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未來世界，將是人機協(xié)作的世界。所有創(chuàng)新都需要從人的角度出發(fā)，而人機交互與協(xié)作技術也必須迎合和滿足用戶的需求，讓人更方便快捷地完成任務。如今，我們正處于從人機交互向人機協(xié)作邁進的階段——人機交互是人與計算機通過輸入與輸出設備進行溝通對話；人機協(xié)作則是建立在人機交互基礎之上，讓人和計算機通過優(yōu)勢互補，去共同完成任務。

從信號交互到“心領神會”

不知道是巧合還是有意設計，人機交互方式的演變與升級，完美復現(xiàn)了人類從嬰幼兒到少年，再到成人的交互方式。這一發(fā)展過程可以大致分為四個階段。

第一階段是手眼協(xié)同交互。在人類嬰幼兒階段，還未學會開口說話之時，總習慣用眼睛來觀察，然后用手指指戳戳，來表達自己的意圖，或者與其他人進行溝通。類似地，計算機交互的首次大規(guī)模應用，也得益于圖形界面與鼠標、鍵盤的問世，人們可以通過手指操控這樣一套輸入輸出設備，與計算機進行溝通。這一階段，人機交互基本是無聲的。

第二階段是基于語言和對話的交互。人類學會說話之后，會不斷地學習，然后慢慢掌握一門甚至多門語言，不斷提高自己的聽說讀寫能力，而與更多的人進行更流暢的溝通。同理，語音識別技術以及自然語言處理技術的快速發(fā)展，使得計算機也可以聽懂，并在一定程度上理解人類的語言，從而幫助人類完成某些操作。例如，手機語音助理軟件、智能汽車的車載語音助理、家用智能音箱等產(chǎn)品的廣泛使用，已經(jīng)證明了這一技術的成功。

第三階段是引入、融合眼神等生物信號的交互技術。成年人之間的默契往往不需要語言，“察言觀色”便可領會彼此的意圖。此類人機交互技術的標志性產(chǎn)品已于2024年上市——一種增強現(xiàn)實AR頭盔，結(jié)合虛擬現(xiàn)實VR技術，通過組合多個攝像頭和傳感器，進行眼球追蹤，然后提取眼球的特征信息來監(jiān)測眼動的變化，從而控制頭盔內(nèi)虛擬屏幕上的光標定位，最后結(jié)合手勢、語音等，完成在屏幕上的相關操作。假設人類目光所及的位置通常與思考的事物有關，那么，該技術就有可能通過眼動，讓機器推斷出人正在關注和思考的部分內(nèi)容。

第四階段則是一種基于意念感知的交互方式——“心領神會”，即通過非言語的方式傳達信息和理解對方的意圖。這也將成為未來人機交互技術發(fā)展的必經(jīng)階段。一種可能的實現(xiàn)方式是腦機接口交互技術，目前該技術還處于科學研究階段。國外某公司于2024年向公眾展示了首個產(chǎn)品“心靈感應”（Telepathy），即通過手術等方式，直接將電極植入到受試者的大腦皮層，以獲得高質(zhì)量的神經(jīng)信號。展示中，首位接受腦機接口設備植入的患者，可以借助該設備移動計算機光標。同時，國內(nèi)也有研究團隊成功將無線微創(chuàng)半侵入式腦機接口，植入了兩名癱瘓患者的顱內(nèi)，成功采集到感覺運動腦區(qū)神經(jīng)信號，使兩位患者實現(xiàn)了自主腦控喝水，并成功用腦電信號控制電腦光標移動。但是，腦機接口的植入物需要替換一塊頭骨，因此，采用該技術仍然存在一定的倫理和社會問題。

人機協(xié)作為人機交互賦能

人機協(xié)作是建立在成熟的人機交互手段之上的智能技術，以達到人機協(xié)同完成任務的目的，一般可以分為人類單向指揮機器和人機雙向合作兩種模式。

單向指揮的人機協(xié)作模式，往往依賴于人通過傳統(tǒng)的交互方式指揮機器完成一些重復性操作。例如，人類通過簡單的指令或者多輪對話，基于鼠標鍵盤等傳統(tǒng)交互手段，使用大模型讓機器完成一些簡單的創(chuàng)作（生成文本、圖片、視頻）。但是，普通用戶并不精通如何對機器發(fā)號施令，會浪費大量時間去配合機器。如對大模型輸入提示詞進行設置，然后瀏覽機器返回的內(nèi)容，這些內(nèi)容很可能無法達到人類的要求。此外，通過聲音、眼神、表情等信號，基于更先進的人機交互技術，人類可以遠程控制手機或者智能家居設備完成操作。

人機雙向合作往往采用語音等多模態(tài)信號，但普遍存在指令不清晰、機器無法完成預計指令效果等問題。如智能音箱有時聽不懂或者發(fā)生識別錯誤，導致人類需要不斷重復指令卻沒有提升效果。在這種模式下，機器收到人類的指令信號后，試圖完成相關任務，并將結(jié)果展現(xiàn)給人類；如果人類不滿意，就需要多次重復前述的交互過程，直到任務圓滿完成，或者因不滿意而放棄，不再繼續(xù)。

筆者認為，雖然還面臨諸多難題，但雙向合作的人機協(xié)作模式將會是未來的發(fā)展方向，而如何實現(xiàn)人機協(xié)作優(yōu)勢互補，而不是單向指揮，是新一代人機協(xié)作技術需要解決的難題。

雙向合作的人機協(xié)作模式主要依賴于兩種能力，一種是機器能否真正理解人類指令的能力，另一種是機器適當?shù)嘏c人類配合，幫助我們完成任務。后一種模式需要借助更高級的人機交互技術。

人機協(xié)作共同創(chuàng)作的場景，可以幫助我們理解這種模式。人類有天馬行空的巧思，機器則善于快速完成重復性工作。當人和機器共創(chuàng)一篇文章、一幅畫作時，人類可以在關鍵段落、關鍵局部進行創(chuàng)造性構(gòu)思，而機器可以瞬間領會人類的意圖，幫其完成其他部分。進一步地，當人和機器共同執(zhí)行多個復雜的、包含一定隨機性的決策任務時，人類可以在關鍵時間節(jié)點對關鍵信息進行判斷，而機器可以在領會人類意圖的基礎上，在短時間內(nèi)完成其他操作，同時檢查決策中的一些漏洞和錯誤，還可以總結(jié)和梳理決策后的反饋信息，以供后續(xù)決策參考。在這一過程中，是人類的思路和在關鍵節(jié)點的操作，帶著機器協(xié)同推進完成任務，而不是像單向指揮模式那樣，將所有任務一股腦丟給機器去自主完成。

人機交互如何升級到人機協(xié)作

人機交互技術只是人機協(xié)作的底層溝通手段，還需要定義與設計在特定或通用任務中，人與機器的動作空間（即人和機器分別可以做哪些動作），人與機器操作對象空間（即人和機器所做動作的對象有哪些），以及學習算法（即機器正確理解人的操作的算法）。

打個比方，人在一個特定環(huán)境中（如廚房），其動作空間、操作對象空間，都是相對固定的，所能完成的任務也是有限的。在這個環(huán)境中，無論是特定的任務，還是通用的開放式任務，人機協(xié)作應是有章可循的——我們不允許機器脫離人類可控的范疇，進行超出權(quán)限或違規(guī)的操作。因此，機器人需要學習算法，才能夠真正看懂、聽懂、理解人類的操作，去實現(xiàn)真正的雙向合作模式的人機協(xié)作。

進一步，更加復雜的任務需要多人、多機協(xié)作技術，這將涉及任務的分工、管理與執(zhí)行，考驗人類對人機交互與協(xié)作系統(tǒng)的設計與理解，畢竟大多數(shù)任務是由人類發(fā)起的。

例如，在復雜系統(tǒng)監(jiān)測任務中，面臨海量的樣本數(shù)據(jù)，機器可以幫助人類快速篩選出可能的預警樣本，而人類需要對篩選出的預警樣本做最后的決策，人類甚至可以將一部分簡單的決策工作交給機器去執(zhí)行。但是，如何定義預警樣本的篩選標準，以及如何在多人和多個機器之間劃分決策工作的比例，將關系到整個任務執(zhí)行的準確率和人工成本。試想，如果一個任務，多人協(xié)作都無法妥善完成，那么多人、多機協(xié)作是否可以勝任？所以，新一代人機協(xié)作技術除了定義上述動作空間、操作對象空間、學習算法之外，還需要有一套標準化的流程，以便自動對復雜任務進行理解與分工，在保證任務執(zhí)行準確率的前提下減少對人工的依賴。

最后，即使完成了人機協(xié)作分工，仍面臨其他諸多挑戰(zhàn)。第一，機器不會懈怠，但人不一定一直是合格的協(xié)作者。那么，機器是否還需要反過來監(jiān)測人類的協(xié)作質(zhì)量，并在需要的時候，做出適當?shù)难a充？第二，當機器一旦可以部分或者完全替代人類工作的時候，人類是否具備足夠的能力控制機器，以防機器擁有自主智能之后犯錯，甚至作惡？第三，人機協(xié)作還會涉及數(shù)據(jù)隱私泄露的問題，特別是在復雜任務中，機器會存在被動泄露數(shù)據(jù)的風險。已有的研究證明，使用大模型過程中，會出現(xiàn)因為數(shù)據(jù)“投喂”不當，造成敏感數(shù)據(jù)泄露等問題。

這些問題還沒有答案，但我們不能裹足不前，而是要在發(fā)展中解決問題。我們堅信，未來的人機交互會更流暢更便捷！

（作者：邊凱歸，系北京大學計算機學院研究員）