UH-60 "Black Hawk" pilot training)

在“空戰(zhàn)演進（ACE）”項目中，盡管外界更多關(guān)注的是“阿爾法空中格斗”試驗中人工智能打敗人類飛行員，但DARPA立項的真正目的是探索人工智能如何與人類合作與互信。2021年3月，DARPA公布“空戰(zhàn)演進”項目的若干關(guān)鍵階段性成果，包括：人機混合飛行試驗，以觀測飛行員生理狀況以及對人工智能的信任程度；對首架全尺寸教練機的初步修改，支持項目第三階段的人工智能“飛行員”上機?！翱諔?zhàn)演進”項目旨在攻克人機協(xié)作的空中格斗難題，為空戰(zhàn)開發(fā)可信任、可擴展、人類水平、人工智能驅(qū)動、人機混合的自主系統(tǒng)。作為里程碑式成果：該項目在2021年2月完成了更高層次的“Scrimmage 1”狗斗仿真測試，展示了兩架藍(lán)色F-16聯(lián)合對抗一架紅色敵方戰(zhàn)斗機的過程，這標(biāo)志著繼“阿爾法空中格斗”試驗之后人機虛擬混合對抗首次得以實現(xiàn)。此外，這次對抗中用到的武器系統(tǒng)也更為復(fù)雜，其中包括一個用于短距離精確攻擊的機炮和一枚用于攻擊遠(yuǎn)程目標(biāo)的導(dǎo)彈。

?

3 人機混合智能核心技術(shù)進展概述

人機混合智能涉及非常豐富的技術(shù)方向。目前，腦機接口、可信人工智能、虛擬現(xiàn)實、環(huán)境感知等構(gòu)成了當(dāng)前人機混合智能領(lǐng)域的核心技術(shù)群，是人機混合智能研究最成熟、應(yīng)用深入的典型技術(shù)。

3.1　腦機接口

腦機接口即大腦與機器相連的接口，在大腦與外部設(shè)備之間建立了一個能夠直接傳送信號的通路［1］。腦機接口技術(shù)從技術(shù)萌芽到快速發(fā)展已有一段時期：1924年，德國精神病學(xué)家漢斯·貝格爾（Hans Berger）發(fā)現(xiàn)腦電波，正式拉開腦機接口技術(shù)研究序幕；1970年，美國DARPA開始啟動腦機接口相關(guān)項目；1973年，美國加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校首次提出“腦機接口”概念；2000年左右，腦電波檢測等技術(shù)產(chǎn)生重大進展（例如1998年一位因腦干中風(fēng)造成鎖閉綜合癥的病人通過腦機接口控制了電腦光標(biāo)），為腦機接口技術(shù)注入新的發(fā)展活力、相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和方向也逐漸明朗；2005年至今，腦機接口技術(shù)已超越科幻，漸漸逼近現(xiàn)實、走向臨床（以2005年美國Cyberkinetics公司獲得美國FDA批準(zhǔn)為標(biāo)志性事件）、掀起商業(yè)化大潮，在醫(yī)療監(jiān)測、自動駕駛、教育培訓(xùn)、軍事裝備等領(lǐng)域具有極大研究價值與發(fā)展?jié)摿Γ?］。

按侵入大腦程度，腦機接口主要可分為“侵入式”和“非侵入式”兩種，分別對應(yīng)不同的使用場景。其中，“非侵入式”腦機接口已經(jīng)有了商業(yè)化應(yīng)用推廣；而由于技術(shù)及倫理原因，目前“侵入式”腦機接口仍停留在實驗室階段，未來可能在醫(yī)療場景下逐步實現(xiàn)技術(shù)落地應(yīng)用［3］。QY Research的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計全球腦機接口市場在2026年將達(dá)到27億元，年復(fù)合增長率為12.4％。目前，美國在腦機接口領(lǐng)域遙遙領(lǐng)先。美國的腦機接口技術(shù)（尤其是神經(jīng)界面技術(shù)）百花齊放，DARPA、Facebook、谷歌、亞馬遜、Neuralink等科研及商業(yè)巨頭也都在積極布局腦機接口領(lǐng)域，成果不斷涌現(xiàn)，并已形成較高的技術(shù)壁壘。

“侵入式”腦機接口需要通過開顱手術(shù)或者鉆透顱骨將腦電傳感器植入腦內(nèi)、具有更高的通信帶寬，以美國Neuralink公司為代表［4］。Neuralink公司已在“侵入式”腦機接口產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域取得一系列里程碑式成果，對腦機接口技術(shù)發(fā)展起到了引領(lǐng)效果：2019年3月，發(fā)布一項能夠快速將電線植入老鼠大腦的方法，即在移除一塊老鼠頭骨并插入一根針頭之后將柔性電極植入老鼠的腦組織，該成果被認(rèn)為是向人類大腦直接插入計算機潛在應(yīng)用系統(tǒng)邁出的重要一步；2019年7月，發(fā)布一項在截癱病患身上植入設(shè)備以輔助其操控外部設(shè)備（例如手機或電腦等）的新技術(shù)；2020年8月，Neuralink公司發(fā)布新一代可植入腦部的 Neuralink 設(shè)備LINK V0.9，同期公布“三只小豬”實驗（小豬大腦中被植入3000多個電極、可以同時監(jiān)測1000多個神經(jīng)元，通過數(shù)據(jù)分析可以知曉小豬的情緒變化等）；2021年3月，Neuralink公司宣布了其最新成果：將2個N1 Link腦機接口裝置植入獼猴的手和手臂區(qū)域的運動皮層，實現(xiàn)用意念玩乒乓球游戲（如圖2所示）。該實驗旨在探索建立一個安全有效的、無線的、可植入的臨床腦機接口系統(tǒng)。開顱手術(shù)的廣泛創(chuàng)傷給“侵入式”技術(shù)的臨床應(yīng)用帶來了困難，目前“侵入式”腦機接口技術(shù)正在探索盡可能避免開顱或者降低開顱風(fēng)險的方案。

“侵入式”腦機接口需要通過開顱手術(shù)或者鉆透顱骨將腦電傳感器植入腦內(nèi)，這可能會導(dǎo)致患者大腦的長期炎癥，而“非侵入式”腦機接口雖然對人沒有傷害，但是腦電信號微弱、識別準(zhǔn)確率和實時性有限（“非侵入式”的代表性產(chǎn)品包括俄羅斯Neurobotics公司2019年10月推出的利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和腦電圖將人腦中的圖像實時可視化的腦機接口技術(shù)、美國Cognion公司2021年3月推出可以將思想轉(zhuǎn)化為設(shè)備指令的腦機接口產(chǎn)品Cognixion ONE等）。如何構(gòu)建一種能夠平衡通訊速率（侵入式）和侵入性（非侵入式）的腦機接口系統(tǒng)——在“最低限度損傷大腦”和“最大限度利用大腦”之間達(dá)到平衡，是腦機接口研究中的一個重要挑戰(zhàn)、也是未來重要的研究方向［5］。2021年12月，澳大利亞神經(jīng)血管生物電子醫(yī)學(xué)公司Synchron公司的腦機接口技術(shù)在人體上實驗成功，通過推特直播的形式幫助漸凍癥患者在30 min內(nèi)發(fā)送了兩條推特，實現(xiàn)人類史上首次靠“意念”發(fā)送推特；2022年5月，Synchron公司宣布開展名為“COMMAND”的人體臨床試驗，首位患者來自紐約西奈山醫(yī)院；2022年7月，Synchron公司完成美國首例患者植入腦機接口手術(shù)。為了探索最小化顱內(nèi)腦電創(chuàng)傷的腦機接口方案，2022年7月，清華大學(xué)聯(lián)合團隊通過手術(shù)前的功能磁共振影像精準(zhǔn)定位目標(biāo)腦區(qū)，只用3個顱內(nèi)電極實現(xiàn)了微創(chuàng)植入腦機接口打字，速度達(dá)到每分鐘12個字符，每個電極的等效信息傳輸率達(dá)到20 bit/min［6］。同樣是專注于意念打字任務(wù)，2021年5月，斯坦福大學(xué)聯(lián)合團隊發(fā)布的基于腦機接口的手寫體打字成果，使用了192個微針硅電極，每個電極的等效信息傳輸率約為2 bit/min，每分鐘輸入90個字符并且準(zhǔn)確率超99%——這是此前使用腦機接口打字紀(jì)錄的兩倍多，接近同齡健全人每分鐘115個字符的智能手機打字速度（過程如圖3所示）。該成果的重要突破在于其速度與健全的同齡人在智能手機上發(fā)短信的速度相媲美，首次破譯了與手寫筆記有關(guān)的大腦信號［7］。

圖3???基于腦機接口的意念打字過程Fig.3???Process of mental typing based on BCI 3.2　可信人工智能

可信人工智能是DARPA近年重點推動的研究方向，因為未來人類高效管理人工智能“伙伴”必須建立在雙方信任和協(xié)作基礎(chǔ)之上。該研究旨在探索建立在人機協(xié)同基礎(chǔ)上的人機互操作和互信，能夠?qū)⑷祟悩I(yè)務(wù)專家的業(yè)務(wù)經(jīng)驗反饋給機器，幫助機器自我革新和迭代升級，產(chǎn)生對人類來說可解釋、可信的決策結(jié)果［8-10］。2022年6月，英國皇家聯(lián)合軍種研究所發(fā)布《人工智能中的信任：重新思考未來軍事指揮》報告認(rèn)為，各級（作戰(zhàn)操作員、指揮官、政治領(lǐng)導(dǎo)人和公眾等）的信任，是有效采用人工智能進行軍事決策的至關(guān)重要的前提，人類操作員和人工智能體之間的共生關(guān)系將為未來的指揮帶來巨大變革。

DARPA于2016年啟動的“可解釋人工智能（XAI）”（如圖4所示）計劃被公認(rèn)為是為解決上述挑戰(zhàn)而采取的最全面的軍事舉措［11］。該項目分為可解釋的學(xué)習(xí)方法、可解釋的心理學(xué)模型等兩個技術(shù)領(lǐng)域和一個評估框架，于2021年結(jié)束。其中，在可解釋的學(xué)習(xí)方法技術(shù)領(lǐng)域，該項目選擇了11個研究團隊探索了許多機器學(xué)習(xí)方法，例如易處理的概率模型和因果模型、強化學(xué)習(xí)算法生成狀態(tài)機、貝葉斯規(guī)則列表、視覺顯著圖等解釋技術(shù)。通過該項目，新的人工智能原型系統(tǒng)已經(jīng)能夠初步解釋自身邏輯原理，描述自身的優(yōu)、缺點，并解釋未來的行為表現(xiàn)。

圖4???DARPA“可解釋人工智能（XAI）”項目概念示意圖Fig.4???Conceptual diagram of DARPA’s XAI project

截至目前，可信人工智能已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界、軍政部門共同關(guān)注的焦點［12］。2021年7月，美國密歇根州立大學(xué)從計算的角度全面概述了可信人工智能的前沿研究進展，并將可信人工智能的研究方向凝練為6個最重要的方面：隱私性、安全與魯棒性、可解釋性、非歧視與公平性、環(huán)境福祉性和問責(zé)性與可審計性［13］。對于近年來已經(jīng)逐漸成為深度學(xué)習(xí)支撐技術(shù)之一的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可信性增強研究逐漸成為焦點：2022年4月，美國賓夕法尼亞州立大學(xué)認(rèn)為在當(dāng)前的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中隱私和魯棒性并不能得到保證，網(wǎng)絡(luò)本身也有在公平性和可解釋性的缺陷［14］；2022年5月，澳大利亞莫納什大學(xué)與美國伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校聯(lián)合團隊發(fā)布了可信圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述成果，指出了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他常見人工智能技術(shù)在可信研究中的典型差異，將擁抱可信設(shè)計理念、探索其他可信維度、研究多樣相互關(guān)系、設(shè)計模型不可知方法、建立可信技術(shù)生態(tài)5個方面視為基于可信人工智能的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來發(fā)展方向［15］。

3.3　虛擬現(xiàn)實

虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）、增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR）、擴展現(xiàn)實（eXtended Reality，XR）技術(shù)，是人機混合智能開展研究最早的技術(shù)方向［16］。2021年被認(rèn)為是“元宇宙元年”，2021年10月，F(xiàn)acebook改名Meta，投資1000億美元押注元宇宙，拉開了進軍元宇宙的大幕。元宇宙被認(rèn)為是將成為移動互聯(lián)網(wǎng)的“繼任者”，是一種全新的、以虛擬現(xiàn)實為主的新興計算平臺。彭博社估計，到2024年，元宇宙的市場規(guī)?？赡苓_(dá)到8000億美元。

在元宇宙概念的催動下，虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)在近期獲得更多關(guān)注并取得一定成果，軍事應(yīng)用步伐不斷加快，主要應(yīng)用于軍事訓(xùn)練［17］。傳統(tǒng)訓(xùn)練方式往往要考慮訓(xùn)練地點、成本和后勤資源，存在客觀衡量進展能力不足，缺乏精確反饋能力的問題；而采用沉浸式訓(xùn)練來增強（或取代）現(xiàn)場訓(xùn)練，充分利用虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實技術(shù)的進步，能夠讓作戰(zhàn)人員身臨其境，為作戰(zhàn)人員提供互動體驗和可持續(xù)學(xué)習(xí)的訓(xùn)練環(huán)境，讓作戰(zhàn)人員的大腦在體驗、認(rèn)知、行為和情感等多個層面上參與訓(xùn)練。

美國方面，空軍和陸軍是這些技術(shù)應(yīng)用較為密集的軍種。美國空軍方面：早在2020年，美國空軍宣布內(nèi)利斯空軍基地新的“虛擬測試與訓(xùn)練中心（VTTC）”正式落成，未來聯(lián)合空中作戰(zhàn)訓(xùn)練將在此進行。戰(zhàn)斗機飛行員可在此通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)模擬與實力相當(dāng)國家及其他對手作戰(zhàn)的情形，練習(xí)先進戰(zhàn)術(shù)。2022年2月，美國諾斯羅普·格魯曼公司宣布將在DARPA“感知賦能任務(wù)指導(dǎo)（PTG）”項目資助下開發(fā)嵌入到增強現(xiàn)實頭盔的人工智能助理樣機——“作戰(zhàn)人員與背景自適應(yīng)推理直覺助理（OCARINA）”，利用先進的信息處理和增強現(xiàn)實接口，人工智能助手將通過語音和圖形在正確的地點和時間提供反饋和指導(dǎo)，以協(xié)助旋翼飛行員執(zhí)行預(yù)期和意外任務(wù)。美國陸軍方面：2022年1月，美軍發(fā)布了美國陸軍未來司令部 31 項標(biāo)志性現(xiàn)代化計劃之一的“集成視覺增強系統(tǒng)（IVAS）”成果，能夠為士兵提供更清晰、數(shù)據(jù)更豐富的戰(zhàn)場態(tài)勢影像；為了滿足在實況訓(xùn)練演習(xí)中更準(zhǔn)確地模擬關(guān)鍵武器系統(tǒng)效果的需求，2022年6月，美國陸軍開發(fā)了依托于“合成訓(xùn)練環(huán)境實兵訓(xùn)練系統(tǒng)（STE-LTS）”項目（如圖5所示）和“模擬、培訓(xùn)和儀器儀表敏捷采集響應(yīng) （STAAR） ”項目的“合成訓(xùn)練環(huán)境實況訓(xùn)練系統(tǒng)”，地形成像和虛擬現(xiàn)實生態(tài)系統(tǒng)的最新進展為更精確的交互式技術(shù)打開了大門。

虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用還處于探索階段，目前發(fā)展過程中遇到一些瓶頸性問題，主要存在于以下4個方面：（1）在技術(shù)革新層面，相關(guān)技術(shù)探索的不確定性較強，算力、網(wǎng)絡(luò)帶寬和時延的限制依然很大，特種設(shè)備對無線網(wǎng)絡(luò)、非標(biāo)準(zhǔn)互聯(lián)網(wǎng)的傳輸要求很高；（2）在能源供給層面，大規(guī)模連接的虛擬現(xiàn)實應(yīng)用場景的平穩(wěn)運行離不開數(shù)據(jù)中心、算力中心、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、通信基站、電力能源等新型基礎(chǔ)設(shè)施支撐，而這些基礎(chǔ)設(shè)施的運轉(zhuǎn)則需要更為龐大的能源供給；（3）在金融監(jiān)管層面，虛擬現(xiàn)實場景（特別是元宇宙場景）中存在較多虛擬資產(chǎn)，然而虛擬資產(chǎn)的價值難以量化并可能伴隨洗錢等問題；（4）法律規(guī)范層面，應(yīng)用場景的多元化和沉浸式，會帶來過度沉迷、虛擬犯罪、隱私保護等合規(guī)治理問題，虛擬數(shù)字人的產(chǎn)權(quán)繼承，數(shù)字藏品的金融化等方面也存在法律合規(guī)風(fēng)險。

3.4　環(huán)境感知

人機混合智能是由“人-機-環(huán)境”相互作用而產(chǎn)生的新型智能系統(tǒng)，如何強化對環(huán)境信息的感知、強化對環(huán)境變化的適應(yīng)、強化與環(huán)境的交互與共生，是人機混合智能發(fā)展所必須解決的關(guān)鍵問題。Gartner在2022年10月發(fā)布的《2023年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢》中，感知和適應(yīng)外部環(huán)境快速變化、在環(huán)境中迭代升級的自適應(yīng)人工智能（Adaptive AI）在列。

強智能體與環(huán)境進行充分交互的理念，最初體現(xiàn)在1950年艾倫·圖靈提出的被稱為“模仿游戲”的圖靈測試；2022年，具身智能（Embodied AI）研究熱潮再度掀起，成為當(dāng)前最熱門的人工智能研究方向之一?！熬呱怼钡暮x不是身體本身，而是與環(huán)境交互以及在環(huán)境中做事的整體需求和功能。2022年10月，由圖靈獎獲得者Yoshua Bengio和Yann LeCun領(lǐng)銜的一批致力于機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)科學(xué)結(jié)合研究的科學(xué)家共同執(zhí)筆，發(fā)布《邁向下一代人工智能：催化神經(jīng)人工智能革命》白皮書［18］，提出通用智能的基本要素在于智能體與世界（環(huán)境）進行感覺運動交互的能力；提出作為通用人工智能的終極挑戰(zhàn)標(biāo)準(zhǔn)之一的“具身圖靈測試”。美國谷歌機器人團隊在2022年4月和7月分別提出SayCan模型和LM-Nav模型，這兩個模型均面向多模態(tài)復(fù)雜環(huán)境，通過自然語言形式的指令讓機器人在真實環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。2022年6月，美國艾倫人工智能研究院從與環(huán)境交互的角度提出一種在復(fù)雜環(huán)境中檢測特定物體方面更準(zhǔn)確的技術(shù)，檢測準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法高了近12%［19］。

近年來，DARPA不斷強化環(huán)境感知方面研究。2019年基于“人工智能探索（AIE）”項目發(fā)布“基礎(chǔ)性人工智能語言獲?。℅AILA）”項目，旨在使計算系統(tǒng)能夠以類似于兒童的方式獲取語言（兒童獲得語言的基礎(chǔ)是他們對周圍環(huán)境的聽覺和視覺信息的感知），進一步研究和開發(fā)一系列基礎(chǔ)語言獲取模型和自動語言獲取原型，最終學(xué)習(xí)理解英語文本和語音。2022年9月，DARPA發(fā)布“環(huán)境驅(qū)動的概念化學(xué)習(xí)（ECOLE）”項目公告，旨在創(chuàng)建能夠從環(huán)境中持續(xù)感知和學(xué)習(xí)語言和視覺的人工智能智能體，以便在時間敏感、任務(wù)關(guān)鍵的國防部分析任務(wù)期間，對圖像、視頻和多媒體文檔進行可靠性和健壯性的人機協(xié)作分析。該項目對于改變當(dāng)前的機器學(xué)習(xí)方法具有重要意義，可在保障計算系統(tǒng)需要能夠與人類進行通信和合作的同時促進“人-機-環(huán)境”高效交互與協(xié)同，并隨著時間的推移提高了計算系統(tǒng)性能。

4 人機混合智能的面臨的挑戰(zhàn)分析

當(dāng)前人機混合智能所面臨的挑戰(zhàn)概述如下。

（1）人、機權(quán)責(zé)分工。當(dāng)人和機器共同完成一項共同的任務(wù)時，首先需要進行分工，如果對任務(wù)目標(biāo)、業(yè)務(wù)約束、可用資源等的理解不足、邊界不清，那么就可能導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行過程中，人、機的功能分配、權(quán)責(zé)劃分不協(xié)調(diào)。輕則導(dǎo)致人、機、環(huán)境各自的優(yōu)點都沒有發(fā)揮出來，重則導(dǎo)致任務(wù)因組織混亂而失敗，無法實現(xiàn)在開放真實環(huán)境下的智能程度和主動效力的最大化。

（2）人、機交互接口。作為通聯(lián)人類智能和人工智能的橋梁，人機交互接口扮演著重要的角色，人類對于機器生成的結(jié)果（例如作戰(zhàn)方案）的修改，需要通過人機交互接口反饋給人工智能算法，后者基于此完成增量重訓(xùn)練、重新學(xué)習(xí)人類經(jīng)驗與業(yè)務(wù)約束。圖形化接口是當(dāng)前人機交互接口的主流形態(tài)，但是存在可擴展性差的問題；自然語言（含語音）形式的人機交互接口將是未來的形態(tài)，作為其核心技術(shù)的智能語音助理技術(shù)雖然目前應(yīng)用較廣，但是在響應(yīng)速度、處理復(fù)雜問答能力、利用歷史問答能力等方面較弱。

（3）倫理規(guī)制。隱私和安全是目前各方關(guān)心的核心問題，如果人人都用意念交流，世界可能將會沒有秘密可言，容易導(dǎo)致黑客入侵大腦；此外，相關(guān)技術(shù)可能加劇不平等，因為并非所有人都有實力擁有這項技術(shù)，它將進一步鞏固精英階層的優(yōu)勢。因此，研究者和開發(fā)者們需對這件事持嚴(yán)肅態(tài)度，關(guān)于機器倫理的每一個步驟，都需經(jīng)過倫理委員會的審查，確保計算機在人類的控制下而不會出現(xiàn)計算機脫離人控制的現(xiàn)象、人機混合智能是對人的“增強”而非“干預(yù)”。

5 人機混合智能對未來軍事發(fā)展的啟示

人機混合智能必將加速軍事變革進程，對作戰(zhàn)樣式、裝備體系、戰(zhàn)斗力生成模式等都會帶來根本性改變，甚至?xí)l(fā)一場深刻的軍事革命。

在情報智能分析方面，相關(guān)任務(wù)通常具有業(yè)務(wù)目標(biāo)多樣、分析結(jié)果未知、分析過程復(fù)雜等特點，因此既需要強大的系統(tǒng)分析能力對大數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析和深度理解，同時亟需交互式、靈活性、可迭代的分析結(jié)果可視化，供業(yè)務(wù)人員依托業(yè)務(wù)常識與經(jīng)驗進行專業(yè)的業(yè)務(wù)判斷并做出分析決策，以及通過人機交互接口對機器產(chǎn)生的決策方案進行修改、算法對修改內(nèi)容進行自學(xué)習(xí)，實現(xiàn)人機智能混合協(xié)同處理。因此，以情報大數(shù)據(jù)深度分析應(yīng)用為主要抓手，通過對多源異質(zhì)多模態(tài)大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合，利用融合了人、機智能的分析過程，輔助用戶從大數(shù)據(jù)中萃取關(guān)鍵情報。

在作戰(zhàn)輔助決策方面，不同類型、不同功能的無人裝備協(xié)同合作完成不同場景和復(fù)雜程度的任務(wù)，已經(jīng)成為當(dāng)前戰(zhàn)場常態(tài)，能夠有效提升作戰(zhàn)效率和資源利用率。在上述“機-機”配合基礎(chǔ)上，把人的業(yè)務(wù)常識與經(jīng)驗引入到智能作戰(zhàn)系統(tǒng)的攻防輔助決策生成的回路中，利用人對模糊、不確定問題分析與響應(yīng)的優(yōu)勢，彌補機器智能在處理上述問題時的缺陷，最終形成“1+1>2”的增強智能形態(tài)。此外，機器所生成軍事行動決策必須對業(yè)務(wù)人員可解釋、可信。

在人機編隊作戰(zhàn)方面，無論在陸戰(zhàn)、空戰(zhàn)還是海戰(zhàn)，特定裝備的人機協(xié)同和互信關(guān)系發(fā)生了根本的變革，單純的人工智能與人類智能都不能發(fā)揮最大效能，由人機混合編組共同承擔(dān)作戰(zhàn)任務(wù)將成為常態(tài)：大量的無人系統(tǒng)與裝備在前沿局部自主交戰(zhàn)，人在旁路調(diào)控將成為主要攻防模式——人由前置轉(zhuǎn)為后置、由體力變?yōu)橹腔?、由具體執(zhí)行變?yōu)橹笓]控制。

6 結(jié)束語

未來戰(zhàn)爭是人、機、環(huán)境融合的戰(zhàn)爭，它不僅僅是智能化戰(zhàn)爭，更是智慧化戰(zhàn)爭，未來的戰(zhàn)爭不但要打破形式化的數(shù)學(xué)計算，還要打破傳統(tǒng)思維的邏輯算計。人類智能在感知、推理、歸納和學(xué)習(xí)等方面具有機器智能無法比擬的優(yōu)勢，機器智能則在搜索、計算、存儲、優(yōu)化等方面領(lǐng)先于人類智能，兩種智能具有很強的互補性。人與機器協(xié)同融合、互相取長補短將形成一種新的“1+1>2”的增強型智能，也就是人機混合智能。這種智能是一種雙向閉環(huán)系統(tǒng)，既包含人，又包含機器。其中，人可以接受機器的信息，機器也可以讀取人的信號，兩者相互作用、互相促進。在此背景下，人工智能的根本目標(biāo)已經(jīng)演進為提高人類智能，更有效地輔助人類完成復(fù)雜動態(tài)的智能任務(wù)。

編輯：黃飛

?