人机融合智能的问题可以简化为智能体-准智能体协同的问题，多个人机融合智能的问题可以简化为多智能体-准智能体协同的计算与算计问题。

多智能体（Multi-Agent System，简称MAS）是指由多个智能体（Agent）组成的系统。智能体是指能够感知环境、进行决策和执行动作的实体，它们可以通过交互来协同工作，实现复杂的任务。多智能体系统是指由多个智能体协同工作，以实现某个任务或解决某个问题的系统。在多智能体系统中，每个智能体都有自己的感知、推理和行动能力，可以独立地进行决策和执行动作。同时，智能体之间也可以通过通信和协作来共同完成任务。多智能体系统通常涉及到分布式计算、协同工作、决策合作等问题，因此具有很高的复杂性和灵活性，可以应用于许多领域，如智能交通、智能制造、智能环境等。

准智能体（Subsymbolic Agent）是一种不同于传统人工智能中符号主义（Symbolic AI）的智能体模型。在符号主义中，智能体的知识和推理能力基于符号的逻辑推理，而准智能体则通过学习和模式识别来获取知识和推理能力。准智能体的特点是不依赖于完整的符号逻辑表示，并且其行为和推理能力是由底层的数学模型和算法所决定的。准智能体可以通过机器学习算法和神经网络模型来自主地获取知识和经验，并利用这些知识和经验来执行任务。准智能体在一些任务上表现出了比符号主义更好的性能，例如图像识别、语音识别、机器翻译等领域。这是因为准智能体可以自动地从大量的数据中学习到特征和模式，并且具有更强的泛化能力。简而言之，准智能体是一种通过学习和模式识别获取知识和推理能力的智能体模型，相较于符号主义具有更好的泛化能力和表现性能。

多个智能体和准智能体之间的计算和算计关系是一个复杂的系统问题，需要综合考虑信息共享、分布式和合作决策等因素，以便最大化整个系统的效率和性能。具体包括：①互相协作。多个智能体和准智能体可以通过协作来完成任务，每个智能体和准智能体都有自己的特定任务，它们可以通过协作来完成更复杂的任务，比如说，一个智能体可以提供数据，其他智能体可以对这些数据进行分析和处理。②竞争和协作。多个智能体和准智能体之间也可以存在竞争和协作的关系，当智能体和准智能体之间存在相同或相似的任务时，它们可能会竞争以获得更好的结果。但是，如果它们认为通过协作可以获得更好的结果，它们也可以选择协作来完成任务。③分布式计算-算计。在多个智能体和准智能体之间，也可以采用去中心化的方法来处理计算和算计关系。每个智能体和准智能体都可以独立地处理数据和任务，而不需要一个中央处理器来控制和协调它们之间的交互。④知识共享。多个智能体和准智能体之间还可以通过知识共享来提高它们的计算和算计能力。如果一个智能体或准智能体发现了新的知识或技能，它可以通过共享这些知识和技能来帮助其他智能体和准智能体更好地完成任务。⑤合作决策。在多智能体和准智能体系统中，每个智能体（甚至准智能体）都可以独立地做出决策，但最终的决策结果需要由所有智能体（或准智能体）共同决定。这需要对不同智能体（准智能体）的意见进行整合和协调，从而达成共识并做出最佳决策。 

现代的人工智能是用“不动”的工具（数据、算法、算力）去解释“动”的世界。实际上，看东西只有用心才能看清楚，重要的东西用眼睛是看不见。正如鲁珀特·里德尔（Rupert Riedl）所言：对于我们的世界来说，算法过于简单了。对于人机环境系统智能这个复杂系统而言，测试比规划更重要，试探比算法更重要。真实的人机环境系统复简往返变化常常会自动带来其属性的弥聚显隐，这也是智能决策中很难把握之处，不但需要知几/趣时/变通性的预测能力还需要适时滞后对齐能力才能实现。

人人交流是基于心理学的，人机交互也是基于心理学的，只不过前者是双向的心理学，后者则是单向的心理学。最近人工智能的发展，不但带来了一定的技术进步，同时也带来了人们对它的认识的大混乱，尤其涉及系统博弈、社会伦理等方面，里面确实有许多当前被简化失真的地方，正如诺贝尔物理学奖获得者 P.W.Anderson 提出了「More Is Different」。这一观点认为，随着系统复杂性的增加，新的属性可能会具象化，即使从对系统微观细节的精确定量理解中并不能（容易或根本无法）预测到。智能时代，几乎所有的个体都处于复杂互动之中，不仅仅其自身是一个个复杂系统，而且它们都是更大的社会复杂系统中的一个或多个要素。最近有位朋友认为人工智能的正确发展方向和目标应该是 “以人为主体，人机融合，充分发挥人的意识的创新性，充分发挥机器运算的高速性和准确性、存储的海量性，充分发挥人机系统与环境融合的必要性，在这个基础上形成超人的新意识，形成新的生产力和生产关系，最终形成新人、新世界。”，这个人机环境整体系统发展的观点着实让人敬佩！

多主体之间的模拟计算主要是用代理基础模型来实现的，这种数学方法包括离散事件模型、微分方程模型、博弈论模型、概率模型等。其中离散事件模型是最常用的模型，它将系统状态分为有限数量的离散状态，代理的行为和互动是基于离散事件的触发。微分方程模型则是用微分方程来描述系统中代理的动态变化和互动。博弈论模型主要涉及到代理之间的策略和利益，通过博弈论的方法来研究多代理环境下的决策和互动。概率模型则是通过概率分布来描述代理的行为和互动，通常用于描述随机性很大的多主体系统。这些数学方法都有着各自的适用范围和局限性，选择合适的方法对于多主体模拟计算的有效性至关重要。

在多智能体-准智能体之间的计算计协作中，意外干扰处理是非常重要的。常见的加入意外干扰处理的方法涉及：①引入容错机制。在多智能体系统中，可以引入一些容错机制，使得系统能够在出现意外干扰时自动进行处理，从而减少系统的影响。②建立过滤器。建立过滤器可以帮助多智能体系统过滤掉一些不必要的信息，避免意外干扰对系统造成的影响。③加强通信协议。在多智能体系统中，加强通信协议的建立可以帮助系统更好地识别和处理意外干扰，增强系统的鲁棒性。④设计预警系统：预警系统可以在意外干扰发生前预警系统操作人员，从而让人员及时采取措施，减少意外干扰对系统造成的影响。上面这些方法可以有效地加入意外干扰处理，提高多智能体系统的鲁棒性和稳定性。

最后，在多智能体-准智能体交互中，要让二者之间更快地产生信任，可以采取以下措施：①设计简洁、直观、易于操作的界面。用户使用起来容易，能够快速找到所需的功能和信息，减少用户犯错的机会。②使用用户熟悉的语言和图标，以及符合用户习惯的布局和排版，让用户更容易理解和接受。③为用户提供及时、准确的反馈和提示，让用户了解系统的状态和操作是否成功，增加用户对系统的信任感。④加强系统的安全保障措施，确保用户的信息和隐私得到保护，让用户感到安全和可靠。⑤让用户了解系统的运作原理和数据处理过程，让用户感到系统是透明的，可信的。⑥加强人机交互的沟通和互动，让用户感到系统在倾听和理解用户需求，能够提供个性化的服务，增加用户对系统的信任感。⑦提供良好的用户体验，让用户感到舒适和愉悦，增加用户对系统的好感和信任感。通过以上措施的综合应用，可以帮助用户更快地建立对机器的信任感，提高多智能体-准智能体的效率和质量。