精选
随着机器智能水平的不断提高，人、机在不同任务环境中越来越难以有效的协同、混合、融合，大都源于二者之间不仅是赋能，而更是赋权。
1. 对“赋能”和“赋权”的理解
赋能是指赋予人或机器某种能力。在人机协同的场景中，比如在工业生产环境中，给工人配备智能辅助设备，让工人能够更高效地完成任务，这就是赋能。机器通过提供更精确的测量、更快速的数据处理等功能，帮助工人提升工作效率，在汽车制造车间，机器人可以精准地完成焊接工作，工人则负责监督和调整机器人的工作状态，机器赋予了工人更高效的生产能力。
赋权则是赋予人或机器一定的权利。在人机协同中，这意味着要让机器或人在合适的场景下有自主决策的权利。在智能物流仓库中，当货物出现异常情况（如货物损坏），赋予机器一定的权利，让它可以根据预设的规则（如损坏程度、货物价值等因素）自主决定是将货物退回、销毁还是修复。同时，也要赋予工人在特殊情况下干预机器决策的权利，比如当机器的决策可能造成重大经济损失或不符合安全标准时。
2. 不同环境对人机协同的影响
（1）复杂多变的动态环境
在这种环境下，人机很难有效协同。例如在野外救援场景中，环境因素复杂，有山林、河流、恶劣天气等多种情况。机器可能无法准确判断地形和天气对救援行动的影响，而人凭借经验和直觉可以做出一些初步判断，但机器可能没有足够的权限去自主调整救援方案。如果只是单纯赋能，机器只能按照既定程序执行任务，再如无人机按照预设路线搜索，但如果遇到突发情况（如山体滑坡改变了地形），它可能无法自主调整飞行路线。而如果赋予机器一定的决策权，它可以根据传感器反馈的实时信息（如地形变化、障碍物出现）调整飞行路径，同时赋予救援人员在必要时干预机器决策的权利，这样人机协同才能更有效。
（2）高度不确定性的环境
以金融投资领域为例，市场行情变化莫测。机器可以通过大数据分析和复杂的算法模型进行投资决策，但这种决策是基于历史数据和既定规则的。在面对新的金融政策出台、突发的全球性经济事件等不确定性因素时，机器可能无法及时做出准确判断。如果只是赋能，机器只能按照原有的程序和数据进行操作。而赋权可以让机器在一定范围内根据新的信息调整投资策略，同时也要赋予金融分析师等专业人员在必要时纠正机器错误决策的权利，以避免可能的巨大损失。
3. 为什么赋权比赋能更重要
在不断变化的环境中，赋权可以让机器和人都有更大的适应性。在智能交通系统中，交通流量、道路施工、交通事故等因素时刻都在变化。如果只是赋能，交通信号灯只能按照固定的时序控制交通。而赋予信号灯控制系统一定的自主决策权，它可以根据实时交通流量数据调整信号时长。同时，赋予交通管理人员在特殊情况下（如重大活动导致交通拥堵）干预系统决策的权利，这样可以更好地应对复杂多变的交通环境。
当人机协同出现问题时，明确责任划分很重要。赋权可以让责任更加清晰。例如在医疗诊断辅助系统中，机器可以提供诊断建议，但如果只是赋能，一旦出现误诊，很难区分是机器算法的问题还是医生没有正确使用机器的问题。而赋权可以让机器在一定范围内自主诊断，同时医生也有权对机器的诊断结果进行审核和修改。这样在出现问题时，可以根据机器的决策范围和医生的干预情况来划分责任，更好地控制风险。
简言之，在不同环境中，人机协同需要的不仅仅是赋能，更需要赋权来提高协同效率、适应环境变化以及合理划分责任，即在不同环境中，人与机器的有效协同需要在赋能与赋权之间找到恰当的平衡。一方面，赋能是基础，通过为机器提供强大的计算能力、精准的传感器和高效的算法，使其能够完成复杂任务，同时为人提供必要的工具和技术支持，提升其工作效率；另一方面，赋权是关键，赋予机器在特定场景下的自主决策权，使其能够根据实时数据和环境变化灵活调整行动策略，同时赋予人对机器决策的监督权和干预权，确保机器的行为符合人类的价值观和安全标准。例如，在智能工厂中，机器通过赋能实现自动化生产，而赋权则让机器能够在检测到异常时自主调整生产参数，同时工人可以随时介入处理复杂问题或纠正机器的错误决策。这种赋能与赋权相结合的模式，既能发挥机器的高效性和精准性，又能利用人的经验和创造力，从而实现人机在复杂多变环境中的高效协同、混合，乃至融合。
人机环境系统智能中的赋能、赋权与赋情
人机环境系统智能中的“赋能”“赋权”和“赋情”是三个重要概念，它们在人机交互和智能系统设计中发挥着关键作用。
赋能是指通过某种方式赋予个体或系统更多的能力或能量，使其能够更好地完成任务或实现目标。在人机环境系统智能中，赋能主要是通过技术手段提升人、机、环境之间的交互能力和协同效率。例如在人工智能教育应用中，智能工具通过判别、跟踪、预测等功能，为学习者提供认知监察和思维辅助，帮助其更好地构建知识体系和解决问题。在人机协同中，赋能使机器具备更强的自适应学习能力和自治性，能够根据环境变化和用户行为快速调整，从而提高人机协同的效率。赋权通常指赋予个体或组织一定的权力或权限，使其能够自主地做出决策和采取行动。在人机环境系统智能中，赋权强调的是通过合理的权限分配，使人和机器能够在各自的角色和职责范围内充分发挥作用。在数字乡村建设中，通过开发“积分+”微治理APP等数字化工具，赋予村民参与农村人居环境治理的权限，使他们能够更便捷地表达意见、参与决策和监督治理过程。在人机混合智能系统中，通过赋予机器一定的决策权限，使其能够在无人监督的情况下执行复杂任务，同时又通过权限管理确保系统的安全性和可靠性。
赋情是指在人机交互过程中赋予情感因素，使交互更加人性化和富有情感。它强调的是人机之间的心理和情感连接，通过情感的融入提升用户体验和交互效果。在人工智能教育应用中，智能学伴通过感应、识别、对话等功能，以同伴身份或伴学角色提供情感陪伴和社交互动，增强学习者的情志陪伴与社交往来。在基于AI的服务互动中，通过拟人化设计等手段，使机器更具人情味，从而降低用户对隐私侵犯的感知，增强用户对机器的信任。赋能、赋权和赋情在人机环境系统智能中是相互促进的关系。赋能为赋权和赋情提供了技术基础，赋权保障了赋能和赋情的有效实施，而赋情则提升了赋能和赋权的用户体验和效果。三者共同的目标是提升人机环境系统的整体性能和用户体验，实现人、机、环境之间的高效协同和和谐发展。
西方本体论是智能的核心概念，如何用东方的变体论实现对智能的再认识？
西方本体论将智能视为一种具有固定本质和内在结构的实体，强调通过逻辑分析和理性探究来把握其核心规律，这种思维方式奠定了现代人工智能研究的基础。然而，若引入东方的变体论，我们可从整体性、动态性与关联性等维度重新审视智能。变体论认为智能并非孤立、静止的存在，而是与环境、个体、社会等诸多因素相互依存、动态变化的系统。它强调智能的发展和应用应顺应自然规律，注重动态平衡与和谐，关注智能与人类、社会、自然之间的相互作用，从而拓展智能的边界，使其更具适应性、灵活性和人文关怀，为智能的未来发展提供更全面、更具深度的视角。
一、从整体性角度重新理解智能
西方本体论倾向于将智能视为一种可以被精确分析和定义的实体，强调通过逻辑、理性分析来把握智能的本质和规律。如通过类脑人工智能研究试图从结构机理上模仿人脑，以为就可以实现类似人类的智能。东方变体论强调整体性，认为智能并非孤立存在，而是与环境、个体、社会等相互联系、相互影响的系统，从这个角度出发，智能不应仅仅被视为一种独立的、可分离的类脑能力，而应被看作是整个生态系统中的一个动态组成部分，其发展和表现受到多种因素的综合影响。
二、从动态平衡角度看待智能的发展
西方本体论追求对智能的确定性和不变性的把握，试图通过分解、抽象和演绎来揭示智能的内在结构，进而在一定程度上忽视了智能在动态环境中的变化和适应性。东方变体论注重动态平衡与和谐，认为世界是不断变化的，智能的发展也需要顺应这种变化。智能体在面对复杂多变的环境时，应具备灵活调整和适应的能力，以保持整体的平衡和稳定。例如，在中医智能医疗系统中，除了感知患者的生理状态和预测潜在风险（本体功能），还应增加病因分析、解释和验证的功能（变体功能），以更好地应对动态变化的医疗需求。
三、从顺应自然变化角度优化智能应用
西方科技和哲学传统中的本体还原方法，强调通过分析和分类来理解世界，这种思维方式在智能应用中表现为对精确性和效率的追求。东方思想中的“道法自然”强调顺应自然变化，追求天人合一。在智能应用中，这意味着应更加注重智能与人类社会、自然环境的和谐共处，避免过度追求技术的极致而忽视其对人类生活和社会的影响。就像在智能客服系统中，除了快速准确地回答用户问题（本体功能），还应关注用户的情感需求和历史行为，提供更加人性化和个性化的服务（变体功能），以实现智能与用户之间的和谐互动。
四、从相互依存角度拓展智能的边界
西方本体论强调对事物本质的独立分析，智能往往被看作是人类或机器的一种独立属性。东方变体论注重事物之间的相互依存关系，认为智能的发展和应用不应孤立地进行，而应与人类、社会、自然等相互依存。从这个角度出发，智能的边界不应局限于人类或机器本身，而应扩展到整个生态系统。智能技术可以用于环境保护、资源优化等领域，促进人类社会与自然环境的可持续发展。通过引入东方的变体论，我们可以从整体性、动态平衡、顺应自然变化和相互依存等角度对智能进行再认识，从而更全面、更深入地理解和应用智能技术。
从整体上看，西方本体智能论与东方变体智能论在对智能的理解和把握上呈现出截然不同的视角与侧重点。西方本体智能论以一种静态的、固化的思维模式来定义智能，它将智能视为一种具有明确本质和固定属性的实体，仿佛智能是一个可以被精确拆解、分析并用逻辑框架来完整呈现的系统。这种观点强调智能的结构化和规律性，试图通过科学的方法揭示智能的内在机制，从而实现对智能的精准操控和应用。它所反映的是一种动态的“态”与“感”，这里的“态”指的是智能在被分析和定义时所呈现的静态特征，而“感”则更多地体现在对这种静态特征的感知与认知上，是一种基于理性分析和逻辑推导的对智能本质的把握。与之相对的东方变体智能论则展现了一种截然不同的思维方式。它认为智能并非是一个孤立的、静态的实体，而是一个处于不断变化和发展之中的动态系统。这种观点强调智能与环境、个体、社会等众多因素之间的相互作用和动态平衡，认为智能的本质在于其变化的“势”与“知”。“势”指的是智能在动态发展过程中所呈现出的趋势和方向，它是一种顺应自然规律、随着环境变化而不断调整和演化的力量。而“知”则体现在对这种变化趋势的深刻洞察和智慧把握上，是一种基于整体性、关联性和动态平衡的对智能的理解。东方变体智能论不仅仅关注智能的当前状态，更注重其在动态变化中的适应性、灵活性和可持续性，它倡导一种顺应自然、和谐共生的智能发展模式，强调智能的发展应与人类社会、自然环境等相互协调，共同构建一个更加和谐、可持续的未来。
西方本体智能论以逻辑分析和结构化思维为基础，将智能视为具有固定本质和规律的实体，其研究重点在于通过理性认知和科学方法把握智能的动态“态”与“感”，即智能在特定情境下所呈现的静态特征及其被感知和理解的方式。这种思维方式为智能技术的精确建模和高效应用提供了坚实基础。而东方变体智能论则从整体性和动态性的视角出发，强调智能是一个处于不断变化和发展中的系统，其核心在于变化的“势”与“知”，即智能的发展趋势和对这种趋势的深刻洞察。这种思想注重智能与环境、个体、社会之间的相互作用和动态平衡，倡导顺应自然规律和顺应变化的智慧。在人机融合智能的态势感知系统中，融合东西方思想尤为重要。西方本体智能论的精确性和逻辑性能够为态势感知系统提供强大的技术支撑和分析框架，确保系统的高效运行和精准决策；而东方变体智能论的动态平衡和顺应变化的理念则有助于系统更好地适应复杂多变的环境，提升其灵活性和可持续性。通过这种融合，人机融合智能的态势感知系统不仅能够精准感知和理解当前的态势，还能够洞察其发展趋势，从而做出更加智慧、更具前瞻性的决策，实现人机之间的深度协同与和谐共生。
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