·612· 智能系统学报 第16卷 到“以人为中心设计”理念的重要性，来自计算机 类型的人类智能增强以及技术可以提供有效手段 科学、人因工程、心理学的专业人员协同推动了 来弥补AI的弱点，这需要智能增强人员主动寻 人机交互学科的形成和发展。多年的实践，用户 求来自AI、心理学、认知神经科学、人因工程学 体验的理念已经在社会和计算技术界形成共识。 科的支持。 今天，随着AI技术的引进，我们又目睹了类 其次，开发AI与智能增强技术最佳组合的应 似情景，但是这一次忽略“以人为中心”理念的代 用解决方案将有效促进两种技术之间的合作，从 价对人类和社会的影响将更为严重6。因此，各 而达到“1+1>2”的效果。HAⅡ领域可以起到一个 学科必须再一次协同合作，推动智能时代的“以人 中间桥梁的作用，从人机交互、心理学等学科角 为中心设计”版本（即HCAI理念）和HAⅡ领域的 度，从人机交互方式、多模态交互兼容性、人类认 工作，更加有效地利用AI技术，扬长避短，为人 知加工水平、AI系统自主化程度等多种维度来开 类服务。 发能够支持人与智能系统有效交互的解决方案。 另外，HCAI理念和HAⅡ领域定义的是AI开 第三，依据HCAI理念，智能增强专业人员要 发中应该遵循的理念、目标及途径等，并非是一 将人类置于系统方案的中心。HAⅡ领域提倡心 个具体模型或算法。我们强调跨学科合作，一旦 理学、认知神经科学等人员积极参与研究。例 明确了这些理念、目标及途径等，AI人员就能更 如，基于可塑性机制，构建认知负荷可控、及时生 加有效地开发出实现HCAI理念、设计目标的模 理反馈、体脑双向交互的新型人机交互研究。这 型、算法以及技术。 些研究将有效支持在许多应用领域中训练和增强 3HAⅡ研究和应用的关键问题 人类智能。 最后，在生物神经层面上寻找AI技术与智能 依据HCAI理念，针对目前AI带来的新挑 增强技术的整合解决方案。这是当前关注的研究 战，我们从以下几方面分析目前HAⅡ研究和应用 方向之一，例如，脑机融合刀。HAⅡ提倡AI、认 的进展，提出今后的重点方向。目前一些AI人员 知神经科学、脑成像技术、人机交互等人员合作， 也在开展这方面工作，希望HCAI理念和HAI领 优化脑机界面解决方案，通过在生物神经层面上 域的提出能够强化这些人员的HCAI理念以及跨 整合AI与智能增强技术来探索有效的人-AI交 学科的合作，也希望非AI人员积极参与到HAⅡ 互手段 研究和应用中。 3.2人机混合增强智能 3.1人类智能增强 将人类的作用和人类智能引入AI系统将形 自1956年AI概念被提出后，研究者已经开 成人类智能与机器智能的优势互补，从而开发出 始致力于另一条路径：智能增强(intelligence aug- 更强大、可持续发展的人机混合增强智能，20,4」 mentation,I)u。智能增强致力于增强人类智 目前，针对混合增强智能的研究基本可分为 能2。研究人员利用新技术（如心理学、脑机接 两类。第一类是在系统层面上的“人在环路”式混 口、虚拟现实)，借助AI技术来推动智能增强的研 合增强智能49。这种思路符合HCAI理念，即将 究和应用。从HCAI理念看，HAⅡ领域与智能 人的作用引入AI系统中，形成以人为中心、融于 增强具有相同目标：利用AI技术来增强人的能力。 人机关系的混合智能。例如，在“人在环路”范式 AI领域与智能增强领域之间长期存在竞 中，人始终是AI系统的一部分，当系统输出置信 争。一些AI人员认为AI可以取代人类，而智能 度低时，人主动介入调整参数给出合理正确的问 增强人员认为AI仅仅为智能增强技术提供了新 题求解，构成提升智能水平的反馈回路0。另一 的手段P。从HCAI理念分析，AI和智能增强会 种方案是在生物学层面上开发“脑在环路”式混增 采用类似的技术，遵循的应该都是扩展人类智 强智能)，以生物智能和机器智能深度融合为目 能，应该是“以人为中心”的伙伴关系，许多智能 标，通过神经连接通道，可以形成对某个功能体 方案其实是两种技术的集合，HAⅡ可以为两者的 的增强、替代和补偿。 合作起到桥梁的作用。 第二类混合增强智能是将人类认知模型嵌入 今后，智能增强研究中有许多问题需要HAⅡ AI系统中，形成基于认知计算的混合增强智能"。 领域的贡献。首先，机器智能无法模仿人类智能 从HCAI理念分析，这类混合增强智能并不是真 的某些维度，HAⅡ提倡从跨学科角度来探索哪种 正意义上的人机混合增强智能，因为这种系统并到“以人为中心设计”理念的重要性，来自计算机 科学、人因工程、心理学的专业人员协同推动了 人机交互学科的形成和发展。多年的实践，用户 体验的理念已经在社会和计算技术界形成共识。 今天，随着 AI 技术的引进，我们又目睹了类 似情景，但是这一次忽略“以人为中心”理念的代 价对人类和社会的影响将更为严重[6]。因此，各 学科必须再一次协同合作，推动智能时代的“以人 为中心设计”版本 (即 HCAI 理念) 和 HAII 领域的 工作，更加有效地利用 AI 技术，扬长避短，为人 类服务。 另外，HCAI 理念和 HAII 领域定义的是 AI 开 发中应该遵循的理念、目标及途径等，并非是一 个具体模型或算法。我们强调跨学科合作，一旦 明确了这些理念、目标及途径等，AI 人员就能更 加有效地开发出实现 HCAI 理念、设计目标的模 型、算法以及技术。 3 HAII 研究和应用的关键问题 依据 HCAI 理念，针对目前 AI 带来的新挑 战，我们从以下几方面分析目前 HAII 研究和应用 的进展，提出今后的重点方向。目前一些 AI 人员 也在开展这方面工作，希望 HCAI 理念和 HAII 领 域的提出能够强化这些人员的 HCAI 理念以及跨 学科的合作，也希望非 AI 人员积极参与到 HAII 研究和应用中。 3.1 人类智能增强 自 1956 年 AI 概念被提出后，研究者已经开 始致力于另一条路径：智能增强 (intelligence aug￾mentation，IA)[41]。智能增强致力于增强人类智 能 [42-43]。研究人员利用新技术 (如心理学、脑机接 口、虚拟现实)，借助 AI 技术来推动智能增强的研 究和应用[44]。从 HCAI 理念看，HAII 领域与智能 增强具有相同目标：利用 AI 技术来增强人的能力。 AI 领域与智能增强领域之间长期存在竞 争。一些 AI 人员认为 AI 可以取代人类，而智能 增强人员认为 AI 仅仅为智能增强技术提供了新 的手段[23]。从 HCAI 理念分析，AI 和智能增强会 采用类似的技术，遵循的应该都是扩展人类智 能，应该是“以人为中心”的伙伴关系，许多智能 方案其实是两种技术的集合，HAII 可以为两者的 合作起到桥梁的作用。 今后，智能增强研究中有许多问题需要 HAII 领域的贡献。首先，机器智能无法模仿人类智能 的某些维度，HAII 提倡从跨学科角度来探索哪种 类型的人类智能增强以及技术可以提供有效手段 来弥补 AI 的弱点[45] ，这需要智能增强人员主动寻 求来自 AI、心理学、认知神经科学、人因工程学 科的支持。 其次，开发 AI 与智能增强技术最佳组合的应 用解决方案将有效促进两种技术之间的合作，从 而达到“1+1>2”的效果。HAII 领域可以起到一个 中间桥梁的作用，从人机交互、心理学等学科角 度，从人机交互方式、多模态交互兼容性、人类认 知加工水平、AI 系统自主化程度等多种维度来开 发能够支持人与智能系统有效交互的解决方案。 第三，依据 HCAI 理念，智能增强专业人员要 将人类置于系统方案的中心。HAII 领域提倡心 理学、认知神经科学等人员积极参与研究。例 如，基于可塑性机制，构建认知负荷可控、及时生 理反馈、体脑双向交互的新型人机交互研究。这 些研究将有效支持在许多应用领域中训练和增强 人类智能[46]。 最后，在生物神经层面上寻找 AI 技术与智能 增强技术的整合解决方案。这是当前关注的研究 方向之一，例如，脑机融合[47]。HAII 提倡 AI、认 知神经科学、脑成像技术、人机交互等人员合作， 优化脑机界面解决方案，通过在生物神经层面上 整合 AI 与智能增强技术来探索有效的人−AI 交 互手段[48]。 3.2 人机混合增强智能 将人类的作用和人类智能引入 AI 系统将形 成人类智能与机器智能的优势互补，从而开发出 更强大、可持续发展的人机混合增强智能[1, 20, 48]。 目前，针对混合增强智能的研究基本可分为 两类。第一类是在系统层面上的“人在环路”式混 合增强智能[49]。这种思路符合 HCAI 理念，即将 人的作用引入 AI 系统中，形成以人为中心、融于 人机关系的混合智能。例如，在“人在环路”范式 中，人始终是 AI 系统的一部分，当系统输出置信 度低时，人主动介入调整参数给出合理正确的问 题求解，构成提升智能水平的反馈回路[1, 50]。另一 种方案是在生物学层面上开发“脑在环路”式混增 强智能[3] ，以生物智能和机器智能深度融合为目 标，通过神经连接通道，可以形成对某个功能体 的增强、替代和补偿。 第二类混合增强智能是将人类认知模型嵌入 AI 系统中，形成基于认知计算的混合增强智能[1]。 从 HCAI 理念分析，这类混合增强智能并不是真 正意义上的人机混合增强智能，因为这种系统并 ·612· 智 能 系 统 学 报 第 16 卷