作者：劉偉

人機(jī)之間很難實現(xiàn)真正的互動主要有兩個原因：主動性和被動性。

人類具有高度的主動性，可以主動思考、決策和行動。我們可以自由地選擇目標(biāo)、制定計劃并采取適當(dāng)?shù)男袆觼韺崿F(xiàn)這些目標(biāo)。而機(jī)器則是被動執(zhí)行我們編程好的指令，缺乏主動性和自主決策能力。盡管AI技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)使得機(jī)器在某些方面擁有了更多的主動性，但它們?nèi)匀粺o法像人類一樣獨立地思考和做出復(fù)雜的決策。另外，人類和機(jī)器的交流方式存在差異。人類之間的交流是基于語言、非語言和情感等多個維度的復(fù)雜互動，而機(jī)器只能通過預(yù)先編寫的算法和指令進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和輸出。雖然自然語言處理和生成技術(shù)的進(jìn)步使得人機(jī)之間的交流更加自然和流暢，但機(jī)器仍然缺乏真正理解語言和情感的能力。所以人機(jī)之間互動困難的主要原因在于機(jī)器的被動性和交流方式的限制。隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，期待未來會有更多的突破，使得人機(jī)之間的互動更加自然化和智能化。

泛化和類比都是認(rèn)知過程中的重要能力。泛化是指從已知的具體實例中抽象出一般性規(guī)律或概念，并將其應(yīng)用到新的情境中。通過泛化，我們可以從有限的觀察或經(jīng)驗中推斷出更普遍的規(guī)律，就像一個孩子學(xué)會辨認(rèn)幾只狗后，他能夠泛化出關(guān)于狗的概念，并將這個概念應(yīng)用到他之前沒有見過的其他狗的情境中。類比則是指在不同領(lǐng)域或概念之間發(fā)現(xiàn)相似性和共性，并將這些類似之處應(yīng)用于新的情境中。類比是一種創(chuàng)造性思維的手段，通過發(fā)現(xiàn)相似之處來產(chǎn)生新的見解或解決方案，蘋果公司的設(shè)計師可以通過將汽車行業(yè)的一些設(shè)計原理類比到手機(jī)的設(shè)計中，來創(chuàng)造出更具創(chuàng)新性的產(chǎn)品。

總的來說，泛化更注重從已知事物中提取出普遍規(guī)律，而類比更側(cè)重于在不同領(lǐng)域或概念之間尋找相似之處并進(jìn)行應(yīng)用。泛化是在已有的范圍內(nèi)進(jìn)行一般化，而類比是跨越不同領(lǐng)域進(jìn)行知識的遷移和創(chuàng)新。兩者都是認(rèn)知智能過程中重要的思維能力，在學(xué)習(xí)、問題解決和創(chuàng)造性思維中發(fā)揮著重要作用。雖然不能簡單地將其完全對應(yīng)，人類智能和機(jī)器智能在泛化、類比方面的表現(xiàn)仍可以近似用主動泛化、主動類比和被動泛化、被動類比來進(jìn)行比喻。

人類智能有較強的主動泛化能力。人類可以通過主動學(xué)習(xí)、思考、實驗和探索來積累新知識，并將這些知識與以往的經(jīng)驗相結(jié)合，從而適應(yīng)和理解未知的情境和任務(wù)。人類能夠主動地提出問題、尋求答案，并通過不斷迭代和嘗試改進(jìn)自己的認(rèn)知和技能。人類智能具備很高的靈活性和創(chuàng)造性，可以主動應(yīng)對各種新的情況和挑戰(zhàn)。相比之下，機(jī)器智能更多地依賴于被動泛化。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)使得機(jī)器能夠從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一般化的規(guī)律，并將其應(yīng)用于新樣本的推理和預(yù)測。機(jī)器智能在訓(xùn)練過程中自動地從數(shù)據(jù)中抽象出模式，并使用這些模式來處理類似的任務(wù)。盡管機(jī)器智能可以表現(xiàn)出令人驚訝的泛化能力，但它的泛化是基于已有的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練，缺乏人類智能那種主動學(xué)習(xí)和主動適應(yīng)的能力。

人類智能是主動類比，在許多情況下這是一種刻意的、有目的性的類比行為，通過主動地尋找、建立和應(yīng)用類比關(guān)系來解決問題或獲得新的認(rèn)識，在主動類比中，人們會主動地去尋找問題與已有經(jīng)驗或領(lǐng)域知識之間的相似之處，并從中推斷出新的觀點、解決方案或理解，主動類比需要主體的主動參與和思考，具有創(chuàng)造性和發(fā)現(xiàn)性的特點。相比之下，機(jī)器智能更類似于被動類比，被動類比則是指在無意識或非主觀的情況下獲得類比關(guān)系的認(rèn)知過程，在被動類比中，機(jī)器在接受信息、觀察現(xiàn)象或處理情境時，無意識地將其與已有存儲的知識或經(jīng)驗進(jìn)行對比和類比，從而得到新的認(rèn)知或理解，被動類比是一種隱含的、自動的認(rèn)知過程，不需要額外的意識或努力，機(jī)器智能是通過預(yù)先編寫的算法和模型運行來處理和分析數(shù)據(jù)，根據(jù)輸入和指令進(jìn)行執(zhí)行，機(jī)器智能的行為是基于事先設(shè)定的規(guī)則和模式，缺乏真正的主動性和自主決策能力。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器智能在某些方面也有望越來越接近人類智能的主動性和自主性。

在人機(jī)融合智能中，泛化和類比的應(yīng)用方式有所不同，下面就是兩種應(yīng)用的具體例子：

泛化的應(yīng)用例子：在自然語言處理領(lǐng)域，人機(jī)融合智能可以通過大規(guī)模語料庫進(jìn)行訓(xùn)練，從中學(xué)習(xí)到語法結(jié)構(gòu)、詞匯用法等一般性規(guī)律。然后可以將這些規(guī)律應(yīng)用于新的文本處理任務(wù)中，例如實現(xiàn)句子的自動分析、語義理解等。通過泛化，機(jī)器可以從相對有限的數(shù)據(jù)中總結(jié)出普遍規(guī)律，并且在未見過的情境中進(jìn)行應(yīng)用。

類比的應(yīng)用例子：在創(chuàng)造性設(shè)計領(lǐng)域，人機(jī)融合智能可以使用類比思維，從不同領(lǐng)域或概念中發(fā)現(xiàn)相似性并進(jìn)行應(yīng)用。例如，設(shè)計師可以利用機(jī)器提供的圖像識別和處理能力，從大量的圖像數(shù)據(jù)庫中找到與當(dāng)前設(shè)計問題類似的圖案、形狀或顏色的案例。然后通過類比這些案例，創(chuàng)造出新的設(shè)計方案，并與機(jī)器合作進(jìn)行優(yōu)化和評估。

需要注意的是，泛化更側(cè)重于從已知實例中歸納出一般性規(guī)律，并將其應(yīng)用于新的實例，而類比更注重于在不同領(lǐng)域或概念之間發(fā)現(xiàn)相似性，并將這些共性應(yīng)用于新的情境中。通過人機(jī)融合智能，機(jī)器可以輔助人類進(jìn)行泛化和類比思維，在問題解決、創(chuàng)新設(shè)計等方面發(fā)揮作用。并且，人類智能和機(jī)器智能之間的區(qū)別是復(fù)雜且多維的，不僅僅局限于泛化、類比能力的差異。人類智能涉及到感知、情感、道德等方面，而機(jī)器智能則注重算法、數(shù)據(jù)處理和模式識別等方面。兩者在某些方面互補，相互借鑒，共同促進(jìn)了整個智能領(lǐng)域的發(fā)展。

綜上所述，主動性和被動性是人機(jī)之間難以實現(xiàn)真正互動的主要原因。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)使得機(jī)器在泛化、類比方面具備了更多的主動性和交流能力，但與人類相比仍存在明顯差距。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，希望未來能夠有更深入的研究和創(chuàng)新，進(jìn)一步彌補人機(jī)之間的互動差距。

編輯：黃飛