西安交大薛建儒等 | FITEE“人机协同与认知计算”专题导读
人机混合增强智能：研究与应用
薛建儒‡1，胡斌2，李灵犀3，张军平4
1西安交通大学人工智能与机器人研究所，中国西安市，710049
2兰州大学信息科学与工程学院，中国兰州市，730099
3普渡大学印第安纳波利斯分校工程技术学院电气与计算机工程系，美国印第安纳州印第安纳波利斯，46202-5195
4复旦大学计算机学院，中国上海市，200433
当前人工智能已进入新的发展阶段，在赋能人类社会广泛领域的同时，需要考虑随之而来的技术和社会风险。将人的作用或认知能力引入机器智能，形成人机协同的混合增强智能，是一个重要解决思路。这一学术思想自提出以来便得到学术界、产业界和政府部门高度关注与重视，对人工智能基础研究和技术发展影响深远。
混合增强智能的两种基本形态，即人在回路和基于认知计算的混合增强智能，已发展成为人工智能前沿研究领域，涌现出大量原创性研究工作。
近期对人在回路的混合增强智能的研究包括人机协作、脑机接口、人机群组协同以及支撑人机协作的智能环境。特别是，人在回路的混合增强智能技术在航空、驾驶和机器人等仿真领域大量应用，这是因为人在这些仿真中扮演着重要角色，人可以通过自身动作改变仿真环境。同时，脑机接口作为人机通讯的主要通道对于人机协作也变得日益重要。
基于认知计算的混合增强智能目的是发展受脑认知机理和功能启发的计算模型，从而突破当前机器智能的认知、推理和决策方面的局限性。当前，基于深度神经网络的因果分析、直觉推理、联想记忆等研究成果正在不断涌现。
在上述背景下，我们在中国工程院院刊《信息与电子工程前沿（英文）》组织了“人机协同与认知计算”专题，主题涵盖人机协同的混合增强智能、受脑和神经科学启发的混合增强智能、人机群组智能及相关应用。经严格评审，录用3篇研究论文。
复杂系统的认知、管理与控制是一项非常具有挑战性的任务。因此，我们迫切需要提出具有创新性且全面的人机混合智能的新方法。王飞跃等提出“人机互信知识自动化”概念。它通过考虑人类智力、机器智能以及二者的交互来制定一套复杂系统认知、管理与控制的基本方法。文章用电力系统大容量电网调度作为示例，对该方法的技术流程作了详细说明。随着实际系统复杂性的不断增长，这个新颖的概念及其相关技术可以为复杂系统的认知、管理与控制提供独特的解决方案，并被广泛应用到各个科学以及工程学科。
情感脑机接口已成为在人机协作中实现情感智能的一个重要途径。然而，情绪是一个复杂概念，稳定的人格特质通常会影响个体情绪处理的精准度。为探索不同人格特征对情绪处理的影响并实现更可靠的情感脑机接口，胡斌等提出一种新颖的人格引导的注意力机制，其可以利用大五性格模型学习更为有效的EEG时域和空域表征用于情感识别。实验结果表明，该机制可显著提升被试独立策略下情感识别的性能，并优于现有情感识别方法。该方法促进了情感脑机接口的发展，朝着实现人机情感交互迈进了一步。
人—多机器人协同系统在人机混合智能的发展中发挥着关键作用。然而，在人的参与和重复干预之间取得良好平衡是一项有挑战性的任务。陈宇韬等提出一种新方法，将强化学习、长短时记忆和基于零空间的行为控制相结合，称作带记忆强化学习任务管理器。该方法具有创新性。在多个基准数据集上的实验表明，与其他方法相比，实现了最佳的人机协同性能。
上述3项研究涵盖了许多有趣的人机混合增强智能主题和复杂任务，此外，提供了一系列解决方案来克服人机协作的挑战性问题。我们希望上述研究可以惠及对人机混合增强智能或相关领域感兴趣的人士。
最后，我们要特别感谢作者和审稿人为本专题所做的巨大努力和宝贵贡献。
本文编译自Xue JR, Hu B, Li LX, et al., 2022. Human‒machine augmented intelligence: research and applications. Front Inform Technol Electron Eng, 23(8):1139-1141. https://doi.org/10.1631/FITEE.2250000
文章目录：
Editorial
※Research Articles※ Mutually trustworthy human-machine knowledge automation and hybrid augmented intelligence: mechanisms and applications of cognition, management, and control for complex systemsFei-Yue WANG, Jianbo GUO, Guangquan BU, Jun Jason ZHANG
※ Behavioral control task supervisor with memory based on reinforcement learning for human–multi-robot coordination systems
Jie HUANG, Zhibin MO, Zhenyi ZHANG, Yutao CHEN
薛建儒，西安交通大学人工智能与机器人研究所教授，中国自动化学会会士，教育部长江学者特聘教授。2003年于西安交通大学获博士学位。2002—2003年就职于日本东京富士施乐公司。2008—2009年于美国加州大学洛杉矶分校担任访问学者。研究成果获国家自然科学二等奖（2016年）、国家技术发明二等奖（2007年）、IEEE ITSS Institute Lead Award（2014年）、ACCV最佳应用论文奖（2012年）。在IEEE TPAMI/TIP/TSMCB、CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、ICRA和IROS等高引期刊、会议发表论文100余篇。曾任VALSE 2012、VLPR 2011、VLPR 2010、ACCV 2010、VSMM 2006等国际会议组织主席或共同主席。主要研究方向包括计算机视觉、模式识别与机器学习、自动驾驶。
胡斌，北京理工大学医学技术学院和医工融合研究院院长、教授，兰州大学信息科学与工程学院兼职教授、前任院长。1998年于中国科学院计算技术研究所获计算机科学博士学位。现任ACM中国理事会指导委员会委员和社会神经科学学会中国委员会副主席。在IEEE TCYB/TAC/JBHI/IoT-J/TNSRE/TII和NeuroImage等高引期刊发表论文300余篇。现任IEEE Trans Comput Soc Syst主编。担任IEEE系统、人类和控制论学会（SMC）计算心理生理学技术委员会共同主席、IEEE SMC认知计算技术委员会共同主席。主要研究方向包括普适计算、认知计算和精神健康护理。
李灵犀，美国普渡大学印第安纳波利斯分校工程技术学院电气与计算机工程系教授。2008年于伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校获电气和计算机工程博士学位。出版一部专著及130多篇研究论文。现任5家国际期刊副编辑，先后担任30多个国际会议的总主席、程序委员会主席或共同主席、出版主席等。主要研究方向包括复杂系统的建模、分析、控制与优化，互联和自动化车辆，智能交通系统，智能车辆，离散事件动态系统以及人机交互。
张军平，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师，中国自动化学会混合智能专委会副主任。分别于1992、2000和2003年在湘潭大学、湖南大学和中国科学院自动化研究所获学士、硕士和博士学位。2006年加入复旦大学，任副教授，2011年晋升教授。研究成果发表在IEEE Transactions系列高水平期刊TPAMI/TNN/TCYB/TITS及ICML、CVPR、AAAI和ECCV等顶会。主要研究方向包括机器学习、智能交通系统、图像处理和生物认证。
主编：
郑南宁，中国工程院院士，西安交通大学人工智能学院 教授
执行主编：
薛建儒，西安交通大学人工智能学院 教授
编委：
胡 斌，兰州大学，教授
李灵犀，美国普渡大学印第安纳波利斯分校，教授
Jose C. Principe, University of Florida，教授
孙富春，清华大学，教授
王飞跃，中国科学院自动化所，研究员
张军平，复旦大学，教授
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子2.526，位于JCR Q2分区。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城。实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。
2019年，荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助（梯队期刊）。2021~2022年，先后入选信息通信领域（中国通信学会组织评选）和计算领域（中国计算机学会组织评选）高质量科技期刊分级目录，均被列为最高的T1级别。
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