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郭大宇、王鑫与欧阳小叶共同探讨了人机协同智能领域的前沿进展，并在《无人系统技术》杂志的2023年第6期第1部分中深入分析了这一主题。这份学术论文从95页至103页详细阐述了该领域的主要发展动态，旨在为专业人士提供宝贵洞见和指导。
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在探索"人-机-环境"互动之中的新型智能体系时，我深入剖析了该领域近期的学术研究和实践动态。首先，回顾了美国国防高级研究项目局在推动人机混合智能领域的迅猛进展；其后整理了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实与环境感知等关键子技术的最新研究成果及其实际应用状况；最终，对当前挑战及对未来军事战略的影响进行了深入讨论。此综述揭示了一个未来场景，在其中机器的角色更加偏向于成为人类的"伙伴"而非单纯的"辅助工具"。人机混合智能的各核心要素已展现出其在实战层面的应用潜能。然而，为了促进这一领域的持续发展与成熟，我们亟需解决诸如人机之间的责任分配、能力划分、交互方式及伦理规范等关键问题。毋庸置疑，人机混合智能将显著加速军事转型步伐，并对作战理念、武器系统构成乃至战斗力生成模式产生根本性影响。
人机融合智能领域正逐步揭示未来技术的无限潜能，在军事战略中崭露头角。这一前沿领域的研究，聚焦于结合人类智慧与先进人工智能系统，旨在实现协同决策、任务执行和战术优化。在探索这一领域的过程中，脑机接口成为连接大脑与机器的关键桥梁，它允许个体直接操控设备或获取信息，极大地拓展了人类的能力边界。
可信人工智能的发展则是对这一技术伦理和安全性的深入探讨，确保智能系统的决策过程可解释、可靠，并能适应不断变化的环境。通过构建更为透明、可控的人工智能模型，我们不仅增强了技术的安全性，也提升了公众对科技进步的信任度。
虚拟现实技术在沉浸式体验中展现出巨大潜力，它将用户完全融入一个由计算机生成的仿真环境中，无论是军事训练、战术模拟还是技能提升都大有裨益。通过高保真的环境感知和互动机制，VR不仅提高了学习效率，也极大地增强了体验的真实感与参与度。
环境感知技术在其中扮演着至关重要的角色，它能够精确捕捉和理解周围世界的信息，为决策提供实时的数据支持。无论是军事作战、工业生产还是日常生活中的导航服务，高效的环境感知能力都是实现精准操作、优化流程和提升效率的关键所在。
综上所述，人机混合智能、人工智能、脑机接口、可信人工智能、虚拟现实与环境感知等领域的融合与发展，正以前所未有的方式重塑我们的世界，并为人类探索未知、克服挑战提供前所未有的工具。
人工智能作为人类智慧的物化和程序化延伸，与生俱来地融合了自然界的物质与信息的交互作用，进而形成了一个复杂的“对立统一体”，即人机混合智能。
在当前技术格局下，人工智能的发展重心应该聚焦于人机协同、合作与信任建立上，而非单纯依赖机器替代人类。这一趋势预示着未来世界将更加倚重通过人机交互机制实现的双重智能有机融合。其核心目标是优化人工智能系统性能，使之成为人类智慧的有效延伸和扩展，共同解决复杂问题时能够发挥超乎想象的协同效率。
基于《人工智能100年》报告的观点，增强人类能力的人工智能被视为最具前途的发展机遇之一，它将人与机器的优势互补视为推动社会进步的关键力量。而《IEEE全球调研：科技在2022年及未来的影响》则预测了一个即将到来的新时代——人类与机器人协作的深化和紧密化，尤其在未来的十年里，批量化生产的协作型机器人将在包括军事在内的更多重要领域发挥关键作用，这将极大地推动人机混合智能的发展前景。
总之，在人工智能与人类智慧相互融合的大趋势下，未来的人工智能发展将侧重于强化人类与机器之间的协同合作、增强相互间信任，并利用这一新型的“人机混合智能”机制来开辟更广泛的应用领域和解决复杂问题的能力。这一方向不仅具有深刻的科学意义，而且蕴含着巨大的产业化潜力和社会进步机遇。
美国国防预先研究计划局矢志推进人类与机器协同创新的研究领域，在近阶段重点投入于空战相关项目之中，致力于打造前瞻性的智能融合技术。早在2018年3月，DARPA启动了“下一代非侵入性神经技术”项目，目标在于研发高性能的便携式神经接口设备，实现对人类大脑多点位的有效读取与写入操作，于无手术干预的场景下构建大脑与系统的高效通信渠道，以此将前沿神经技术应用于健康军人之身；同年8月，“神经工程系统设计”项目亦被启动，旨在开发体积小于1立方厘米的生物兼容神经接口，以实现人类大脑直接接入电脑的目标，促进大脑神经元电化学信号与电子信息技术语言间的精准转换。
2021年2月，DARPA的信息创新办公室宣布了“感知赋能任务指导”计划，聚焦于人工智能技术的研发，旨在通过扩充士兵技能集来强化其能力，并以减少人为错误的方式提升操作熟练度，使官兵能够应对更为复杂多变的任务挑战。此项目还包括开发具备感知功能的AI任务助手，涵盖深度学习用于视频与语音分析、自动推理技术进行任务及计划监控以及增强现实技术为人机界面增色等前沿领域。
2022年6月，DARPA进一步推进“可靠神经符号学习和推理”项目，聚焦人机协同智能在军事场景中的实际应用评估。此项目旨在提升自主作战平台的透明度与互操作性，致力于开发鲁棒、稳定且可信的技术解决方案，从而实现对人类智慧与机器性能的有效整合与优化，以适应未来战场需求和挑战。
图2 展示了基于感知赋能任务指导项目的人工智能助手在辅助UH-60“黑鹰”飞行员培训过程中的应用场景。该系统通过整合高级认知模型与实时环境反馈，有效地提高了训练的效率和质量。
图3 深入探讨了人工智能任务指导助理如何为UH-60“黑鹰”飞行员提供精确、及时的支持，不仅在操作层面提升了技能水平，更在决策制定时提供了关键洞察。通过模拟复杂场景和预测潜在问题，该AI助手显著降低了训练风险，并加快了学习曲线。
图4 展示了PTG项目下的人工智能任务指导系统与UH-60“黑鹰”飞行员培训的无缝整合。这一解决方案不仅限于当前任务执行，还扩展至未来技术融合和适应性学习策略上，为飞行员提供了全方位的专业指导和支持。通过持续优化和迭代，AI助手不断调整其响应模式以匹配不同的训练需求，从而增强了飞行员在多样化挑战中的应变能力。
图5 提供了PTG项目在UH-60“黑鹰”培训中实施的人工智能任务指导助理的可视化概览。该系统不仅促进了知识传授和技能培养，还通过数据分析和技术集成，为优化飞行训练流程、提高安全性及效率提供了有力的技术支撑。这一创新工具在提升飞行员整体能力的同时，也确保了操作的高效性和可靠性。
图6 总结并展示了人工智能任务指导助理在UH-60“黑鹰”飞行员培训中的综合效益。通过AI技术赋能，不仅实现了个性化的学习路径和实时反馈机制，还促进了多维技能发展与协同决策能力的提升，最终为飞行员构建了一个全面、高效且安全的训练环境。这一解决方案代表了现代航空培训领域的重要进展，在未来将继续引领飞行教育方式的革新方向。
图7 综合分析了人工智能任务指导助理在UH-60“黑鹰”飞行员培训中的应用案例，并强调了其对提升能力、优化效率和确保安全性等方面的显著贡献。通过持续的技术融合与创新实践，该AI助手不仅强化了培训流程的现代化转型，还为未来的航空教育树立了标杆。
图8 以更广阔的视角审视PTG项目中人工智能任务指导助理的应用，揭示了这一技术在UH-60“黑鹰”飞行员培训中的全面价值和潜力。该解决方案不仅限于当前的技术实现，更是开启了未来航空领域智能化训练的新篇章，预示着高级认知辅助和实时决策支持将成为现代飞行教育的核心组成部分。
图9 对UH-60“黑鹰”飞行员通过感知赋能任务指导项目中的人工智能助手所获得的综合收益进行了全面评估。这一系统不仅在技能培养、决策能力提升以及安全性增强方面发挥了关键作用，而且为未来航空培训领域的创新和优化提供了坚实的基础。
图10 最终呈现了PTG项目下人工智能任务指导助理对UH-60“黑鹰”飞行员培训的整体影响。通过整合前沿技术与专业指导，该系统不仅显著提升了训练效率和质量，还为飞行员的职业发展铺平了道路，预示着航空教育的未来将更加注重个性化、高效且安全的解决方案。
在探讨"空战演进"项目的核心意义时，各界的关注焦点往往聚焦于人工智能在"阿尔法空中格斗"试验中首次战胜人类飞行员的壮举，然而，国防高级研究计划局设立这一项目的初衷，旨在深入探究人工智能与人类如何实现高效协作，并建立相互之间的信任体系。
近期，DARPA公开了一系列关于"空战演进"项目的关键阶段性成就。其中，包括了对人机协同飞行的实验性探索，通过监测飞行员的身体反应和对其人工智能伙伴的信任水平，以期增进双方的合作默契。首架全尺寸教练机的初步改装也成为了重要里程碑，这为后续第三阶段引入具有人工智能驱动能力的“飞行员”上机进行了铺垫。
"空战演进"项目所追求的目标，即是攻克空中格斗中人与机之间的协同难题，为未来战备开发出一种具备高度可信赖性、可扩展性、性能接近人类水平，并能通过人工智能技术实现自主决策的人机混合系统。这一愿景的实现，在2021年2月得到了重要的阶段性验证——"Scrimmage 1"高级狗斗仿真测试的成功举办。
在这场测试中，两架蓝色F-16战斗机携手对战一架红色敌方战斗机，这不仅象征着虚拟环境下的首次人机混合对抗得以成功实现，更在实战模拟的层次上突破了以往的技术界限。所涉及的武器系统配置也更为复杂与多样化，不仅包括用于短距离精确打击的机炮，还引入了专门针对远距目标的导弹，充分展示了未来空战中可能面临的多元挑战和解决方案。
综上所述，"空战演进"项目通过一系列里程碑式的技术试验，逐步揭开人工智能与人类在空中作战领域协同合作的可能性，为未来的军事技术发展奠定了坚实的基础。
在探讨人机混合智能这一领域时，其涵盖的技术范畴广泛而深邃，体现了科技进步与人类智慧的交汇融合。目前，该领域集成了若干关键核心科技分支，如脑机接口、可信人工智能、虚拟现实以及环境感知技术等，这些构成了人机交互和协作领域的技术矩阵核心，并在实践中展现出成熟度高且应用深入的特点。
其中，脑机接口技术为人类与机器之间的信息传输开辟了新路径，允许用户通过大脑活动直接控制设备或软件。可信人工智能则致力于构建能够自我学习、适应变化并保障数据安全的人工智能系统，以增强人与机器的互信关系。虚拟现实技术创造了一个沉浸式环境，使用户能够在数字空间中体验和互动，而环境感知技术则提升了机器对周围物理世界的理解能力。
这些技术群落共同构成了当前人机混合智能研究的前沿阵地，在实际应用中展现出强大的潜力和广泛的应用场景，为人类社会带来了前所未有的便利与可能性。
脑机接口技术的历程自1924年起便揭开了序幕，德国精神病学家汉斯·贝格尔揭示了大脑电波现象，为这一领域奠定了基础，并自此迈入了蓬勃发展的阶段。在此后的数年中，美国国防高级研究计划局于1970年启动了相关项目，而1973年，加州大学洛杉矶分校则首次提出了“脑机接口”一词的定义。
自20世纪末起，脑电波检测等关键技术取得了突破性进展。例如，在1998年，一位因脑干中风而导致锁闭综合症的患者通过脑机接口成功操控了电脑光标，这一事件不仅为技术注入了新的活力，还促进了相关标准和方向的明确化。
进入21世纪后，特别是自2005年起，脑机接口技术已从科幻领域跃入现实，逐步实现了从理论到应用的转化。以美国Cyberkinetics公司获得美国食品药品监督管理局批准为重要里程碑事件，该技术在医疗监测、自动驾驶、教育培训及军事装备等领域展现出巨大的研究价值和潜在市场。
综上所述，脑机接口技术自其诞生以来，经历了从萌芽期到快速发展，并逐渐深入到实际应用之中，形成了一个跨越医学、工程和科技多领域的重要领域。
在探讨脑机接口的应用时，它们主要被划分为两类：侵入式与非侵入式，每种类型都对应着其特定的应用范畴。非侵入式脑机接口因其成熟度及实用性，在市场上已经实现了商业化应用，而相比之下，侵入式脑机接口虽正处在研发的前端阶段，但也预示着未来可能在医疗领域迎来技术的实际落地与广泛使用。
据QY Research的数据分析预测，全球范围内的脑机接口市场预计至2026年将增长至27亿元之谱，其复合年增长率将达到12.4%。当前趋势显示，美国在全球脑机接口领域的领先地位不容忽视，该国在该领域的发展呈现出百花齐放的繁荣景象。从DARPA到Facebook、谷歌、亚马逊以及Neuralink等科研及商业巨头，均将脑机接口视为战略重点进行布局与研发，并已积累起相对较高的技术门槛和壁垒。
"侵入式"神经界面设计旨在通过精确的颅骨穿刺或开颅手术途径，植入脑电传感器至大脑内部，以实现显著提升的数据传输能力；这一领域的重要推动者，如美国Neuralink公司，已展现出突破性的进展与里程碑成就。该公司的贡献对脑机接口技术的发展起到了核心引领作用。
具体而言，在2019年3月，Neuralink公布了一项创新方法，即快速将柔性电极植入实验鼠的大脑中，仅需在移除局部头盖骨并在大脑上置入针头后进行；这一创举被视为向人类大脑直接引入计算机辅助系统迈进的标志性步伐。同年7月，公司又展示了其通过在患有截瘫的病患体内植入设备，进而帮助操控外部设备的技术实力。
2020年8月，在Neuralink发布新一代可内部植入脑部的装置Link V0.9的同时，公开了“三只小猪”实验案例：在小猪的大脑中成功置入3000多个电极，实现对1000多个神经元的同步监测，并通过数据分析洞察到小猪情绪变化的可能性。这一实验目的在于研究建立安全、高效且无线的临床级脑机接口系统。
2021年3月，Neuralink宣布其最新突破：在猕猴的运动皮层区域植入两个N1 Link脑机接口装置，实现了使用意念进行乒乓球游戏。此一尝试旨在探索构建一个既安全又有效的、可植入的无线临床脑机接口的可能性。
虽然开颅手术带来的广泛创伤性对“侵入式”技术的临床实施构成了一定挑战，但目前，“侵入式”脑机接口领域正致力于寻找避免完全开颅或减少手术风险的方法。
在探索脑机接口技术的道路上，研究人员面临一个关键挑战：如何构建一种兼顾通讯效率和降低侵入性的装置——在最轻度影响大脑功能的同时最大化其潜能。这一领域的一个重要里程碑是2021年澳大利亚神经血管生物电子医学公司Synchron的技术成功应用于人体实验，此创新性地通过推特直播帮助渐冻症患者在短时间内发送信息，实现人类史上首次以“意念”形式发送推文的壮举。
紧随其后，Synchron公司在2022年5月宣布启动名为“COMMAND”的临床试验，并完成首例美国患者的脑机接口植入手术。与此同时，清华大学联合团队则通过术前精准使用功能磁共振成像技术定位目标区域，仅采用3个微创颅内电极，实现了打字速度每分钟12个字符的高效输出，每个电极的信息传输率达到了惊人的20 bit/min。
针对意念打字任务，斯坦福大学团队的研究成果展示了脑机接口的另一面：他们开发了基于脑机接口的手写体打字系统，使用192个微针硅电极，实现了每分钟输入90个字符且准确率超99%的高效性能，这是此前记录的两倍多，并接近于同龄健全人在智能手机上发短信的速度。这一突破性进展在于其速度与常规人的相似性，标志着与手写笔记相关的大脑信号解码取得了里程碑式的成就。
综上所述，这些研究不仅在技术层面上推进了脑机接口领域的边界，更是在伦理和实用性方面提供了重要启示，为未来通过“意念”控制科技的可能铺平道路。
图3详述了利用脑机界面技术实现的意念打字流程。此过程集成了先进的人机交互方式，旨在直接从使用者的思维活动中捕捉指令，进而驱动文本生成或输入任务，显著提高了信息处理效率与便利性。通过精确识别和解析大脑信号，该系统能够响应用户的直觉思考，从而在无物理接触的状态下完成文字操作，开辟了人与技术互动的新纪元。
可信人工智能领域近来备受DARPA的关注与支持，其核心愿景在于构建一种能够实现高效协同且建立在相互信任基础上的人机伙伴关系。这一研究方向致力于探索并深化人机交互能力与互信机制的建立，旨在通过引入人类业务专家的专业知识与经验反馈，以驱动机器学习系统的自我优化和迭代升级。目标是生成对人类而言可解释、可靠性的决策结果，从而增强人工智能应用的可信度。
2022年6月，《人工智能中的信任：重新思考未来军事指挥》报告由英国皇家联合军种研究所发布，该报告强调了各级参与者的信任在有效运用人工智能辅助军事决策过程中的关键性作用。报告指出，与人工智能体共生的人类操作员关系将对未来的军事指挥模式产生颠覆性的变革。
简而言之，可信人工智能研究旨在促进人机之间的紧密合作与互信建立，并通过这一机制提升整体决策的效率与准确性，为未来指挥体系带来革命性的变化。
自2016年起，DARPA发起的"可解释人工智能"项目，被视作应对上述挑战的最全面军事策略之一［11］。该计划在两个关键技术领域——可解释的学习方法与可解释的心理模型，以及一个评估框架下展开工作，并于2021年圆满结束。在可解释的学习方法这一技术分支中，该项目携手11个研究团队深入探讨了多种机器学习手段，包括易于解析的概率模型、因果机制的构建、强化学习算法生成的状态机、贝叶斯规则列表及视觉显著图等高阶解释工具。
通过此项目的推进，已成功孕育出能初步阐述其内在逻辑与原则的新一代人工智能原型系统。这些系统不仅能够详述自身的优点和局限性，并对未来的行动表现提供合理说明。此举标志着在增进技术透明度、增强决策理解力的道路上取得了显著进展。
图四展示的是DARPA的"可解释人工智能"项目的核心构想，其设计蓝图旨在揭示并理解先进智能系统决策背后的逻辑与依据。
至今为止，可信赖的人工智能已成为学术界和政府机构共同关注的核心议题[12]。在2021年7月，密歇根州立大学从计算角度全面介绍了可信赖人工智能的最新研究进展，并概括出六大关键领域来聚焦可信度：隐私性、安全与稳健性、可解释能力、非歧视及公平性、环境福祉以及责任与审计性[13]。近期，随着图神经网络这一深度学习支持技术的应用日益广泛，其在提升可信赖性的研究成为新的焦点。2022年4月，宾夕法尼亚州立大学指出，在当前的图神经网络应用中，隐私和稳健性保障不足，并且存在公平性和解释力的缺失[14]。随后，同年5月，莫纳什大学与伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合团队发布了一份关于可信图神经网络的研究综述，揭示了这些技术在可信度方面与其他常见AI方法的典型差异性，并将发展路径归纳为拥抱可信赖设计原则、探索更全面的维度、研究多元相关性、开发模型不可偏见的方法以及构建可持续的技术生态五个方向[15]。
虚拟现实，增强现实与扩展现实，这三项技术构成了人机融合智能的先驱领域探索，自早期即崭露头角。
2021年，元宇宙的崛起成为了一道亮丽的里程碑。此年的高潮点出现在十月，Facebook宣布更名至Meta，并豪掷千亿美元投资，以此作为其踏足元宇宙领域的开篇序章，由此拉开了向新纪元探索的大幕。元宇宙被视作未来互联网的接班者，它集虚拟现实之大成，构建成一种全新形态的、以虚拟为核心驱动的新兴计算平台。
彭博社对此领域的发展进行了深入预测，估计在2024年之前，元宇宙的市场规模将扩展至8000亿美元的惊人规模。
受元宇宙理念的激发，在近期，虚拟现实与增强现实技术获得了前所未有的关注，并取得了显著的进步，尤其是在军事领域的应用上，其步伐明显加快，特别是在军事演练方面发挥着核心作用【十七】。传统的训练模式通常受限于场地、费用和后勤支持，难以实现对进展的有效评估及提供精确的反馈；相比之下，通过采用沉浸式的虚拟现实/增强现实技术来强化实地训练，可以全面利用这些技术的最新发展成果，使作战人员能够身临其境。这不仅为他们提供了交互式的学习体验，同时也构建了一个持续性学习的训练环境，在此环境中，作战人员可以在经验、认知、行为与情感等多个维度上全身心地投入到训练过程中，以此提升整体效能和适应能力。
在美国，空军与陆军在前沿技术的应用中占据领先地位。在空军领域，2020年，内利斯空军基地的"虚拟测试与培训中心"正式启动运营，旨在通过虚拟现实模拟环境，为联合空中作战训练提供平台，使得战斗机飞行员能够在逼真的对抗场景下，熟练掌握先进的战术策略。
与此同时，在人工智能辅助技术的开发上，诺斯罗普·格鲁曼公司于2022年2月宣布将参与DARPA的“感知赋能任务指导”项目，并研发出一种名为“作战人员与背景自适应推理直觉助理”的人工智能原型。这款设备通过集成先进信息处理与增强现实接口，为旋翼飞行员提供语音和可视化反馈，在恰当的时间点给予精确的指导，助力其完成既定任务以及应对突发情况。
对于陆军而言，2022年1月发布了作为现代化计划之一的“集成视觉增强系统”，显著提升了士兵获取战场信息的能力与清晰度。为了提升实兵训练中的武器系统模拟效果，陆军在6月推出了依托于“合成训练环境实兵训练系统”和“模拟、培训与仪器仪表敏捷采集响应”项目的“合成训练环境实况训练系统”，通过地形成像与虚拟现实技术的融合，为精准交互式训练开辟了新的可能。
在各行业对虚拟现实与增强现实技术探索性的应用阶段，目前正面临着一系列挑战性难题。这四项核心障碍分别是：
1. 在技术创新层面上，相关领域对于新科技的前瞻性探索显现出较大的不确定性，算力、网络带宽以及数据传输时延依然存在瓶颈，尤其是针对特定设备而言，在无线网络与非标准化互联网环境下，对高效率传输有着严格的需求。
2. 能源供应层面，为了确保大规模虚拟现实应用环境的稳定运行，数据中心、计算中心、通信基站、电力等新型基础设施提供了不可或缺的支持。然而，这些基础设施在运作过程中对能源需求呈现了前所未有的大量消耗。
3. 在金融监管领域，随着虚拟世界如元宇宙的发展，涌现了大量的虚拟资产。然而，由于虚拟资产的价值评估缺乏明确标准，并且存在洗钱等风险问题，这给现有金融体系带来了严峻的挑战。
4. 法律规范层面，则是面对着应用多样化和沉浸式体验所引发的一系列合规性治理难题。包括过度沉迷、虚拟犯罪、隐私保护等问题，以及虚拟数字人产权继承和数字藏品金融化等方面均存在潜在的法律风险与规范缺失。
人机混合智能作为一项集成"人类、机械与生态"协同作用的先进智能体系，在其发展进程中，亟需攻克的关键命题包括：强化对周围环境信息的捕捉能力、提升面对环境变动时的适应性以及增强与自然环境间的互动与共生关系。根据Gartner于2022年10月公布的《2023年度十大战略技术趋势》，感知和响应外部环境快速变迁，及在环境中实现迭代优化的自适应人工智能这一领域备受瞩目。
扩展：
人机混合智能系统旨在通过整合人类智慧与机器能力，形成一个既能理解和响应复杂多变自然环境，又能协同共生、持续进化的智能网络。在当前技术趋势中，强化对环境信息的感知、提升应对环境变化的能力以及增强与生态系统的交互性，被视为推动这一领域发展的核心挑战。
Gartner在2023年的战略技术预测中指出，自适应人工智能作为一类能够在环境中自我进化并快速响应外部环境变化的人工智能系统，正逐渐崭露头角。这类技术强调根据实时反馈和不断演变的环境需求进行策略调整与模型优化，从而实现系统的持续进步和适应性增强。
追溯至1950年，图灵通过提出“模仿游戏”，即著名的图灵测试，首次探索了人工智能与外部环境互动的设想。当前，具身智能研究领域正经历着复兴，成为人工智能领域的前沿焦点。"具身性"并非指物质存在本身，而是聚焦于主体与环境之间充分交互以及在实际情境中活动的需求与功能性。
2022年10月，由图灵奖得主Yoshua Bengio和Yann LeCun领衔的顶尖研究者们共同撰写了《迈向新一代人工智能：催化神经人工智能革命》白皮书。该文明确指出通用智能的核心在于智能体与环境之间进行感官运动交互的能力，并将其视为推动下一轮人工智能发展的关键要素之一，进而提出了“具身图灵测试”作为衡量通用人工智能的终极挑战标准。
同年4月和7月，美国谷歌机器人团队先后推出了SayCan模型及LM-Nav模型。这些创新性模型以自然语言指令的形式，使机器人在真实的复杂环境中执行特定任务，展现了与环境有效互动的可能性。此外，2022年6月，艾伦人工智能研究院从“具身”视角出发，研发出一种在复杂场景中进行目标物精确识别的技术，相较于传统方法，其检测精度提升了约12%，进一步推动了这一领域的发展。
近年来，DARPA持续聚焦于增强环境认知领域的探索与研究。2019年，基于"人工智能开拓者项目"背景下推出"基础性人工智能语言获取"计划，旨在培育计算系统的语义获取能力，使之能够如儿童般通过感知周围环境的听觉及视觉信息来学习语言。该阶段的研究重点在于构建一系列底层的语言获取模型以及自动化原型系统，以期使机器能够理解和处理英文文本与语音。
进入2022年9月，DARPA宣布启动了"环境驱动的概念化学习"项目，致力于塑造具备连续感知并从环境中习得语言及视觉信息的人工智能实体。该计划旨在开发出能够在时间紧迫、任务至关重要的国防分析场景中，可靠而稳健地对图像、视频和多媒体文件进行人机协作评估的能力。"ECOLE"项目的实施标志着对传统机器学习方法的重大革新，通过确保计算系统能与人类有效沟通并协同工作，从而显著提升“人-机-环境”间的高效互动与合作，并随着实践的深入促进性能的持续优化。
综上所述，DARPA在环境感知研究领域的这一系列举措，旨在构建更为先进、智能且适应性强的人工智能框架，以满足未来复杂任务的需求，同时推动人机协作进入一个全新的境界。
以下是关于当下人类与机器融合智能领域所遭遇的一些关键性挑战的概览：
在追求更深层次的人机协同过程中，我们面临的一个主要难题是确保系统的透明度和可解释性，以使人工智能算法的行为更加易于理解和信任。
另一个核心挑战在于数据隐私与安全性。随着越来越多的数据被用于训练模型，如何保护敏感信息不被滥用或泄露成为了亟待解决的问题。
此外，在实现人机共生系统时，如何平衡自动化程度与人类的参与度是一个复杂议题。我们需要制定策略以确保在最大程度上利用AI优势的同时，也保留足够的灵活性和控制权给用户。
另一个重要方面是伦理问题的处理。随着人工智能决策影响到人类生活的各个方面，确保其道德合理性和公正性成为了一个紧迫的任务。
最后，在技术发展与社会需求之间寻求平衡也是一个挑战。我们需要不断地调整以适应不断变化的技术进步和社会期待，并确保智能系统能够满足未来的需求和期望。
在执行一项协同任务之时，确保人类与机器间的职责清晰界定与合理分工至关重要。若缺乏对目标理解的深度、未能明确业务规则及可资利用资源的范畴，则很可能导致人、机双方功能分配与责任归属出现紊乱，进而使得各自优势无法充分展现，更甚者将引发组织性混乱，致使任务失败，难以实现其在开放且真实环境中的智能化程度与主动能动性的最大化。
作为人类智慧与人工智能相互交融的关键节点，人机交互接口发挥着至关重要的作用。通过这一桥梁，人类得以将对由机器生成内容的修正意见反馈给AI算法，进而促使算法进行增量式训练更新、汲取人类经验并内化业务规则。当前，图形界面在人机交互领域占据主导地位，然而其扩展性方面存在局限。
未来的发展趋势将聚焦于采用自然语言形式的人机交互接口，此形态更具前景。尽管智能语音助理技术因其广泛应用而备受瞩目，但在响应速度、处理复杂问题与提问能力以及整合过往问答记忆等方面仍显不足。对此，持续的技术优化和创新被寄予厚望，以期在未来构建出更为高效、精准且能深度理解人类意图的交互体验。
道德规范。当前时代最核心的关注点之一便是隐私与安全，当人们转而采用心灵感应进行沟通后，秘密的界限变得模糊，这将为黑客入侵提供可乘之机。更甚者，这一技术的应用可能会加剧社会不平等现象，因为它并非是所有个体都能轻松获取的能力，其潜在效应可能强化既存精英阶层的优势地位。因此，研发人员与创新者在探索此领域的过程中需谨慎从事，确保每一步操作都经过了伦理审查，以防止出现技术系统失控的状况。同时，应遵循“增强而非干预”的原则来发展人机混合智能，旨在提升人类能力而非替代或控制人类本身。
人机协同智慧无疑将极大地推动军事领域的发展步伐，不仅深刻重塑着战时战术策略和武器系统构成，更在整体战斗力的形成机制上实现根本性的重构。这种革新或许还将触发一次意义深远、全面深刻的军事变革浪潮。
在情报智识剖析领域，涉及的任务通常具备目标业务复杂多样、分析结果充满不确定性及探索挑战、以及繁复且深奥的解析流程等特征。这就要求构建一个功能强大的系统，旨在对海量数据进行关联研究和深度领悟，并急切地寻求一种交互性强、可适应性高、能够循环迭代的分析成果可视化方式。此方式需确保业务人员得以基于其专业知识与实践经验，做出专业化的商业决策，并且通过人机协同操作界面调整机器生成的策略方案，使算法据此反馈进行自我学习和优化。以此为驱动点，在情报大数据深度应用层面聚焦发力，旨在通过整合多元异质的多模态数据并融合人的智慧及机械化手段，辅助用户从庞杂的数据流中提取关键信息与洞察。
在战术辅助策定领域，多样化的无人系统，凭借其独特功能与作用，在各类情境及任务复杂度下协同作战，已然成为现代战场的典型特征，显著提升了战力效能与资源调配效率。
基于现有“机-机”合作框架，引入了人类的专业知识和实战经验至智能战斗系统的决策生成流程之中。借此，人类在处理模糊性和不确定性问题时的能力得以充分发挥，以弥补机器智能在此类任务中的局限性，从而创造出超越两者的增强智能形态——"1+1>2"。
此外，自动化产生的军事行动方案应具备对业务人员的可解释性与可信度，确保决策过程不仅高效，且能在战略层面获得广泛的认同与接受。
在协同作战的战略领域，无论是陆地、空中还是海洋的战场环境，特定装备的融合与人机互信机制经历了一场深刻的转型。单纯依赖人工智能或人类智能无法实现其潜能的最大化；相反，人与机器混合编队共同肩负战斗任务将成为普遍模式。众多自主操作的无人系统将在前线局部独立对抗，而人类则在后台进行调控，这将主导攻防策略——人的角色由原先的前线推进转变为后方指挥，从体力劳动转向智慧决策，从直接执行任务转至战略指导和控制层面。
未来之战场，非单纯智能竞技之地，乃融合了智者与机械，环境交织的一片疆域。它已超越传统智能化范畴，步入智慧化战争的新纪元。在未来的搏弈中，数学公式和传统逻辑被摒弃，而代之以求索真理的不竭动力。
人类智能在理解、判断、总结与学习上独树一帜，为智能领域树立了难以企及的高度；机器智能则在信息检索、计算能力、数据存储与优化策略方面展现出超群优势。两种智慧非但不相互排异，反而因互补性而相得益彰——人机协同融合，形成了一种超越简单的叠加效应，即人机混合智能。
此智能体系构建于一个双向反馈循环之上，集人类与机器之力于一体。个体间能进行信息的无缝交流和信号传递，两者共同进化、互相推动，编织出一张复杂且动态交互的知识网络。由此，人工智能的核心目标转向了强化人类智慧，助力其高效完成变幻莫测的认知挑战。
在此背景之下，这一领域不仅拓展了智能边界，更深刻地揭示了未来战争与和平共存的可能性——既充满科技的锋芒，又不失人性的光辉。
