人机智能的演进方式探讨_人机智能演进的目标是发挥人和机器的优

人机智能演进的目标是发挥人和机器的优势互补，促进人的智能和机器智能的共同进步。从机器的角度，以人的知识作为输入指导机器，使得其自身的智能通过不断迭代，变得更加智能和高效，交互式遗传算法正是这一思想的典型体现。机器自身亦可以利用机器之间的相互协作，借助机器提供的反馈，通过博弈的方式，强化机器的智能，从而实现机器智能的自我演进。应用强化学习的AlphaGo便是通过机器之间的相互对弈，完成了自身对弈能力的不断更新换代。反过来从人的角度，随着机器智能的提升，人也可以通过机器的反馈而受到启发，从而丰富自身的经验和感知对象知识，提高认知能力。

例如，人们可以从AlphaGo、微软小冰等学习到从未想到的棋招和诗句。随着类脑计算和芯片技术的发展，在不久的将来，便会出现可植入式人工智能芯片，实现深度人机智能演进，满足许多特定需求，如大脑先天发育不良、神经系统受损的病人，有特殊作战需求的军人等。人机智能演进需要研究如何实现人类智能与机器智能的共同学习，以及如何实现具备人机相互协作与促进特征的人机智能共同演进方法。