人工智能在人机协作中的应用综述：机器的视角

《ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》：A Review of AI in Human-Machine Cooperation: Machine Perspective

AI在人类-机器协作中的综合评估框架与应用研究。整合人类认知状态观测、意图分析及通讯解码的外部方法与认知建模的内部方法，提出系统化评估模型。在制造与自动驾驶场景验证了机器信任建立、智能功能分配及干扰管理机制，揭示了透明交互与协作优化的关键路径。

　　

摘要

本文全面分析了人工智能（AI）在人机协作（HMC）中的作用，提供了一个关于机器代理如何评估和与人类互动的综合性视角。虽然以往的研究分别探讨了人类评估、信任建立或功能分配等各个方面，但我们将这些组成部分整合到一个整体的协作系统框架中。我们研究了两种评估方法：外部方法（观察人类的认知状态、意图和沟通方式）和内部方法（使用认知模型来模拟人类思维）。制造业和自动驾驶汽车领域的应用系统地展示了这些概念。在此基础上，我们探讨了AI如何帮助机器建立并调整对人类伙伴的信任，以及如何通过智能的功能分配和干扰管理来优化人机交互。本文还讨论了在人类评估、机器信任建立、透明度以及交互优化方面面临的挑战和未来的研究方向。这篇综述为利用AI设计有效的人机协作系统提供了结构化的见解，使机器能够评估人类、建立适当的信任、保持透明度，并实现最佳互动，从而促进成功的合作。