作者：劉偉

人機之間很難實現(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)步使得人機之間的交流更加自然和流暢，但機器仍然缺乏真正理解語言和情感的能力。所以人機之間互動困難的主要原因在于機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，機器智能更多地依賴于被動泛化。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)使得機器能夠從大量的訓(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。通過人機融合智能，機器可以輔助人類進(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之間難以實現(xiàn)真正互動的主要原因。盡管機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)使得機器在泛化、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)一步彌補人機之間的互動差距。

編輯：黃飛