所有复杂系统都由许多相互作用的不同部分组成。其形式逻辑的规则蕴含着同一律、矛盾律、排中律和理由充足律，这四条规律要求思维必须具备确定性、无矛盾性、一贯性和论证性，而真正的智能却常常与之相悖，并处于意识和无意识、理性和非理性的边界上。人机融合智能可能就是解决这些复杂系统的途径之一，下文就为您罗列现有人工智能的不足与挑战有哪些?
一、现有人工智能的不足与挑战
人工智能的理论思想演变为三大流派，分别是联结主义、行为主义和符号主义。尽管每种理论均取得了卓越的成就并且依旧为现在人工智能的主流研究方向，但是也均存在不足之处。联结主义思想模仿人大脑皮层神经网络的结构，通过深度学习方法，即用多隐层的处理结构处理大数据。
但该方法限制于在具有可微分、强监督学习、封闭静态系统任务下才会得到良好的结果，并且训练得到的结果也限制于给定条件的问题上。行为主义思想通过不断模仿人或生物个体的行为超越原有的表现来推进机器的进化，主要依赖具有奖惩控制机制的强化学习方法。然而该方法的缺点在于过于简化人类的行为过程，忽略人类心理的内部活动过程，忽略意识的重要性。符号主义思想具有产生智能行为的充分必要条件假设，并且基于有限理性原理。
该方法的实质是通过符号模拟人的大脑抽象逻辑思维过程，模拟人类认知系统的功能机理，并用计算机处理符号的运算，从而实现人工智能。但是符号主义思想面临四个主要挑战：
1、知识的自动获取；
2、多元知识的的自动融合；
3、面向知识的表示学习；
4、知识推理与运用。
符号主义虽通过模拟人的思维过程实现人工智能，但在以上四个问题难以有突破性的结果。
人工智能的优势在于庞大的信息存储量和高速的处理速度，但是无法处理如休谟问题，即从“是”(being)能否推出“应该”(should)，也即“事实”命题能否推出“价值”命题;也无法处理情感的表征问题。人工智能尝试通过大数据与逐步升级的算法实现人的情感与意指依旧没有办法实现跨越。而人机智能融合将会是未来智能科学发展的下一个突破点。
二、人机融合智能面临的困难有哪些
1、人机认知不一致性问题
人机智能难于融合的主要原因就在于时空和认知的不一致性。人处理的信息与知识能够变异，其表征的一个事物、事实既是本身同时又是其他事物、事实，一直具有相对性，而机器处理的数据标识缺乏这种相对变化性。更重要的是人对时间、空间的认知是具有意向性的，是具有主观期望的(should)，而机器对时间、空间的认知是偏向形式化的，是客观存在的(being)。二者不在同一维度上，所以具有很强的不一致性。人的认知是侧重于心理层面的，是主观的，而机器的认知是偏向于物理层面的，是客观的。在认知方面，人的学习、推理和判断随机应变，时变法亦变，事变法亦变，而机器的学习、推理和判断机制是特定的设计者为特定的时空任务拟定或选取的，和当前时空任务里的使用者意图常常不完全一致，可变性较差。这种不一致性既包括人的主观预期与机器的客观数据反馈的不一致性，也包括人的主观预期与客观事实的不一致性。
人机融合的另一个关键问题是公理与非公理混合推理的融合，直觉与理性结合的决策。公理是数学发展史中的理论基础，而在科学研究过程中逻辑推导是最为核心的方法。同样，计算机的运行过程依旧是按照严密的算法语言运行的。但是人类的决策不同于这个过程，人类的联想能力还依赖于类比推理。类比推理为非公理推理的一部分，非公理推理决定了在弱态势情况下的强感知问题。这种学习方法依赖于先验知识，通过利用大数据与概率的方法实现，而实现机器的非公理推理是人与机器的区别之一，更是人的情感在机器上实现的重要途径。通过先验知识人类产生直觉，而理性的分析是直觉的对立面。机器总是在理性地处理数据，而如何让机器产生直觉能力是人机融合的平滑性的关键。公理与非公理推理，直觉与理性的结合决策将是解决人机融合智能输出的重要研究方向[1]。
2、意向性与形式化问题
意向性是对内在的感知的描述(心理过程、目的、期望)，形式化是对外在的感知的描述(物理机理、反馈)。人机融合智能及深度态势感知就是意向性与形式化的综合。形式化更多的是倾向于让人们对事物有一个直观的空间上的认知，而把这种空间上的认知延伸到时间上描述，就是意向性。形式化是态，那么意向性就是势。人机融合就是要形成一个对内在外在、主观客观、认知与行为上的感知的整体描述，形成一个可以描述人的心理过程、目的、期望以及机器的物理机理、反馈的模型。
当前智能领域面临的困难是人的意向性与行为的差异程度，行为可以客观形式化，而意向性是主观隐性化的，一个智能系统想要形成和存在，其内部的构件在本性或运行规律上就必须拥有既相互吸引又相互排斥、既靠拢又闪避、既结合又分离、既统合又脱节的能力。人机融合智能中意向性是联结事实与价值的桥梁，形式化可以某种程度地实现这种意向性。
3、伦理问题
人机融合智能的最后一个关键问题是伦理问题。人类价值观的起源是伦理学。人类本身拥有很多伦理道德困境，人工智能的出现也带给了人类对待人工智能伦理问题的思考。与此同时，人机融合只能伦理问题的关键之一是人机融合智能的范畴归属。人机融合智能的伦理问题包括人工智能的伦理以及人机融合后的责任归属，这也是人机融合智能在接下来发展的问题之重。
人工智能只是人类智能可描述化、可程序化的一部分，而人类的智能是人、机(物)、环境系统相互作用的产物。智能生成的机理，简而言之，就是人物(机属人造物)环境系统相互作用的叠加结果，由人、机器、各种环境的变化状态所叠加衍生出的形势、局势和趋势(简称势)共同构成，三者变化的状态有好有坏、有高有低、有顺有逆，体现智能的生成则是由人、机、环境系统态、势的和谐共振大小程度所决定的，三者之间具有建设性和破坏性干涉效应， 或增强或消除，三位一体则智能强，三位多体则智能弱。如何调谐共频则是人机融合智能的关键。当代人工智能由最初的完全人工编译的机器自动化发展到了人工预编译的机器学习，接下来的发展可能是通过人机融合智能的方法来实现机器认知，最终实现机器觉醒。
人机融合智能理论着重描述一种由人、机、环境系统相互作用而产生的新型智能形式，它既不同于人的智能也不同于人工智能，它是一种物理性与生物性相结合的新一代智能科学体系。人机交互技术主要涉及人脖子以下的生理心理工效学问题，而人机融合智能主要侧重人脖子以上的大脑与机器的“电脑”相结合的智能问题。如果想要了解更多这类项目，可以进入元宇宙投融邦官网进行查看。
