混合物是兩樣物質混在一起，沒發生化學變化，仍是兩種物質。如把沙放進水裡等物理變化。融合物是由兩種或以上元素組成的物質，指的是一種物質。如一氧化碳co，是由c元素與o元素組成的化學變化。所以，人機混合智慧型中人機介面分明，然而，隨著自主系統的不斷發展，人、機在物理域、資訊域、認知域、計算域、算計域、感知域、推理域、決策域、行為域的介面越來越模糊，你中有我，我中有你，融合在一起的趨勢越來越顯著，所以人機融合智慧型較能反映真實的人機相互作用、相互影響關係吧。認真閱讀了劉鋒老師的《崛起的超級智慧型》一書，發現網際網路大腦就是人、機、環境系統和諧共振的絕好模擬，也許這就是強智慧型體、超級智慧型體吧！能夠發現這個角度並切實開展有效地研究，確是一件令人愉悅幸福的大事，為之點贊!
第二部分是劉偉老師關於人機融合，混合智慧型的演講內容《未來智慧型產業：從人機融合視角出發》現在人工智慧已經發展到乙個非常熱的程度，人工智慧下一步應該怎麼走？今天分享這個話題的同時，我也提出一些個人看法，因為人工智慧發展的趨勢促使很多產業飛速進步，同時也帶來一些問題，這些問題怎麼克服呢？今天我給大家演講的題目主要側重於技術，主要從人機融合的視角出發，看未來智慧型產業的發展。未來的產業發展，有兩個很突出的特點：第乙個是傳輸，5g時代已經到來，相比以前4g、3g，這個時代的到來將會引起信通革命性的變化。而人工智慧現在也走入乙個新的時代，這個時代將從以前關於演算法的、資料的和算力的，走向了與人結合、與使用者結合、與設計師進行結合、與體驗進行結合，這個結合將會影響整個未來人工智慧領域的發展。以前人工智慧有三大領域，這是三個最有代表性的人工智慧的系統或平台。
第乙個是2023年打敗卡斯帕羅夫的深藍系統。當時它贏得了一片讚賞，為什麼會贏得那麼大的振動？因為在人類歷史上第一次出現了機器比人類更強大的乙個概念，這個概念的引入使大家有興奮也有擔憂，這個擔憂實際上卡斯帕羅夫用他的實驗來驗證是多餘的，為什麼多餘？很多專家做過類似的案例分析，我在這裡不再贅述。卡斯帕羅夫下來以後，他與另外一台計算機一起，和深藍又進行了博弈。在博弈過程中，卡斯帕羅夫認為他和一台機器結合在卡斯帕羅夫下來以後，他與另外一台計算機一起，和深藍又進行了博弈。在博弈過程中，卡斯帕羅夫認為他和一台機器結合在一起，還不如他乙個人和深藍進行博弈，1+1沒有大於1，而是1+1小於1。這個現象給大家乙個錯覺，原以為人和機器結合在一起形成比人更強大的力量，結果適得其反，尤其是在智力上，在生理上。汽車、飛機這些傳統運輸工具已經把人的體力進行了革命，但是在智力上卻沒有做到類似的工作。
第二個是沃森。這個系統是ibm開發的又乙個非常厲害的人工智慧產品，但這個產品只能對固定式、確定式的問題進行快速、準確、大容量的搜尋和回答，對主觀性、描述性問題往往回答得不是太好。因為人類對這兩個「how」和「why」沒有很好地回答，機器代替人類，目前看來還是比較遙遠的夢想，這個夢想在智慧型醫療上進行了驗證，現在ibm在醫療上做得不是太理想。
第三個是阿爾法狗。它分別在圍棋和遊戲當中取得了令人矚目之成績，但是它們同樣也存在著乙個問題：計算和認知隔離，只有計算沒有認知。通過這三個系統和產品，我們可以看出目前人工智慧發展存在的主要缺點及不足。我們認為，未來的趨勢是人和機器進行融合的時代，這個時代分為以下幾個部分：深度開發人類的潛能，比如說人的洞察意識，人的認知；第二個是要把機器的計算和人的配合結合在一起，不是為了快，不是為了精確，不是為了更大的精確容量而進行評比，而是為了更好地與人結合。我希望在座的企業家、投資人和使用者一定要關注這個，因為你的產品再高檔、再牛，如果沒有黏性，再好的人工智慧產品也就是乙個廣告，也就是乙個阿爾法狗，阿爾法狗就是乙個大廣告，因為它不實用、不落地。所以，未來的人工智慧發展將以人機融合、智慧型的貼合度、混合的密切程度來衡量。它主要表現在幾個方面：
第一，主動推薦。未來的產品一定要有主動性，什麼叫主動，什麼叫自主？這個概念我問了很多人，很多人都回答不了。其實這個問題非常抽象，自主和主動這種產品一定包含心理學，甚至包含哲學。比如，主動包括了記憶，但儲存不是，儲存是精密的，記憶是抓特徵的，它包括了期望、匹配、選擇、控制等一系列模組。所以主動系統非常複雜，目前我們碰到的系統裡邊能做到主動的非常少，因為在咱們的團隊裡邊大部分都是理工科，剛才我聽了一下，說是博士多少人，我給大家說，剛才我說的那三個系統，深藍、阿爾法狗還有阿爾法星還有ibm的沃森，他們的團隊裡面有大量的複合型人才，阿爾法之父是劍橋大學計算機系的研究生，他特別喜歡圍棋和西洋棋，而且對經營管理和商業有濃厚的興趣，他是非常復合的人才。在這些好的系統裡面一定要有複合型人才的參與，而不僅僅是博士、碩士，而不僅僅是海歸，如果沒有複合型人才，大家要小心。
第二，互動學習。這個復合程度如何有機結合在一起，表現在乙個很重要的特點就是互動的學習。乙個系統如果沒有非常好的學習性，只是人類的學習性，而不是機器的學習性，因為現在大家看很多學習，動不動是機器學習，迴圈神經網路之類，大家注意，那是個隱喻，並不是真正的學習。人類的學習和機器學習最大的不同，人類學習能夠產生乙個範圍不確定的隱性的知識和秩序，這個東西機器學不來的，這種隱性的東西造成意料之外的事情。比如一些孩子的成長過程中，今天學了乙個概念，他們會在你意想不到的地方使用這種概念，機器做不到，機器很難形成隱性的知識。
第三，高效容錯。這個能力是人與人之間打交道時天然具有的一種能力，而機器恰恰就非常欠缺這種人機容錯的能力，它非常的規則、非常的概率、非常的統計，但是它很少容錯。這就造**機之間的大範圍或深度的割裂。所以說，現在人機互動最好的產品是什麼？就是它，目前在這個星球上人機互動最好的乙個案例——手機。你用手機的時候，從來不會和它過不去，所以很多大型的人工智慧，它的切合度非常差。
第四，混合決策。在所有的人機融合過程中，混合決策裡邊有很重要的特點，就是人帶有責任性、帶有風險性，機器沒有，機器沒有任何的責任、沒有任何的風險，它決策的結果敢不敢用還是由人來定。所以這四方面造**機融合裡邊非常大的困難。大家在選擇好的專案、好的產品、好的系統的時候，也要考慮這四個方面。我們對人機結合有三個認識：第乙個認識是人機互動，第二個是人機融合，第三個深度態勢感知。人機互動很簡單，就是脖子（圖）以下，人的生理和機器的物理進行結合，包括可達域、視域、聽域，這種就叫做人機互動。對於脖子以上，人的大腦和機器的電腦進行融合的時候叫做人機融合，人機智能融合。目前最差的是人機智能融合，而研究人機智能融合的切入點實驗室在做深度態勢感知。剛才幾位嘉賓在談整個投資形勢和行業結合的時候，有一位嘉賓提到了態勢，大家注意，態勢感知非常重要，有了視感、有了剛才幾位嘉賓在談整個投資形勢和行業結合的時候，有一位嘉賓提到了態勢，大家注意，態勢感知非常重要，有了視感、有了態感，能夠感、能夠知，這個事情就好辦了。我們把深度測試感知分成了五大塊：第一是深度，第二是態空間，狀態空間，第三個是趨勢，第四個是感覺，第五個是知覺。它是人機融合的切入點，它涉及的範圍非常廣，不但涉及到數理和物理，而且涉及到管理、生理和心理，以及像法理等等這些環節，它是乙個複合型的概念。
目前我們深度測試感知了一下當前的人工智慧發展，我們做了乙個小小的比喻，可能不是很恰當：第一，計算智慧型，目前認為現在的計算智慧型就像第乙個圖叫做刻舟求劍，試圖用過去的資料來描繪未來，這是很可怕的乙個陷阱。第二，感知智慧型，我們比喻成盲人摸象，只知一點，不知全域性。第三，認知智慧型，我們叫做朝中丞相，簡單的切換，沒有產生更厲害的，大家期望得到的東西。第四，塞翁失馬，乙個專案經理能夠產生塞翁失馬的洞察力，能不成嗎？
下面是我們給大家的建議。人機融合對未來產業的影響，簡單地給大家做乙個展望。
第一，關於5g它的發展，更大的頻寬、更快的速度、更低的延時以及更高的可靠性，它的本質就是在人機融合裡面，把人、機和環境變成乙個大系統來看。人、機、環更重要的是人，什麼樣的人，包括設計師、使用者、管理者、投資者都是人。機包括兩塊，乙個是你的系統或產品，第二個是機制、機理，機制是管理科學，機理是科學方面。第三個是環境，包括自然環境、社會環境以及團隊的協同環境，任務環境、目標環境，這些都是環境。所以人、機、環是解開人機融合的一把重要的鑰匙。人機共融可以實現未來的產業互聯，它主要體現在以下這幾個方面：第一，精準的感知，第二，深刻的畫像，第三，自然的互動，協同的感知和計算算機的融合，包括5g結合在一起實現更快、更高、更強。人機融合的布局將會影響整個社會的發展，從人的飲食起居到國民經濟，這是乙個非常重要的領域，在這個領域裡面，我們對to b創業的建議有三塊：一是要找對人，要找到複合型的人或複合型的團隊，除此之外，還要有一項特別強，在某乙個單項方面一技絕勝，把對手甩得遠遠的，未來顛覆性創新在複合型人才或者邊緣的交叉上。
二是要產生正確的機制，不但要有好的機器產品和系統，還要有良好的管理機制，這個機制對保障整個團隊的執行和系統的穩定性、可靠性非常有幫助。
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