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原创 刘伟 人机与认知实验室
人脑很有意思，它既是物体，符合物理规律，又不仅仅是物体，还有生理规律，更有意思的是它竟然还有超越物体的——艺术性，即心理规律。
人脑能够产生智能，但仅有人脑却是万万不能产生智能，智能是内外双源性输入、上下多元性处理、前后差异性反作用输出共同“交”、“互”、“协”产生出的，脑只是其中的一个环节而已。
如人脑在看东西的时候，40%的信息来自于皮层。人们的期待，决定他们会看到什么东西，会忽略什么东西，而这种期待的来源不仅仅是个人的记忆和生活经验，更是文化的价值和文化各种各样的对人的心理建构。
人工智能是外部的输入—内部的处理—外部的输出—外部反馈的计算过程，人类的智能是内外部混合的输入—上下多元性处理—内外部混合输出—前后差异性反思/反馈的算计过程，机理不同、机制不一致，也是人机环境难以完美“交”、“互”、“协”的原因之一。
因此，态势感知过程中，我们应当注意：首先，“感”的内容，在很大程度上取决于人的记忆、期待，还有文化的理念。我们所谓的“知”，不是真正的“知”——不是我们通常意义上或者常识意义上所说的“知”。“知”实际上是一种“确认（re-cognition）”，不是认知而是再认知。当我们感知态势的时候，不是一个简单的、从无到有的认知过程，而是一个继承的、从有到（新）有的过程。
差异与不同是变化之源，单一静止的事实是很难产生价值的，只有运动时或多个事实间才能够产生价值、发生各种关系，同时由于这些事实间相互作用力的大小、变化速度的快慢不同，会导致事实、价值、关系们新的变化，如此，符号（如数据、信息、知识）及其结构（各种库、谱）也会发生新的变化，对它们进行的态势感知自然也会随之发生变化。
如何形式化这些变化呢？
目前，人机关系还没有开始真正的“互”，还只是“让”。人机之间的失调失配源于主体的缺失，而语言在构造了主体的同时，也构造了缺失，人机间的这种不和关系诞生在需要和请求的断裂中。语言是决定主体的他在的类本质，而生命则是决定主体的自在的类本质，“机“的无主体性决定了它在、自在的局限性，即不能产生主动性和选择性。自主即自己的选择与判断。
计算的环境与算计的环境不同，所以对待计算与算计，“一刀切”（one size fits all）的方法不会奏效，这是两个不同的方法，两个不同的逻辑体系，两种不同的态势感知，若真的混为一谈，对使用者来说将是危险的。
算计常常是活的，计算往往是死的。计算是理性的计算，算计是感性的计算。对人类而言，计算计是智能，智能是计算计。
在东方传统中，墨家研究“是”，儒家研究“应”，道家研究“道”，东方思想体系中多“应”与“道”，少“是”与“器”。人机交互的未来在于机器的算计能力大小。
真正的智能问题不在于数据、算法、算力，而在于视角、维度、判断。智能不是在演化末期发生的事情，而是在演化初期发现的，远在大脑出现之前。智能的作用在于：面对不断变化的环境，通过采取新的步骤来达到特定目标或解决问题或变换问题或调整问题或放弃问题的能力。
算计是运用计算之前或之后的行为。仅从计算的观点出发，肯定不足以建立完善的心智科学。算计是非自发的秩序，是人事先设计而产生的，由人类设计而非人类行为产生的秩序。是多算胜，少算不胜，是知彼知己的“知”。算计是没有数和图的计算，即没有数学的计算。
哈耶克说：“我们必须推翻如下观点，即相信存在一种能够准确地描述世界的客观认识。”。一般而言，认知决策是客观主观化、自下而上的计算过程，非认知决策则为主观客观化、自上而下的算计过程。哈耶克认为：“感觉秩序”是不可约化的，它的元素无法被分解成线性的、A 导致 B 这样的因果术语，也无法对其重新组合并对整体做出解释。但是在算计的作用下，“感觉秩序”是可约化的，它的元素可以被分解成线性的、A 导致 B 这样的因果术语，也可以对其重新组合并对整体做出解释。
世界的秩序产生于数以百万计的“自发”和“设计”的感觉秩序的复杂互动。这种秩序以渐进、弥散、聚合、转化、调整的方式演化，它是众多人的动机/行为、机器装置、变化环境互动的意外结果，而非单纯人类设计的结果。人机混合的学习、选择、判断难在混合上，不同事物之间的混合需要内外力的共同作用，而机的“内力”不够。
当前，人机交互研究正在从传统走向现代，人机交互正在从浅水区逐步走向深水区，从脖子以下走向脖子以上，从个体工效走向群体智能，从生理心理测量走向意图意向破解，从数理物理的计算实证走向认知生态的算计抽象，从自动化的协作协同走向智能化的合作共生，从模拟仿真的近似逼近走向工程实践的真刀真枪，正在从态走向势、从感走向知、从动态走向动因、从被动感觉走向主动知觉、从传统场景走向现代拓展……
在人机交互过程中，即便某一个特定的算法是有效的，也没有人评估它是否为系统提供了净利益，还是消耗了大量的系统成本。不存在任何人、任何机构做这些检查。只有到一系列问题浮出水面之后，各方才逐渐形成共识：系统需要一个强大的算法监管框架。
古希腊诗人品达曾经说过：战争只有对于没有经历过它的人而言才会显得有趣。这句名言不太出名的后半句是：经历过的人在战争逼近时都会心惊胆战。这两句话对于人机混合智能又何尝不是如此？！不能恰如其分、有的放矢的人工智能就是有害的。计算的基础是有限的封闭性，算计的特点是有条件的开放性，计算计即从有限的客观事实Being（现实性）推理出无限的主观价值Should（可能性）。计算是确定性的推理，算计是不确定性的推理，计算计是确定性与不确定性的弥聚混合。
人工智能几乎否定了迄今所有的围棋理论，因此，我们必须摒弃现有的围棋理论。现在棋盘上没有什么是“已经确定”的，无论中盘还是布局，都只是随机万变。现实问题更是复杂的，智能能力的一半，要归功于将看似一样的东西分解为不一样的东西之能力。
不确定性与深层交互的共同特征，在于两者都天然地与语言（可判定性、可交流性、可理解性。在本体论上，就是以being作为建构哲学大厦的脚手架。Being同时具有“是”或者“存在”的含义，它们当然同时暗含了“不是”或“不存在”的含义）相冲突。换句话说，它们都是难以传达但却为真的情形。在机器交流（包括一般人机交互）中思考与在人际（独处、独白、无意识、直觉等）中思考，在性质上完全不同，前者具有清晰性、可连续性的特点，后者是混沌的、跳跃性的、不连续的；如果前者象征着亚里士多德及其逻辑思维，后者就象征着赫拉克利特及其隐晦思维。（我们不可能判定宇宙中任一件事物自身是什么，一切类似判定都是错的，因为它永远是别的，它同时既在此又在彼，就像还没有落地的骰子或者“薛定谔之猫”：这猫同时处于既死又活的状态。）目前，人机之间交互、混合、融合的关系常常只是短期战术性的，而不是长期战略性的。不恰当的抽象表征会造成傲慢与偏见的迭代与加速，而恰当的抽象表征却又是那么遥遥无期，况且各种踌躇满志更使之南辕北辙。“representation”的精髓其实是可再现的，这种可重复性(摹本)忽略了重新在场过程中与“原本”之间的差异。
真艺术中包含着不可复制的真理内涵，使其无法被复制和交易。海德格尔断言：“一首诗原则上不能用计算机编制程序。”海德格尔下此论断，根据的是他对技术语言和诗歌语言的区分。人机融合智能同人工智能一样依然存在着许多缺点和不足，进而很难实现正确的判断和决策，如何克服这些薄弱环节达到更快更高更强更协同的智能效果呢？人机环境系统智能可能是一种较好的途径。
