- 1 前言：AI與假設思維在前期的《學貫中西 (11)：從因果律看人機協同創
新》文章里，曾經引用《The book of Why》一書里的圖
片(圖 1)，從圖中可以看到，當今 AI 所掌握的相關性，
仍屬于低階 ( 第 1 階 ) 的因果關系，與人類相比仍有極
大的距離。AI 的大未來，將是逐漸提升到第 2 階、第 3
階。屆時，AI 將具備想象、假設和反思的能力。圖1同時這也意味著，在未來數十年之內，AI 仍然需
要與人們協同合作，把人類天生的優勢能力，與 AI 擅
長的能力結合起來，相
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202211 人機協同
- 1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當今主流AI 的主要技能是基于大數據分析找出相關性，并迅速歸納出規律性。這項強大的能力，與人類天賦的溯因性推理能力之間，具有巧妙的互補性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協助AI 把它天賦的相關性轉化為強大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協助人類更加發揮其溯因性推理能力，激發出人類更高的創新力。其中第一項，上期已經舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項的互補性——人類如何
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202210 人機協同 AI
- 1? ?前言：AI與因果性近幾年來，全球AI 精英都很關心AI 的一個議題：當今AI 仰賴于大數據的相關性(Correlation)。然而，相關性并不一定表示其具有因果關系(Correlation does not imply causation)。由于當今AI 對于因果關系的探索能力，還是非常有限的，仍然非常依賴人類( 具有溯因性推理習慣者) 來補足。人類具有溯因性推理習慣者，就是通稱的創新者（如諸葛亮等），其擅長于溯因推理(Abductive reasoning)——從果追溯其真實
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202209 人機協同
- 1 前言：發揮完美的協同創造力在上一期里，從 GAN 模型來說明人機協同創新的
模式。其中最典型的是人類扮演創新者角色，而 AI 機
器扮演鑒賞者 ( 圖 1)。?圖1于是本期將進一步探討這種典型協同模式中，人類
創新者與 AI 鑒賞者之間，兩者智慧的互補與平衡之道，
以期待發揮整體的最佳創造力。本文里，提出了兩項平
衡原則：● 慢想與快思的平衡；● 探索與直覺的平衡。其實，這兩項是一體的兩面，綜而言之，就是：“探
索性慢想”與“直覺性快思”之間的平衡。當兩者持續
維持均衡時，AI
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202207 人機協同 AI
- 1 回顧：GAN里的兩個角色在上一期里，詳細介紹了 GAN( 生成對抗網 ) 里的
兩個角色：生成者 (generator) 和判別者 (discriminator)。
其中的生成者，又稱為創新者，而判別者又稱為鑒賞者。
在常見的圖像繪畫領域，其典型的協同創新模式是：
G( 創新者 ) 負責創作圖片；而 D( 鑒賞者 ) 負責辨別一
張圖像的真或假，然后引領 G 逐步改進，止于完美逼
近目標。上述的 GAN 協同創新模式，屬于 AI 機器與機器之
間的協同合作或創新。然而，在 AI 科技不斷
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202206 GAN 人機協同
- 人工智能技術的發展，將深刻影響人機協同作戰從態勢感知、指揮決策、目標引導、火力打擊到毀傷評估的全過程，從而極大地提升人機協同作戰效能。在人工智能技術的推動下，人機協同極有可能成為改寫未來戰爭規則的現實手段之一。
- 關鍵字：
人工智能 人機協同 “感知引擎”
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