人机协作，新一代技术在路上(2)

人机双向合作往往采用语音等多模态信号，但普遍存在指令不清晰、机器无法完成预计指令效果等问题。如智能音箱有时听不懂或者发生识别错误，导致人类需要不断重复指令却没有提升效果。在这种模式下，机器收到人类的指令信号后，试图完成相关任务，并将结果展现给人类；如果人类不满意，就需要多次重复前述的交互过程，直到任务圆满完成，或者因不满意而放弃，不再继续。

笔者认为，虽然还面临诸多难题，但双向合作的人机协作模式将会是未来的发展方向，而如何实现人机协作优势互补，而不是单向指挥，是新一代人机协作技术需要解决的难题。

双向合作的人机协作模式主要依赖于两种能力，一种是机器能否真正理解人类指令的能力，另一种是机器适当地与人类配合，帮助我们完成任务。后一种模式需要借助更高级的人机交互技术。

人机协作共同创作的场景，可以帮助我们理解这种模式。人类有天马行空的巧思，机器则善于快速完成重复性工作。当人和机器共创一篇文章、一幅画作时，人类可以在关键段落、关键局部进行创造性构思，而机器可以瞬间领会人类的意图，帮其完成其他部分。进一步地，当人和机器共同执行多个复杂的、包含一定随机性的决策任务时，人类可以在关键时间节点对关键信息进行判断，而机器可以在领会人类意图的基础上，在短时间内完成其他操作，同时检查决策中的一些漏洞和错误，还可以总结和梳理决策后的反馈信息，以供后续决策参考。在这一过程中，是人类的思路和在关键节点的操作，带着机器协同推进完成任务，而不是像单向指挥模式那样，将所有任务一股脑丢给机器去自主完成。

人机交互如何升级到人机协作

人机交互技术只是人机协作的底层沟通手段，还需要定义与设计在特定或通用任务中，人与机器的动作空间（即人和机器分别可以做哪些动作），人与机器操作对象空间（即人和机器所做动作的对象有哪些），以及学习算法（即机器正确理解人的操作的算法）。

打个比方，人在一个特定环境中（如厨房），其动作空间、操作对象空间，都是相对固定的，所能完成的任务也是有限的。在这个环境中，无论是特定的任务，还是通用的开放式任务，人机协作应是有章可循的——我们不允许机器脱离人类可控的范畴，进行超出权限或违规的操作。因此，机器人需要学习算法，才能够真正看懂、听懂、理解人类的操作，去实现真正的双向合作模式的人机协作。

进一步，更加复杂的任务需要多人、多机协作技术，这将涉及任务的分工、管理与执行，考验人类对人机交互与协作系统的设计与理解，毕竟大多数任务是由人类发起的。

例如，在复杂系统监测任务中，面临海量的样本数据，机器可以帮助人类快速筛选出可能的预警样本，而人类需要对筛选出的预警样本做最后的决策，人类甚至可以将一部分简单的决策工作交给机器去执行。但是，如何定义预警样本的筛选标准，以及如何在多人和多个机器之间划分决策工作的比例，将关系到整个任务执行的准确率和人工成本。试想，如果一个任务，多人协作都无法妥善完成，那么多人、多机协作是否可以胜任？所以，新一代人机协作技术除了定义上述动作空间、操作对象空间、学习算法之外，还需要有一套标准化的流程，以便自动对复杂任务进行理解与分工，在保证任务执行准确率的前提下减少对人工的依赖。