老子在《道德經》第二十一章寫道:"道之為物,惟恍惟惚。惚兮恍兮,其中有象;恍兮惚兮,其中有物。窈兮冥兮,其中有精;其精甚真,其中有信。"（“道”這個東西，沒有清楚的固定實體。它是那樣的恍恍惚惚啊，其中卻有形象。它是那樣的恍恍惚惚啊，其中卻有實物。它是那樣的深遠暗昧啊，其中卻有精質；這精質是最真實的，這精質是可以信驗的）。

人類的智慧又何嘗不是如此呢？它既存在于虛無縹緲的狀態中，又存在于具象的事物之中；它既讓人感到迷茫，又讓人感到清晰；它深邃而神秘的，總是在模糊和清晰之間尋找平衡，去探索深邃的道理，發現其中的真正意義和價值。

平心而論，目前的機器并沒有真正的創新意識（思維）。機器只能執行預設的程序和算法，缺乏自主思考和創造性的能力。雖然一些機器學習和人工智能技術可以模擬人類思維的某些方面，但它們仍然是在預設的框架內運行，并不能像人類一樣自由地思考、發現和創新。因此，要讓機器真正具備創新意識，還需要更先進的技術和算法的發展。有人認為：“AI最怕系統”，實際上是指在AI領域中，一個完整的系統往往比一個單獨的算法或模型更加重要和有價值。這是因為AI系統的構建不僅涉及到算法的選擇和優化，還包括數據的處理、模型的訓練、系統的架構設計、部署和維護等多個方面。如果這些方面的任何一個環節出現問題，都可能導致整個AI系統的失效或者出現嚴重的錯誤。因此，在構建AI系統時，需要綜合考慮各個方面的因素，進行全面的規劃和設計，以確保系統的穩定性、可靠性和性能。

人機融合智能中的多極動態性表明了人機融合智能不是一個靜態的概念，而是一個不斷發展和演進的過程。在這個過程中，人和機器之間的相互作用會不斷地變化，這種變化可能會涉及到多個方面，比如技術、社會、文化等等。人機融合智能本身并不是一個單一的概念，而是由多個因素共同構成的復雜系統，這些因素之間的相互作用會對人類及其智能的發展產生深遠的影響。

雖然人機融合智能涉及到大量的數據處理和信息分析，但機器并非只負責重復性的任務，人類也并非只負責處理雜亂的問題。實際上，機器和人類在人機融合智能中各自扮演著不同的角色，相互協作，共同完成復雜的任務。機器在人機融合智能中發揮的作用主要是進行大規模的數據處理和信息分析，從而提供基礎的決策和智能支持。機器可以利用深度學習、人工神經網絡等技術，對大量數據進行訓練和分析，以識別模式、發現規律，從而提供有效的預測和判斷。而人類在人機融合智能中則發揮著更高層次的思考、判斷和創新能力。人類可以從機器提供的數據和信息中，提取出更深層次的意義，進行復雜的分析和推理，從而作出更為精準的判斷和決策。此外，人類還可以利用自己的主觀能動性和創造力，對機器智能進行引導和優化，從而提高整個人機系統的智能水平。

人與機器協同的好壞常常通過這幾個指標進行測量或評價：1.效率提升程度：協同是否能夠提高工作效率，減少人力成本和時間成本。2.質量提升程度：協同是否能夠提高工作質量，減少錯誤率和失誤率。3.用戶滿意度：協同是否能夠提高用戶滿意度，提供更好的服務和體驗。4.成本節約程度：協同是否能夠降低企業的運營成本，提高企業的利潤率。5.風險控制能力：協同是否能夠幫助企業降低風險，提升企業的安全性和可靠性。

在充滿變化和欺騙環境中，人機融合智能應該采取以下措施：1. 加強安全保障：對智能系統進行全面安全審查，增強系統的安全性，防止黑客攻擊和惡意軟件的入侵。2. 提高識別能力：智能系統應該具備更高的識別能力，能夠準確地辨別真假信息，避免在欺騙環境中受到誤導。3. 強化教育宣傳：加強對公眾的教育宣傳，普及人機融合智能系統的工作原理和使用方法，提高公眾的防范意識，避免遭受欺騙。4. 加強監管管理：對人機融合智能系統進行全面監管管理，確保其合法合規運營，防止其被用于違法犯罪活動。5. 推動技術創新：不斷推動人機融合智能技術的創新，加強研究，提高系統的智能化水平，更好地滿足公眾需求。

在人機融合智能系統中，如若人類的價值性反思與機器的事實性反饋不一致時，我們應該優先考慮人類價值性反思。因為在很多情況下，人類的價值觀念比事實性反饋更為重要，尤其是在涉及到倫理和道德問題的時候。對于這種情況，我們可以采取以下幾種方式：1. 重新調整系統的學習算法，使其能夠更好地理解人類的價值觀念，并優先考慮這些價值觀念。2. 設計一個反饋機制，讓用戶能夠及時地提供對系統的評價和反饋，以便及時修正系統的錯誤。3. 引入人類專家的意見和建議，讓其對系統進行評估和指導，以確保系統的決策符合人類的價值觀念。4. 制定明確的規則和準則，以確保系統在做出決策時會考慮到人類的價值觀念，并避免偏差和誤判。

在人機環境交互系統中，若人的主觀能動性和創造力與機器的信息處理過程不一致，可以采取以下措施：通過提高機器的智能化水平，使其更好地理解人類的主觀能動性和創造力，從而更好地與人類進行交互；在人機交互過程中，應該加強人機協同，讓機器更好地理解人類的意圖和需求，同時也讓人類更好地理解機器的工作原理和能力，通過協同工作實現優勢互補；在人機交互設計中，應該注重人類主觀能動性和創造力的體現，讓機器更加貼近人類的使用需求，提高人機交互的效率和舒適度；提高人類的科技素養，讓人類更好地理解機器的工作原理和能力，從而更好地與機器進行交互；加強人機交互技術的研發，不斷提高機器的智能化水平和人機交互的效率，更好地滿足人類的使用需求。

在人機融合智能中，測量和計算是密切相關的。測量是指通過實驗或觀察來確定對象或現象的量度值。計算是對量度值進行數學處理，以得出所需的結果。在科學和工程領域中，測量和計算通常是相互依存的，測量結果提供了計算所需的數據，而計算結果則可以幫助我們理解測量結果并做出正確的決策。因此，測量和計算都是人機融合智能研究和工程實踐中不可或缺的重要工具。

人的智能是一個復雜的概念，目前還沒有一個統一的計算方法或測試標準。不過，我們可以參考一些心理學家和智能測試專家提出的智力測驗來初步了解人的智能水平。目前最常用的智力測驗是普遍智力測驗，如韋氏智力量表（Wechsler Adult Intelligence Scale, WAIS）和斯坦福-比奈特智力測驗（Stanford-Binet Intelligence Scale）。這些測驗主要測試人的語言能力、數學能力、空間能力、記憶能力、推理能力等方面，并通過對測試結果的分析和比較來評估一個人的智力水平。但是，需要注意的是，這些智力測驗只能測量人的某些方面的智力水平，而不能立體地反映人的智能。人的智能還包括情感智能、創造力、社交能力、實踐能力等方面，這些方面的智能難以通過傳統的智力測驗來衡量。因此，人的智能是一個相對主觀和多維的概念，不能簡單地用一個指標或標準來衡量。

測量人的智能通常采用智力測驗，其中最常用的是韋氏智力量表（Wechsler Intelligence Scale）。韋氏智力量表是一種標準化的測驗，用于評估個體的智力水平，包括智力總分和各種子測驗得分。其主要包括兩個版本：WAIS（Wechsler Adult Intelligence Scale，成人版）和WISC（Wechsler Intelligence Scale for Children，兒童版）。除了韋氏智力量表，還有其他一些智力測驗，如斯坦福-比內特智力量表（Stanford-Binet Intelligence Scale）和Raven標準逐步矩陣測驗（Raven's Progressive Matrices Test）等。除了智力測驗，還有其他一些方法可以測量人的智能水平，例如學校成績、工作表現、專業技能等。但這些方法只能反映個體在特定領域的表現，不能全面反映個體的智能水平。另外，特別強調的是，智力測驗也存在一些局限性，例如文化和語言差異、測試環境等因素都可能影響測試結果。因此，在使用智力測驗進行智力評估時，需要注意考慮這些因素的影響。

機器的智能是通過人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術來實現的。目前，評估機器智能的主要指標是AI算法的性能表現，包括準確率、精度、召回率、F1值等。這些指標主要是通過對AI算法進行測試和評估來得出的。另外，還有一些經典的評估標準，如圖靈測試（Turing Test）和智能體競賽（Robocup）等。圖靈測試是評估計算機是否具有智能的一種方法，測試者需要通過對話來判斷對方是否是機器，如果無法判斷，那么機器就具有智能。智能體競賽則是通過機器人足球比賽等方式來評估機器的智能水平。這些評估方法只能評估機器在特定任務上的表現，不能全面反映機器的智能水平。況且，機器的智能目前還遠遠不能與人類智能相比，所以評估計算機智能的方法和指標仍需要不斷完善和發展。

測量機器智能通常采用以下幾種方法：1. 基于規則的方法：通過定義一套規則集，讓機器在特定情境下自動執行規則，從而評估機器的智能水平。2. 基于統計的方法：通過對機器進行大量數據訓練和學習，讓機器能夠自動識別模式和規律，從而評估機器的智能水平。3. 基于專家系統的方法：通過將專家的知識和經驗編碼進機器中，讓機器能夠自動模擬專家的決策過程，從而評估機器的智能水平。4. 基于深度學習的方法：通過模擬人類神經網絡的結構和功能，讓機器能夠自動學習和優化自身的算法，從而評估機器的智能水平。以上方法各有優缺點，需要根據具體情況選擇合適的評估方法。此外，評估機器智能水平的指標也有很多，如圖像、語音、自然語言處理、機器翻譯、面部識別等等。

在科研中，我們常常通過人機交互評估來測量人機交互好壞的程度。人機交互評估是一種系統性的方法，旨在評估人類與機器系統之間的交互質量，它可以幫助設計師和開發人員了解用戶與機器系統之間的交互體驗，并提供反饋和指導，以提高人機交互的質量。人機交互評估可以采用多種方法和技術，包括問卷調查、用戶測試、觀察和日志分析等。其中，用戶測試是最常見的方法之一。用戶測試可以讓用戶在實際使用機器系統的情況下，評估系統的易用性、效率、滿意度等方面，以確定系統的交互質量。觀察和日志分析則可以幫助評估人類與機器系統之間的交互過程，并提供反饋和指導，以改進系統的交互設計。

同時，我們可以通過一些量化指標來計算人機交互的好壞程度。其中一些常用的指標包括：1. 任務完成時間：這是衡量用戶完成某項任務所需時間的指標。任務完成時間越短，表示人機交互越好。2. 錯誤率：這是衡量用戶在完成任務時所犯錯誤的比率。錯誤率越低，表示人機交互越好。3. 任務完成率：這是衡量用戶完成某項任務的成功率。任務完成率越高，表示人機交互越好。4. 用戶滿意度：這是衡量用戶對于人機交互體驗的滿意程度。用戶滿意度越高，表示人機交互越好。5. 操作次數：這是衡量用戶在完成某項任務時所需的操作次數。操作次數越少，表示人機交互越好。以上指標可以通過用戶測試等方法來進行測量和計算。同時，不同類型的應用和用戶群體可能需要使用不同的指標來衡量人機交互的好壞程度。因此，在進行人機交互評估時，需要根據具體情況選擇合適的指標。

人機交互中的自主性和協同性是兩個相互關聯、相互促進的概念。自主性指的是在交互過程中，個體能夠自主地進行思考和行動，不受外界干擾和控制，具有一定的自主決策能力。而協同性則是指智能體之間在交互過程中能夠互相配合、合作，達到共同的目標。自主性和協同性相互作用，可以促進交互的順利進行和交互結果的優化。隨著科技的不斷發展，人機交互方式也越來越多樣化和復雜化，人們需要在交互中更加注重自主性和協同性的平衡。過于強調自主性可能導致個體行為過于孤立和自我中心，而過于強調協同性則可能導致個體失去自主性和創造性。因此，在交互中兼顧自主性和協同性，既能保持個體的獨立性和主動性，又能實現共同協作和交互目標，是非常重要的。

機器自主程度大小可以通過一些指標來評價，但是這些指標仍然存在一定的主觀性和不確定性。以下是一些可能用于評價機器自主程度的指標：機器能否在沒有人類干預的情況下自我學習、自我改進；機器能否基于自身的學習和數據分析做出決策；機器能否在沒有人類干預的情況下自主執行任務；機器能否感知周圍環境并做出相應的反應；機器能否理解人類的語言和行為，并做出相應的反應。

人機融合智能可以理解為人類和機器系統之間的協同工作，以達到更高效、更準確的智能處理。在這個過程中，清晰和模糊是兩個重要的概念。首先，清晰指的是事物具有明確的定義和邊界，能夠被準確地描述和處理。例如，數字、邏輯等概念可以被機器系統精確地處理和計算，而人類也可以準確地理解和運用這些概念。其次，模糊指的是事物具有不確定性和模糊性，難以被精確地定義和處理。例如，人類的語言表達和情感體驗等就具有一定的模糊性，而這些方面的處理對于機器系統來說則相對困難。因此，人機融合智能是清晰和模糊的綜合過程，需要人類和機器系統共同合作來處理各種問題。在處理清晰問題時，機器系統可以提供高效、準確的計算和處理能力；在處理模糊問題時，人類則可以提供更好的語言理解、情感體驗等方面的能力。兩者相互補充，形成一種協同工作的模式，從而實現更高效、更智能的處理。不考慮人機各自智能程度的計算，兩者在特定環境下的人機融合智能程度我們做了一個基本公式，見下方：

人機融合智能系統中人、機協同的智能程度，其大小與兩個智能體的智能程度成正比、與兩者一致性的大小成反比。即：

AI（人機協同）=e*AI（人）* AI（機）/ K

式子里的e為比例系數，其結果取決于交互環境的復雜性，K為AI（人）* AI（機）的同向程度，即一致性角度（人、機智能具有共識性的大小）。機機協同的合成智能大小也類似。

審核編輯 ：李倩