人智交互——以人為中心人工智能的跨學科融合創新

目錄

第一篇概論

第1章“以人為中心人工智能”新理念3

1.1引言3

1.2AI的雙刃劍效應4

1.3“以人為中心人工智能”理念5

1.3.1AI發展的“人的因素”

新特徵5

1.3.2“以人為中心人工智能”的框架: 

理念、目標和實施路徑7

1.3.3“以人為中心人工智能”的設計

原則14

1.3.4“以人為中心人工智能”的方

法論16

1.4“以人為中心人工智能”理念

的意義17

1.5“以人為中心人工智能”理念

的實施21

1.5.1分層式HCAI實施策略22

1.5.2跨層面的實施策略23

1.5.3跨行業的實施行動25

1.6本書的貢獻和架構27

參考文獻28第2章“人智交互”跨學科新領域31

2.1引言31

2.2人智能系統交互的新特徵31

2.2.1人智能系統交互與傳統

人機交互的對比31

2.2.2AI帶來的新型人機關系

——人智組隊33

2.2.3跨學科協同合作的必然性34

2.3人智交互新領域36

2.3.1“人智交互”新領域的

提出36

2.3.2人智交互領域框架: 理念、

關鍵問題、範圍及方法37

2.3.3提出“人智交互”新領域

的意義38

2.4人智交互領域框架詳述39

2.4.1基本理論與關鍵問題39

2.4.2跨學科方法42

2.4.3跨AI全生命周期的流程43

2.4.4跨學科團隊47

2.5人智交互研究的範式取向48

2.5.1人智協同認知系統的

研究範式取向49

2.5.2人智協同認知生態系統的

研究範式取向51

2.5.3智能社會技術系統的

研究範式取向52

2.5.4人智交互研究範式取向

的意義54

2.6總結與展望57

參考文獻57

第二篇理論與方法

第3章人類認知和行為的計算建模63

3.1引言63

3.2認知和行為計算建模的兩種

思路64

3.3認知和行為計算建模流程和

模型選擇65

3.4基礎認知與行為過程的計算

建模69

3.4.1視知覺中的計算建模69

3.4.2規則表徵和推理72

3.4.3語言和概念表徵73

3.4.4記憶和學習機制73

3.5社會認知與行為過程的計算

建模74

3.6總結79

參考文獻80第4章人機融合智能83

4.1人機融合智能研究83

4.1.1人機融合智能概述83

4.1.2人機融合智能的關鍵

——人87

4.1.3人機融合智能中機的

自主性91

4.2人機融合智能的應用92

4.2.1基於人機融合的智控

輔助決策92

4.2.2ChatGPT: 人機融合智

能的初級產品95

4.3人機融合智能展望97

4.3.1人機環境系統97

4.3.2人機融合智能趨勢預測98

參考文獻100第5章數據與知識雙驅動式人工智能102

5.1引言102

5.2數據驅動的人工智能103

5.2.1關鍵技術103

5.2.2數據驅動的人工智能應用

現狀與挑戰109

5.3知識驅動的人工智能110

5.3.1關鍵技術111

5.3.2知識驅動的人工智能應用

現狀與挑戰114

5.4數據知識雙驅動的人工智能116

5.4.1純數據驅動的人工智能系統

的局限性和挑戰116

5.4.2數據和知識雙驅動的人工智

能技術優勢及典型應用117

5.4.3數據驅動和知識驅動的人工智能

的融合方法及發展趨勢119

5.5總結123

參考文獻123第6章以人為中心的感知計算128

6.1引言128

6.2以人為中心的感知模型129

6.3傳統智能感知計算130

6.4群智感知計算132

6.5人機協作感知計算134

6.6關鍵技術136

6.7總結及展望140

參考文獻141第7章多通道人機協同感知與決策147

7.1引言147

7.2多通道信息融合的人機協同

感知148

7.3面向人機協同的交互學習154

7.3.1小樣本信息處理與融合155

7.3.2模仿學習（imitation 

learning）156

7.3.3發展趨勢和挑戰158

7.4面向任務的人機協同決策與

驗證159

7.4.1面向人機協同的智能體

決策與規劃159

7.4.2虛實融合的人機協同

決策與驗證161

7.5總結和展望162

參考文獻163第8章以人為中心的可解釋人工智能168

8.1人工智能可解釋性168

8.2AI解釋方法170

8.3AI生命周期和可解釋AI172

8.4以人為中心的可解釋模型框架174

8.5應用案例175

8.6討論180

8.7總結181

參考文獻181第9章以人為中心的社會計算186

9.1以人為中心的社會計算概述186

9.2以人為中心社會計算的基本

方法187

9.2.1以人為中心的平行系統187

9.2.2虛擬人口合成189

9.2.3用戶個體的認知決策建模192

9.2.4基於因果推斷的用戶

行為計算實驗195

9.2.5社會計算的加速技術198

9.3社會計算的應用案例199

9.3.1以人為中心的城市交通

出行誘導199

9.3.2以人為中心的社會情境

安全202

9.4總結與展望203

參考文獻204第10章人智交互的工程心理學問題

及其方法論208

10.1引言208

10.2智能時代的工程心理學研究

對象209

10.2.1智能作為隱藏在幕後的

服務提供者209

10.2.2人在明確智能體身份的情況

下與其進行低捲入的互動210

10.2.3人與智能體組隊211

10.2.4人接受智能體的管理212

10.3經典工程心理學方法在智能

時代的新應用213

10.4新涌現的研究方法216

10.5新的設計思路218

10.6總結與展望221

參考文獻222第11章人智組隊式協同合作的研究

範式取向228

11.1人智組隊的由來與含義228

11.2人智組隊的研究方法232

11.3人智組隊的研究內容234

11.3.1行為層234

11.3.2認知層236

11.3.3社會認知層238

11.4應用分析: 以自動駕駛為例240

11.5總結與展望241

參考文獻242第12章人智交互中的人類狀態識別247

12.1引言247

12.2生理計算250

12.3情感計算255

12.4交互意圖理解263

12.5總結與展望267

參考文獻268第13章人智交互的心理模型與設計

範式274

13.1引言274

13.2傳統人機交互模型275

13.3智能時代的人智交互模型280

13.4傳統人機交互設計範式287

13.5人智交互的新範式與新思路292

13.6展望298

13.7總結300

參考文獻300第14章人智交互的神經人因學方法304

14.1引言304

14.2內源性智能系統305

14.3面向認知的智能系統308

14.4智能可穿戴、可移動技術311

14.5外源性智能系統314

14.6總結與展望317

參考文獻318第15章人智交互中的機器行為設計

與管理322

15.1引言322

15.2從人的行為到AI系統機器

行為323

15.2.1行為科學與機器行為323

15.2.2人的智能與機器智能325

15.2.3設計、工程與智能機器

行為研究327

15.3智能機器行為模型330

15.4機器行為的發展332

15.5人智交互行為337

15.5.1人智融合——人與AI

系統的相互作用337

15.5.2人機協作339

15.5.3主動交互340

15.6指導原則與設計指南: 如何有效

管理機器行為343

15.6.1智能機器進化對人類的影響: 

不可預知的行為結果343

15.6.2指導原則與設計指南343

15.7總結與展望347

參考文獻348第16章人智交互語境下的設計新模態350

16.1引言350

16.2AI技術與創新思維351

16.2.1AIGC的定義與發展352

16.2.2AI提高創作效率353

16.2.3AI激發創新思維355

16.2.4AI助力設計評價357

16.3AI在設計領域的應用357

16.3.13D設計中的AI應用357

16.3.22D設計中的AI應用35916.3.3其他相關領域與AI

應用360

16.3.4AI在設計中的創新

作用361

16.4設計學推動人智系統發展363

16.4.1設計學與AI363

16.4.2設計學與智能人機

界面366

16.4.3以智能駕駛為例討論

設計的作用368

16.5總結370

參考文獻371第17章人智交互設計標準376

17.1引言376

17.2標準概述377

17.3智能人機交互設計標準概述378

17.4企業的智能人機交互設計

指南簡介383

17.5總結與展望388

參考文獻390第18章以人為中心的人工智能倫理體系392

18.1引言392

18.2傳統倫理與人工智能倫理393

18.3人工智能倫理體系結構395

18.4人工智能應用倫理（狹義

人工智能倫理）主要內容397

18.5廣義人工智能倫理400

18.6“以人為中心”的人工智能

工程系統倫理原則403

18.7總結404

參考文獻405第19章人類可控人工智能: “有意義

的人類控制”406

19.1引言406

19.2“有意義的人類控制”的提出

背景407

19.3“有意義的人類控制”的概念

界定與實踐框架409

19.3.1“有意義的人類控制”

的概念溯源409

19.3.2何為“有意義的人類

控制”410

19.3.3“有意義的人類控制”的實踐

框架: 追蹤與回溯411

19.4針對“有意義的人類控制”

實施路徑的初步研究412

19.4.1AI自主化技術的新

特徵與人類控制412

19.4.2有效的人類控制415

19.4.3“有意義的人類控制”的跨學

科面向和多領域實踐416

19.4.4MHC認證416

19.5走向“有意義的人類控制”——

以自動駕駛汽車為例417

19.5.1技術嵌入水平與自動

駕駛分級418

19.5.2基於技術層級的人類

控制419

19.5.3自動駕駛汽車的

“有意義的人類控制”420

19.5.4“有意義的人類控制”框架下

自動駕駛汽車的實踐建議

421

19.6總結與展望422

參考文獻423第三篇專題研究

第20章以人為中心人工智能的算法

助推429

20.1使用助推框架設計以人為中心

的算法429

20.2算法助推有更好的選擇嗎432

20.3算法助推的成本: 從黑盒人工

智能到透明的成本433

20.4算法社會管理: 算法行為修正435

20.5對算法驅動的助推措施的擔憂437

20.6反助推: 對算法的厭惡與抵制438

20.7有意義的控制和算法審計的

算法助推439

20.8以人為中心的方法441

20.9總結與展望442

參考文獻442第21章以人為中心的智能推薦445

21.1推薦系統概論445

21.2以人為中心的推薦系統概述449

21.2.1經典推薦系統449

21.2.2以人為中心的推薦

系統450

21.2.3“以人為中心”與技術

的融合454

21.3實現路徑的探討455

21.4演化融合的路徑457

21.5總結與展望459

參考文獻460第22章腦機接口和腦機融合463

22.1引言463

22.2腦機接口技術框架465

22.3腦機融合計算模型468

22.3.1腦機智能的混合形態468

22.3.2智能影子470

22.4腦機融合應用實例471

22.4.1視覺增強大鼠機器人471

22.4.2腦腦通信大鼠機器人472

22.4.3意念控制的四旋翼

無人飛行器474

22.4.4面向小兒多動症的

註意力反饋訓練475

22.5典型應用與未來展望477

22.5.1典型應用場景477

22.5.2存在問題和調整策略479

22.5.3未來發展方向481

參考文獻482第23章可穿戴計算設備的多模態交互484

23.1引言484

23.2以人為中心的智能穿戴交互

設計485

23.3智能穿戴交互的傳感器基礎488

23.4可穿戴計算設備上的多模態

交互490

23.4.1手指觸控交互491

23.4.2手部動作交互492

23.4.3頭部動作交互494

23.4.4眼睛動作交互495

23.4.5可穿戴設備上其他

交互模態496

23.5智能穿戴交互的未來發展

與挑戰497

23.6總結499

參考文獻500第24章人機器人交互506

24.1引言506

24.2面向人機器人交互需求的

機器人設計507

24.3人機器人交互方式509

24.3.1接觸式交互509

24.3.2非接觸式交互510

24.4人機器人交互中的應用513

24.4.1工業機器人中的人

機器人交互513

24.4.2服務機器人中的人

機器人交互517

24.5總結與展望523

參考文獻524第25章元宇宙與虛擬現實中的人智交互532

25.1引言532

25.2虛擬現實與元宇宙中的智能

人機交互技術535

25.2.1人類情感的智能感知535

25.2.2用戶自然交互意圖的

智能推理537

25.2.3面向人類感知認知能力

的交互界面智能優化539

25.3虛擬現實與元宇宙中基於臨場感的

“人智人”技術應用和機遇挑戰541

25.3.1虛擬環境中的臨場感

概念541

25.3.2基於臨場感的“人虛擬環境”

優化: 達到虛擬與現實的認

知“共鳴”543

25.3.3元宇宙中的多人交互

研究與進展545

25.3.4元宇宙中的隱私、倫理

和可訪問性研究進展547

25.4機遇與挑戰548

25.5總結550

參考文獻550第26章基於人工智能技術的人類

智能增強557

26.1引言557

26.2理論基礎560

26.3研究現狀562

26.3.1基於腦刺激的人類

認知強化562

26.3.2基於神經反饋的人類

認知強化563

26.3.3基於視聽交互任務的

人類認知強化564

26.3.4基於精細操作任務的

認知強化565

26.4關鍵問題566

26.5實證研究: 基於觸覺人機交互的

註意力強化569

26.5.1面向註意力強化的精細力

控制任務範式569

26.5.2人類註意力的測量和

解碼570

26.5.3人類註意力閉環調控

策略572

26.6典型應用: 兒童ADHD診斷

與康復573

26.6.1基於多指精細力控制任務的

ADHD客觀診斷573

26.6.2基於多指精細力控制任務的

ADHD康復訓練574

26.7總結574

參考文獻575第27章智能座艙中的駕駛行為建模581

27.1引言581

27.2人的績效建模概論581

27.3人的績效建模實例: 智能座艙

中駕駛行為的數學建模582

27.4使用QNMHP的智能座艙中

的駕駛行為建模584

27.5人的績效建模軟件模擬587

27.6總結與展望591

參考文獻591第28章人工智能+輔具593

28.1引言593

28.2輔具的歷史沿革594

28.3AI+輔具發展的社會基礎594

28.4AI+輔具在殘障人士生活中

應用的六大方面595

28.4.1移動性596

28.4.2交互599

28.4.3聽力601

28.4.4視覺602

28.4.5生活環境603

28.4.6自我護理604

28.5AI+輔具設計理念及實現

平臺605

28.5.1以人為本的設計理念605

28.5.2AI+輔具的實現平臺608

28.6總結與建議608

參考文獻609第29章倫理化人工智能規範與治理615

29.1引言615

29.2人工智能倫理規範與治理

發展616

29.2.1國際發展情況概述616

29.2.2國內發展情況620

29.2.3小結621

29.3人工智能治理體系622

29.3.1人工智能治理的基本

原則622

29.3.2多元共治格局下的

人工智能治理623

29.4應用實例628

29.4.1算法備案制度628

29.4.2企業人工智能自治

實踐629

29.5總結與展望630

參考文獻632

第四篇行業應用

第30章智能駕駛的人車協同共駕637

30.1智能座艙中的人車協同駕駛

概述637

30.1.1人車協同共駕的概念

與發展637

30.1.2人車協同共駕的核心

特徵與關鍵理論638

30.2智能駕駛的人車協同感知系統

設計641

30.3智能駕駛的人車協同理解和

預測系統設計646

30.4智能駕駛的人車協同決策控制

系統設計650

30.5總結與展望656

參考文獻656第31章以飛行員為中心的智能化

民用飛機駕駛艙659

31.1智能駕駛艙發展現狀659

31.1.1智能駕駛艙在非民機

領域的進展659

31.1.2智能駕駛艙在民機領域

的現狀660

31.1.3以飛行員為中心的智能

駕駛艙需求特點661

31.2以飛行員為中心的智能駕駛艙

系統設計要求663

31.2.1系統功能模塊設計663

31.2.2智能輔助系統664

31.2.3智能生理監測665

31.2.4智能人機交互: 目的、

方式、作用670

31.3實例673

31.4以飛行員為中心的智能駕駛艙

的挑戰與展望674

參考文獻675第32章載人航天中的人智能系統聯合

探測679

32.1引言679

32.2航天員智能系統有效整合中的

人因技術682

32.2.1團隊設計與人機功能

分配683

32.2.2人機協同模式與方法684

32.2.3人機交互技術686

32.2.4系統設計要求及效能

評估687

32.3實例: 人機交互協同與交互689

32.3.1空間機械臂系統689

32.3.2星球探測智能系統690

32.3.3艙內智能輔助691

32.4未來的挑戰與展望692

參考文獻694第33章以患者為中心的智慧醫療697

33.1引言697

33.2醫療領域中的人工智能技術

前沿698

33.2.1自然語言處理技術698

33.2.2醫學影像處理699

33.2.3決策優化與新藥設計

技術701

33.3智能醫療中人與人工智能

的交互702

33.3.1醫療虛擬助手702

33.3.2醫療機器人704

33.3.3疾病輔助診斷705

33.3.4藥物研發706

33.4以患者為中心的智能醫療

管理與服務707

33.4.1院內數據智能管理707

33.4.2院外全病程健康管理709

33.4.3面向多中心研究的

醫療數據管理710

33.5以患者為中心的智能醫療

應用案例711

33.6以患者為中心的智能醫療的

挑戰與未來714

參考文獻717第34章以兒童為中心的自閉症人工

智能輔助診療721

34.1孤獨症譜系障礙721

34.2自閉症輔助診療系統723

34.3多模態自閉症行為分析方法725

34.3.1基於可穿戴設備信號的

自閉症行為分析方法726

34.3.2基於非接觸式圖像視覺信號的

自閉症行為分析方法726

34.3.3目前多模態自閉症行為

分析方法存在的問題730

34.4以人為中心的自閉症AI輔助

診斷730

34.4.1硬件系統730

34.4.2叫名反應範式731

34.4.3指令回應範式731

34.4.4共同註意範式733

34.4.5食指指點範式734

34.5以人為中心的基於CAVE系統

的自閉症AI輔助乾預734

34.6總結與展望737

參考文獻738第35章基於人工智能的智慧康復與

無障礙設計744

35.1引言744

35.2基於人工智能的殘障人士

輔助745

35.2.1基於人工智能的康復

輔助設備745

35.2.2基於人工智能的康復

輔助技術749

35.2.3康復輔助技術的人工智能

應用（數字化創新）755

35.2.4康復輔助技術的5G

拓展757

35.3基於人工智能的信息無障礙

設計758

35.4總結與展望761

參考文獻763第36章以人為中心構建虛實融合的

教育元宇宙768

36.1引言768

36.2教育元宇宙769

36.3相關工作770

36.4設計思路和目標772

36.5系統框架與技術範式773

36.5.1以人為中心的沉浸互動

計算系統框架773

36.5.2虛實融合的技術範式774

36.6虛實融合教學776

36.6.1全息講台教學776

36.6.2全息講桌教學781

36.6.3遠程擬真教學783

36.6.4鏡面互動教學785

36.7總結與展望788

參考文獻789第37章人本智造: 從理念到實踐792

37.1引言792

37.2人本智造794

37.2.1人本智造的提出背景

以及發展現狀794

37.2.2智能製造中人的因素798

37.2.3人本智造的架構799

37.3人本智造核心使能技術801

37.4人本智造典型應用804

37.4.1人機協作裝配804

37.4.2新一代操作工805

37.5總結與展望806

參考文獻808