人机智能系统：自适应、连续测量与Agent技术

人机智能系统是着眼于发展人—机结合的系统。在人机智能系统中不仅包含有计算机，更包含有人脑。它强调人脑与计算机的结合，充分发挥计算机速度快、容量大、不知疲倦的特长和人脑擅长于形象思维的能力，使人脑和计算机成为一个相互补充的有机的、开放的系统。从某种意义来说，人工智能系统是一种很好的人机系统。

人机智能系统必须是一个自适应系统，它能连续自动地测量对象的动态特性，并能根据自身情况调节。它需要完成三个基本动作：辨识或测量、决策、调整。其中，对对象的辨识或测量可以通过计算机及相关设备在人的辅助参与下进行，人应当在决策过程中起主导作用并通过机器和人本身实现系统的自我调整。人在决策过程中的主导作用集中体现在对问题的归纳和对知识的推理及建模两个过程中。在这两个过程中计算机的作用是利用人工智能技术、决策支持技术等提供的方法对数据进行处理及分析，为人的决策起到良好的辅助作用。而人则利用计算机提供的资料并结合自己的经验得出结论，并通过计算机系统的反馈信息调整系统状态，以达到适应环境的目的。

钱学森先生早就提出，在处理开放的复杂的系统问题时应采取“从定性到定量的综合集成法”。这个方法强调人的主导作用及经验在解决问题时的重要性，只有把专家（人）和信息、数据及高速运算（计算机）结合起来构成一个综合智能系统，才能有效地工作，取得突破。这和人机系统强调人的主导作用完全一致。随着智能技术的发展，未来的人机关系必将出现巨大的变化。(www.xing528.com)

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的最新发展，找到了可以充当人与机器中间体的对象，这就是目前在人工智能领域中研究很热的Agent技术。关于Agent的概念，目前还没有一种能为大家所共同接受和认可的定义。在AI领域，一般认为Agent指的是一些具有信念、意图和承诺等认知特性，在一定环境下能持续自主发挥作用，逻辑上相对独立的智能计算实体。它的三个要素是知识、目标和能力，其智能特性表现为能够进行高级问题求解，可随环境变化修改自己的目标、学习知识并提高能力。Agent具有驻留性（situateness）、自主性（autonomy）、应答性（respon-sion）、主动性（pro-activity）和社会性（sociability）。在人机协同的智能系统中，这种充当人和机器信息沟通的桥梁的Agent，比普通接口Agent在功能和含义更为广泛，可以称为人机协同Agent（Human Machine Agent），简称HMA。它将人（管理者、决策人、操作者、调度员等）和计算机及其他机器设备有机结合起来，形成了一种人与机器相互激发、优势互补、共同寻求问题求解的协同机制。