人机智能融合——人工智能的未来发展方向

在人机智能融合时，有一件事非常重要，就是这个人要能够理解机器如何看待世界，并在机器的限制内有效地进行决策。反之，机器也应对配合的人比较“熟悉”，就像一些体育活动中的双打队友一样，如果彼此间没有默契，想产生化学变化般的合适融合、精确协同就是天方夜谭。有效地人机智能融合常常意味着将人的思想带给机器，这也就意味着: 人将开始有意识地思考他通常无意识地执行的任务；机器将开始处理合作者个性化的习惯和偏好；两者都还必须随时随地地随环境的变化而变化……高山流水，电脑与心灵相互感应，充分发挥两者的优点和长处，如人类可以打破逻辑运用直觉思维进行决策、机器能够检测人类感觉无法检测到的信号能力等等。人类所理解的每一个命题，都必定是全然是由我们所获知的各种成分所组成的。意识是一种对隐显关系的梳理，有时表现为直觉。

人的直觉是同化、顺应之间的自由转换，能够灵活自如地进行不完全归纳和弹性演绎，更重要的是: 这一切都是由内而外的自主行为。直觉经验本质上是一种感性，一种自动意识性关联和得意忘形。直觉是把存在性、可能性、意向性、潜在性勾兑显化的一种方式，也是把零碎、散化的数据信息知识非常逻辑表征，其中的粘合剂就是情感（机器所不具备的能力）-一种独特的智能--情智，直觉本质上就是通情达理，能够隐约看见许多通过理性逻辑看不到的关系、联系，从而把许多平时风马牛不相及的属性、成分（包括主观臆想客观存在）关联在一起形成某种意向性的可能存在。而机器更适合于分类聚类，利用人类部分可以描述化、程序化的形式语言实现强监督学习、构建认知模型、辅助决策等方面。

当前，人机之间的理解都是单向性的，之间的学习也是，只不过逐渐开始出现了双向性的苗头，人机之间开始理解一些以前认为不含理解成分的对象和事物，慢慢把人的主动性与机的被动性有效地混合起来。人处理其擅长的包含“应该”（should）等价值取向的主观信息，机器则计算其拿手的涉及“是”（being）等规则概率统计的客观数据，进而把休谟之问变成了一个可执行可操作的程序性问题，也是把客观数据与主观信息统一起来的新机制，即需要意向性价值的时候由人来处理，需要形式化（数字化）的事实时候由机器来分担，从而产生了一种人+机大于人、人+机大于机的效果。