《智能系统》第10章 人机协同系统

9 of 31
高级人工智能人才培养丛书
第十章 人机协同系统
10.1 人机协同系统概述 10.2 运行机制 10.3 智能迁移 10.4 案例 习题
10 of 31
10.3 智能迁移
第十章 人机协同系统
所谓的专家系统，通常认为是“一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个 领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域 的问题。⋯⋯简言之，专家系统是一种模拟人类专家解决专业领域问题的计算机程序系 统”。
5 of 31
高级人工智能人才培养丛书
第十章 人机协同系统
10.1 人机协同系统概述 10.2 运行机制 10.3 智能迁移 10.4 案例 习题
6 of 31
10.2 运行机制
第十章 人机协同系统
1．人机协同系统的结构
人机协同系统的组成可以分为三大部分：人、人机交互接口、计算机。
人机协同系统结构
3 of 31
10.1 人机协同系统概述
2．中外研究
第十章 人机协同系统
在国内，已经有不少学者和专家对人机协同系统(或人机结合系统)进行了研究。 1984年，张守刚、刘海波在讨论机器求解问题时就已经提出，在机器推理和求解问 题的过程中，必须由人来参与。如何将问题形式化，如何将推理规则及程序放到机 器中，以及如何解决机器在求解问题时遇到的难题，都需要人来处理。“机器求解 问题，实际上是人、机求解问题系统。人的智能加上物化的智能、机器智能所构成 的人、智能机系统将是今后智能系统发展的一个重要方向。”[2] 1988年，马希文 提出了人与机器结合的观点，人利用机器，机器辅助人，共同完成一项复杂的工作。 [3]1990年，钱学森在研究系统科学和工程时，第一次提出了“综合集成工程” ( Meta—synthetic Engineering) 的构想。所谓的“综合集成工程”，是对开放复 杂巨系统的研究基础上提炼、概括和总结出来的一种工程研究方法。
最早的专家系统是由费根鲍姆等于1968年研发的DENDRAL，能够进行质谱数据分 析，并推断化学分子的结构，基本达到了化学专家的水平。早期的专家系统架构简单、 功能单一，人机交互界面生硬，缺乏自主学习能力。专家系统中的计算机通常只能负责 数据计算和部分推理任务，而数据库的修改、推理机的设计运行、人机交互界面的优化 等工作通常只能由设计运行人员来负责。随着技术的不断进步，专家系统开始逐渐向多 任务、协同运行、机器学习等方向发展，并引入了不确定推理、蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）算法等最新的推理机制和算法，并且具备了一定的自我纠错功能。 AlphaGo就是其中的最新代表。
4 of 31
10.1 人机协同系统概述
2．中外ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ究
第十章 人机协同系统
在国外，也有大量学者对人机结合或人机协同系统进行了研究。其中，比较有代表 性的有，1991年，美国著名人工智能与计算机学家费根鲍姆(Edward Albert Feigenbaum) 与里南(Douglas Lenat)提出了“人机合作预测”(Man－Machine Synergy Prediction)的概念，他们认为人与计算机之间可以成为一种同事的关系，人与 计算机所需要做的工作就是执行自己所最精通的工作。2014年，美国学者艾萨克森 (Walter Isaacson)指出，当下最重大的创新来自于人的灵感与计算处理能力的结合。 “人类和计算机共同发挥各自的才能，共同合作，总会比计算 机单独行事更具创造 力。……人类与机器相结合的 做法，则会持续不断地产生出令人惊叹的创新。 ……数字时 代举足轻重的先驱们也是这么想的，比 如万尼瓦尔·布什( Vannevar Bush) 、利克里德 ( Joseph Carl Robnett Licklider) 和道格·恩格尔巴特 ( Doug Engelbart ) 。‘人脑和计 算机将会非常紧密地 结合起来，二者的协同合作将会产生一种人脑未曾 想到过的思考方 式，能够产生我们当前所熟知的信 息处理机器所不能实现的数据处理方式。
（3）计算机。计算机可以分为数据库、规则库、进程方法库及推理机。数据库是 概念、事实、状态，以及假设、证据、目标等的集合。规则库是规则、指示等因果关系 或函数关系的集合。进程方法库是问题分解、评价、搜索、匹配和文件链接等过程和步 骤的集合。推理机则主要用来实现推理功能。计算机中，关于数据和知识的存储应当保 证安全可靠，不受扰动和破坏。
8 of 31
10.2 运行机制
2．人机协同系统的运行机制
第十章 人机协同系统
人机协同系统的运行机制可以分为以下步骤： （1）人把观测到的数据，经过分析、推理和判断之后的结果通过人机交互接口输 入计算机。 （2）计算机通过数据库、规则库、进程方法库，对输入的结果进行分析、搜索、 匹配和评价，并传输给推理机进行数据推理，推理机再把推理的结果反馈给人。 （3）人机协同推理：如果有些算法或模型已知时，则通过人机交互接口确定某些 参数，选择某些多目标决策的满意解。 （4）如果算法或模型未知，则基于人的自身经验，对结果进行评价和选择，实现 最终的推理与决策。
高级人工智能人才培养丛书
智能系统
高级人工智能人才培养丛书
第十章 人机协同系统
10.1 人机协同系统概述 10.2 运行机制 10.3 智能迁移 10.4 案例 习题
2 of 31
10.1 人机协同系统概述
1．智能系统概述
第十章 人机协同系统
人机协同系统又称为人机结合系统( Human－Computer Associative Systems) 、人机整合系统( Human－Computer Integrated Systems)。通常认 为，人机协同系统是由人和计算机（含嵌入式控制系统）共同组成的一个系统，其 中计算机主要负责处理大量的数据计算以及部分推理工作(例如演绎推理、归纳推 理、类比推理等)，在计算力不够的部分，比如选择、决策以及评价等工作，则需 要由人来负责，从而充分发挥出人的灵活性与创造性，人与计算机相互协同，密切 协作，可以更为高效地处理各种复杂的问题。
7 of 31
10.2 运行机制
1．人机协同系统的结构
第十章 人机协同系统
（1）人。人通过观测得到的数据，进行分析、推理和判断得到的结果，经过人机 交互接口传输给计算机。对计算机输出的结果进行再次加工，如进行结果的评估与决策。
（2）人机交互接口。人与计算机进行信息交互的接口界面。人机交互接口应当尽 可能提供全面、透彻、灵活的直观信息；人与计算机可以通过计算机语言、自然语言及 图形等方式进行对话。