2023人机协同系统

人机协同系统随着计算机与人工智能的发展，人机协同系统开始出现了。人机协同系统可以充分发挥计算机的计算优势和推理能力，以及人的灵活性和创造性，因此可以更有效地求解各种复杂的问题。人类的智能正在不断地迁移到计算机和人工智能系统中。本章将围绕人机协同系统的原理，详细介绍其运行机制、智能迁移，最后介绍一个实际应用案例。人机协同系统概述人机协同系统的概念人机协同系统又称为人机结合系统、人机整合系统。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及部分推理工作（如演绎推理、归纳推理、类比推理等），在计算力不够的部分，如选择、决策及评价等工作，则需要由人来负责，从而充分发挥人的灵活性与创造性。人与计算机相互协同，密切协作，可以更高效地处理各种复杂的问题。目前，人机协同系统已广泛地应用于医疗诊断、天气预报、化学工程、地质勘探、语音识别、图像处理等领域，深刻地影响了科技的发展，以及社会生产、生活的方方面面[1]。中外研究在国内，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”（MetasyntheticEngineering）的构想。所谓的“综合集成工程”，是对开放复杂巨系统进行研究的基础上提炼、概括和总结出来的一种工程研究算机和人（专家）在该系统中均是不可替代的[4]。1994年，路甬祥和陈鹰在研究机械科学和工程的基础上，首次提出了“人机系统”的概念。人机系统强调人与机器相互合作，各自发挥自身的优势，争取最高效地完成一项工程或工作[5，6]。2007年，台湾学者陈杏圆、王焜洁指出，随着人工智能研究的不断深入、拓展，开始出现了人机智能结合的概念。所谓的人机智能结合，就是要将人的智能（创造性）与计算机智能（计算、推理）机结合起来，发挥各自的优势，弥补对方的不足。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（EdwardAlbertFeigenbaum）与里南（DouglasLenat）提出了“人机合作预测”（Man-MachineSynergyPrediction）的概执行自己所最精通的工作；2014年，美国学者艾萨克森（WalterIsaacson）指出，当下最重大的创新来自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。……不断地产生令人惊叹的创新。……布什（VannevarBush）、利克里德（JosephCarlRobnettLicklider）和道格·恩格尔巴特（DougEngelbart）。‘人脑和计算机将会非常紧密地结合起来，两者的协同合作将会产生一种人脑未曾想到过的思考方式，能够产生人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’。”运行机制人机协同系统的结构简单地说，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。其结构如图10-1所示[1]。图10-1人机协同系统结构口传输给计算机。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。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式进行对话。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、不受扰动和破坏。人机协同系统的运行机制人机协同系统的运行机制可以分为以下步骤[1]。机。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。选择某些多目标决策的满意解。推理与决策。在人机协同系统中，如何使得人与计算机充分发挥各自的优越性？即人与计算机的工作任务如何分配？人与计算机的工作任务应当按照以下的原则进行。中，A和 分别为任务的总工作量、人担负的工作量和计算机担负的工作量，i=1，2，⋯，n是任务序号。和分别定义为为了实现这一原则，可以将全部任务分为3类：可编程任务、部分可编程任务、不可编程任务。可编程任务交由计算机处理（），部分可编程任务通过人机交互接口由人机协处理，不可编程任务则由人（）来完成。人机协同系统首先可以发挥计算机计算速度快、存储量大、信息处理能力强的特点；其采用了人机交互接口，可以使人与计算机更为高效地交换信息。智能迁移从前面的阐述和分析中可以看出，就目前的计算机所实现的功能（）而言，其真正能实现并放大的通常是计算和推理的能力，特别是基于规则的计算和推理部分。对于人（）而言，如果在实际的认知任务中，能够从具体的计算、推理和可形式化的评判的重负中解脱出来，就能够在创造性思维中投入更多的精力。这样，人机协同系统可以使人与计算机充分发挥各自的优势，从而共同完成更为复杂、更为困难的工作。这里，一个更具科学、技术乃至哲学意义的问题是，在人类运用人机协同系统去解决面临的各种问题时，是否能够通过建构越来越具有更多学习和推理能力的人工智能系统，从而不断地将人的推理能力向人工系统迁移，产生出更为自主的认知系统呢（能否实现由到的不断迁移）？从目前人工智能发展的状况和趋势看，答案无疑是肯定的。实际上，人正体现了人类的智能不断地向人工智能系统动态迁移的过程[1]。早期的专家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”。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（MonteCarloSimulation）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。最新的专家系统范例——AlphaGo棋类游戏是人工智能重要的研究领域之一，到目前为止，人工智能在国际象棋、中国象棋、跳棋等棋类游戏中均可以战胜（或者至少保证和棋）世界顶尖的人类棋手。在AlphaGo出现之前，人工智能专家已经研发了各种基于不同算法和推理机制的围棋对弈专家系统，如CrazyStone、Zen、SilverStar等，但是这些专家系统均不能战胜顶尖的人类棋手。围棋的规则虽然简单，但是下法却非常复杂，如果加上打劫（围棋术语），更加复杂；据统计，围棋盘上可能形成的局面高达3361，比目前宇宙中所有原子数（1080）都多。以目前超级计算机的计算能力及人工智能的发展水平还远远不能穷举围棋的所有可能性。AlphaGo的出现，则完全突破了这一局面。AlphaGo是由Google旗下的DeepMind公司研发的围棋对弈专家系统。2015年10月，AlphaGo以5：0的战绩击败了欧洲围棋冠军樊麾二段；2016年3月，又以4：1的战绩击败了拥有14个世界围棋冠军头衔的李世石九段，震惊了全世界。可以说，这是一次人工智能的巨大胜利。AlphaGo的开发者西弗（DavidSilver）、黄志杰及哈萨比斯（DemisHassabis）等于2016年1月28日在《自然》（Nature）杂志发表了MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch一文，详细论述了AlphaGo的算法与推理机制。AlphaGo使用了一种新的结合了“价值网络”（ValueNetworks）和“策略网络”（PolicyNetworks）的蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）算法。可以说，AlphaGo体现了人工智能开发者与计算机高速运算、推理能力的完美结合，是人机协同系统的又一次经典案例。AlphaGo使用了一种新的围棋算法，即使用“价值网络”评估棋局，使用“策略网络”来选择落子。这些深层神经网络，是由人类专家博弈训练的监督学习和计算机自我博弈训练的强化学习所共同构成的一种新型组合。在没有任何预先搜索的情境下，这些神经网络能与顶尖水平的、模拟了千万次随机自我博弈的蒙特卡洛树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS）程序下围棋。同时，AlphaGo还使用了一种新的搜索算法：结合了价值网络和策略网络的蒙特卡洛模拟算法。通过将策略网络和价值网络与树搜索结合起来，AlphaGo终于达到了专业围棋的水准，这让专家们看到了希望——在其他看起来无法完成的领域中，人工智能也可以达到人类级别的表现。AlphaGo不仅具备了强大的数据分析和推理能力，其机器自主学习的能力也令人叹为观止——AlphaGo可以自身与自身对战，从而可以与日俱进，大幅提升自身的对弈水平。人类甚至很难预测AlphaGo在围棋上的潜力还有多大，更难以预测其在围棋领域的瓶颈会在哪里。从早期的专家系统到AlphaGo，对比之下可以发现，起先人工的机器系统主要承担基于符号的形式推理（如抽象推理）工作，而后其他的推理能力（如形象推理等）不断得到发的其他推理智能（如形象推理等）的演进。在AlphaGo的框架结构中，这种演进过程是通智能水平不断向人工智能系统的迁移和放大，这正是一个智能迁移的过程。本属于人的推理所具有的评价甚至直觉的功能也正在实现。因此，可以想见，在很多领域，人工的智能系统不仅会相对自主地完成学习和推理的任务，而且可以比人类做得更更富有创造性的工作中，而且这个发展趋势也将越发明显。随着科技的发展，人的智能不断地向人工智能系统迁移，一个可能的推论就是，人的全部智能会不会完全迁移到人工智能系统？即人工智能系统会不会完全实现人类的智能水平（乃至超越）？AlphaGo的出现与成功再度引发了人工智能学界、科技界及哲学界的热烈讨论。关于此问题，诸多国内外专家学者已经从各个方面各个层次进行了多方论证，本章提出可以从“智能迁移”的角度来进行思考与研究，从而为解决这一问题提供一种新的启示与进路。人工智能与人机协同系统的发展无疑推动了社会的发展和文明的进步，而其所引发的哲学探讨可能更值得人类深思。人机协同系统未来会朝怎样的方向发展？会在哪些方面、何种程度上影响人们的认知与行动？会带来怎样的伦理问题？对于人的生存和发展又会产生什么重要的影响？等等。这也将是人们未来需要进一步思索、研究的方向。案例：人机协作机器人在大陆汽车的应用行业汽车和零部件制造。应用拾取和放置，机床上下料。目的解决生产线自动化，提高生产效率。案例背景与跨国公司大陆集团的合作是该行业中绝佳的转型案例。作为汽车领域的龙头企业，大陆集团是迄今为止自动化程度最高的制造商，并率先向工业4.0迈进。在2016年，该公司决定购买多台UR10协作机器人，进行PCB板的自动化制造和加工，与手动操作相比，转换时间缩短了50%（从40分钟缩短到20分钟）。作为一家不断成长的公司，大陆集团在汽车行业拥有25年的历史，并一直专注于创新，并因此在与其他顶级公司的竞争中赢得了许多重要项目。西班牙大陆汽车的工厂经理CyrilHogard谈起引入UR协作机器人的初衷时表示：公司在行业竞争激烈的背景下运营，主要挑战之一是提高生产率。两年前第一次听说协作机器人时，他立即确信，协作机器人将凭借其集成简便、维护成本低和能提高生产力的优势，成为大陆汽车在工业4.0中发展的基石。解决方案西班牙大陆汽车公司选择优傲机器人，在制造过程中执行PCB板和组件的上下料及检测任务，这是一项单调和重复的任务，同时需要高度精确。项目初期，大陆汽车安装了两台UR10机器人用于装卸PCB板和组件装配。目前已增加到6台UR10协作机器人，另有3个UR10项目正在进行中。大陆汽车的工程师们积极地投入到项目开发中，当开始第一个项目时大家知道这意味着大陆汽车正在使用具有更现代机器人理念的协作型机器人从事开创性的技术工作，也预示着以自动化和工业物联网（IIOT）为核心的智能工厂的出现。负责UR机器人应用的是工程师VíctorCantón，尽管之前并没有机器人技术方面的经验，他仍然接受了挑战。在几个星期内，他就理解了UR协作机器人的基础知识，并能够开始编程。项目的早期阶段，在实验室内已经使用一台优傲机器人进行测试、节拍计算和运动路径的规划，为简化和加快现场实施做准备。优点大陆集团的团队对于UR协作机器人在其生产线上的使用结果非常满意，产品优势在操作过程中显露无遗。器中，使它们在不需要外部专家的帮助下就可以重新编程。减少团队负担：协作机器人的到来意味着操作员的角色改变，操作员不再需要执行生产的技能任务。50%（从40分钟缩短到20分钟），降低了运营成本。安全：大陆集团的团队对于协作机器人相关的安全措施非常满意。例如，操作者可停止操作。实验：调用AIML库进行智能机器人的开发实验目的熟练掌握Python语言的Python版本3.6.5及以上。学会使用Python服务端开发框架Tornado。简单使用aiml库接口。熟练使用HTML+CSS+JavaScript（jQuery）。掌握Ajax技术。实验要求搭建人工智能——人机对话服务端平台。实现调用服务端平台进行人机对话交互。实验原理AIML由RichardWallaceA.L.I.C.E.（ArtificialLinguisticsInternetComputerEntity，人工语言网计算机实体）的机器人，并获得了多项人工智能大的交流，以此查看机器人是否会被当成人类。使用Python搭建服务端后台接口，供各平台直接调用。然后客户端进行对智能对话API接口的调用，服务端分析参数数据，并进行语句的分析，最终返回应答结果。系统前端使用HTML染数据。实验步骤安装Pythonaiml库获取alice资源Pythonaiml安装完成后在Python安装目录下的Lib/site-pac