系统

随着这一系统所承受的压力越来越大，许多研究人员指出，期刊上出现的低质量或错误百出的研究，正表明同行评审系统未能坚守严谨性。

整个宇宙可以被看作一个巨大的、在物理基底上运行的信息系统。

2000年，采用非动物系统的项目占NIH所有新获批及续批研究资助项目的1.1%，到2024年这一比例已升至8%。

得益于先行区“先行先试”政策，中国成为全球第一批上市这套智能人工耳蜗系统的国家。

2025年6月20日，科利耳NucleusNexa智能人工耳蜗系统正式在海南博鳌乐城国际医疗旅游先行区上市。

邱月淇和团队搭建首个便携低场磁共振系统的过程便是如此，在昏暗的地下实验室里，他们日复一日地调试电路、组装部件，直到系统终于呈现出第一幅无干扰的清晰图像。

明年初，欧盟委员会计划发布一份在化学品安全性评估中逐步淘汰动物测试的路线图，欧洲药品管理局也在考虑是否在临床试验和药物审批决策中接受新方法学技术数据。

他表示，这种结合能让人工智能系统获得更大灵活性，突破训练数据的限制：“你可以对它说，‘你在数据中看到了这个规则，但如果这个规则不成立呢？

另有研究者则避开了“人工智能系统本身是否具有创造力”这一问题，转而关注人与机器的互动。

然而，朗科认为，将人工智能系统视为“有创造力”将是一场文化灾难。

“对我而言，这是人工智能系统最大的益处——创造力的民主化。

2023年起，从商业到神经科学领域的研究者陆续发现，人工智能系统在这类测试中已能与人类匹敌，且人们往往难以区分人工智能与人类生成的内容——无论是诗歌、科学假设还是智能手机应用程序[1]。

AI+系统需内置伦理约束机制。

医疗AI+系统在诊断时需平衡准确率与患者隐私，通过联邦学习技术实现数据“可用不可见”，并引入伦理委员会进行最终决策。

面对复杂环境中的模糊性（如极端天气对电网的影响），AI+系统通过人机协同实现“态势感知”与“势态知感”的融合：AI通过数据建模提供客观态势分析，人类凭借经验直觉把握趋势格局，最终形成超越纯理性计算的智能决策。

四、AI+的系统智能本质

AI+系统能够感知和理解不同领域的变化，实时调整策略，实现与各种环境的动态交互、跨界融合，打通数据局与银行金融、公共安全、后勤保障等部门之间协同衔接。

医疗健康结合患者的医疗数据、病历信息和医学知识，AI+系统能够提供个性化的诊断和治疗建议，提高医疗质量和康养效率。

在本文的策划、撰写和发表过程中，我们团队面临的主要挑战集中在AI辅助教学系统的开发与应用环节。

I双增强MN@EV/SC系统的构建与工作原理

MN@EV/SC系统在体内的递送效果及其EV释放行为评估：(a)C57BL/6小鼠体内生物分布实验的设计示意图与时间进程图。

以上结果充分表明，MN@EV/SC系统通过短微针与吸盘协同放大机制，显著增强了EV在皮肤内的分布深度与保留时间，在不引入外部能量的前提下实现高效、持续的生物活性物质递送，为皮肤疾病治疗和组织再生提供了可靠技术支持。

图3深入评估了MN@EV/SC系统在小鼠皮肤中的EVs递送效率与分布行为，进一步验证了其在体外与离体组织环境下的功能表现。

将本研究所开发的MN@EV/SC系统与已有微针递送系统的文献数据在针长与药物递送深度方面进行对比(图1f)，结果显示MN@EV/SC在短针条件下(300μm)实现了高达290μm的递送深度，显著优于传统系统，进一步验证了双放大策略在提升经皮递送效率与生物安全性方面的独特优势。

综合以上结果表明，MN@EV/SC系统可在无需外部能源或辅助设备的条件下，实现对真皮层的深层、高效且可控的EVs递送，为药物的经皮给药提供了切实可行的结构平台。

自动化是“复”，智能化是“杂”，人机协同就是“复杂”系统自动化是“复”，智能化是“杂”，人机协同就是“复杂”系统精选

它强调的是一个系统的、综合的认知过程。

专家系统成为20世纪80年代AI商业化的关键技术，催生了医疗诊断、金融分析等领域的应用系统。

专家系统的概念由爱德华·费根鲍姆（EdwardFeigenbaum）主导提出并实现，也称之为专家系统之父。

但是，专家系统没有学习能力，难以穷举所有的专家规则，应用范围严重受限，没有带动人工智能大的浪潮。

模糊系统不仅具有专家系统的推理能力，还具有计算能力，其隶属度函数等参数可以学习和优化。

模糊系统是多条模糊规则组成的一个系统，本质上也是一个专家系统。

模糊系统的本质：可计算、可解释、可优化、可学习的专家系统

模糊系统的本质：可计算、可解释、可优化、可学习的专家系统模糊系统的本质：可计算、可解释、可优化、可学习的专家系统精选

类似与专家系统，但是又不同于专家系统。

模糊系统的本质价值在于：用数学严谨性封装人类认知的不确定性，在机器精确性与人脑灵活性之间架起可进化的桥梁，是可计算、可解释、可优化和可学习的高级专家系统。

虽然模糊规则也存在专家系统类似的维度灾难等问题，可通过相似度合并减少冗余规则。

因此，在复杂环境下的实时决策和优化能力上，机环交互系统可能会逐渐超越人机交互。

这种基于算法的自主学习能力，使得机环交互系统能够不断优化自身性能，适应各种复杂的环境变化。

伦理学家、计算机科学家、法律专家等需要跨学科合作，共同研究和制定适应机器价值性强化的伦理框架，如在人工智能伦理委员会的指导下，开发具有伦理约束的人工智能系统，确保其行为符合社会伦理标准。

因此，如果非要对AGI下一个具有操作性的定义，或许可以表述为：在绝大多数领域和问题上，其综合表现超越了绝大多数人类水平的人工智能系统。

我们可能会经历多个“准AGI”阶段，期间人工智能系统能够在某些方面或许多方面都表现出通用性，但总会在某些方面仍有明显局限。

脑机接口技术的成熟将使大脑与人工智能系统之间的信息交换更加流畅，通过这种方式，人脑与人工智能系统可以实现优势互补。

教育领域，为个性化学习提供支持，根据学生的大脑活动模式和学习进度，人工智能系统可以调整教学内容和方法，这种混合智能系统能够更好地满足不同学生的学习需求。

因此，只有将事实性计算与价值性算计深度融合，使人工智能系统既能准确感知和计算客观事实，又能合理判断和体现人类价值，才能真正实现从自动化到智能化、从工具理性到价值理性的跨越，推动人工智能向更高层次的认知智能和道德智能发展。

如果两者不能有机融合，人工智能系统在面对需要权衡利弊、兼顾效率与公平、平衡个体与集体利益等复杂情境时，就会出现决策偏差、伦理困境和社会接受度低等问题。

作为智能人工耳蜗系统Nexa上市以来年龄最小的植入者之一，他的成功开机，为千千万万小龄听障儿童迈入有声世界，点亮了希望之光。

要解决这些问题，需要深入研究人类的心理和认知机制，开发出能够更好地满足人类心理预期的人机协同系统。

这种责任界定的模糊性使得人们在使用人机协同系统时存在信任障碍。

人机协同系统需要能够针对每个用户进行个性化的配置和优化。

（1）责任归属问题：当人机协同系统做出决策或执行任务时，很难明确划分责任的归属。

1、从人机环境系统智能角度出发构建人机协同公理系统

3、应用与实现①动态调整机制：人机协同系统应具备动态调整的能力，根据任务需求和环境变化实时优化分工和资源配置。

人机协同确保在协同过程中不会对人类用户或周围环境造成危害

其次，是设计人机协同系统的原则，在设计人机协同系统时，可以参考公理系统的特点，制定一些基本的设计原则。

制定一些基本的规范和标准，类似于公理，作为人机协同系统开发、测试和评价的依据。

这些原则有助于保证人机协同系统的质量和性能，使其能够更好地服务于用户。

这些规范和标准可以涵盖人机交互的界面设计、数据交换格式、安全性要求等多个方面，使不同的人机协同系统能够遵循统一的标准进行开发和运行，提高系统的兼容性和互操作性。

通过上述公理化原则和实现机制，可以构建一个以人为本、安全高效、舒适友好的人机协同系统，为人机协同的发展提供理论指导和实践基础。

人机协同系统的控制分级与风险演化具有显著的层级特征，其本质是技术能力、责任边界与系统复杂性的动态博弈。

人们常常想象人机融合系统能够像科幻电影中那样，不断自我升级和进化，具有无限的扩展性。

人们想象中的人机融合系统能够瞬间处理海量数据，通过人工智能算法快速筛选出关键信息，辅助人类做出决策，增强决策效率。

人类的智慧、经验和应变能力不可或缺，只有在两者深度融合且相互理解、相互补充的情况下，人机融合系统才能发挥其真正的效力。

加大在数据标准化、数据清洗和数据转换等技术方面的投入，在气象监测人机融合系统中，开发通用的数据接口标准，使得各种气象观测设备的数据能够无缝整合到系统中，实现高效的数据共享和利用。

加强对人机融合系统操作人员的培训，提高他们对系统的理解和操作技能，同时在社会层面进行科普教育，消除公众对新技术的恐惧和误解，通过举办科技展览和科普讲座，向公众展示人机融合系统的原理、优势和安全性。

同时，人类的主观性、疲劳和情绪等因素也会对人机融合系统的运行产生干扰。

因此，人机融合系统对“人”的要求极高，不仅需要过硬的专业知识和操作技能，还要具备在复杂情况下快速准确判断并调整决策的能力。

在一些高风险的任务场景，如太空探索、深海作业等，人类操作员可以通过人机融合系统远程控制机器人进行操作，想象中该系统的优势是人类可以远离危险环境，同时通过高精度的机器执行任务，大大降低了人员伤亡的风险，提升安全性。

如在军事领域，人机融合系统可以将指挥员的战略意图与自动化的目标识别、火力分配系统相结合，快速生成最优的作战方案并执行。

更重要的是，人机融合系统通常需要收集大量的个人和组织数据，这些数据的安全和隐私保护是一个重要问题。

此外，人类对新技术的恐惧和抵触情绪也可能阻碍人机融合系统的发展、推广。

比如在复杂的城市交通指挥中，人机融合系统可以实时分析交通流量数据，预测拥堵点，并通过智能算法为交通指挥人员提供最优的信号灯调整方案，使交通流畅无阻。

例如，在医疗领域，医生可以借助人机融合智能系统，更精准地进行疾病诊断和手术操作；

通过分布式与集中式的有机结合，人机融合智能系统能够在事实层面实现信息的广泛弥散与高效处理，同时在价值层面实现判断的有效聚合与统一协调，从而在复杂动态环境中实现事实与价值的协同优化，最终达到智能系统的可靠性、可解释性和人类可接受性的统一。

h1,h2∈H，那么这两个代数系统通过ϕ建立了同态关系。

假设两个代数系统G和H，其上分别定义了运算◦和∗，则两个代数系统通常记为(G,◦)和(H,∗)。

图2同态映射的核和像示意图同态映射给出的不同代数系统的相似度比同构更粗略，同态映射既是单射又是满射的时候才是同构，所以同态能给出代数系统之间一个“分类”，这就涉及到同态映射的两个重要概念：像(image)和核(kernel)。

如图1(a)所示单形按照边组合构成了一个单纯复形，它显然由4个0维的0-单形σ(0)(顶点v0,v1,v2,v3)，4个1维的1-单形σ(1)(就是边)，1个2维的2-单形σ(2)(面)按照它们的边界粘合而成，所以其欧拉数可简单计算为：4-4+1=1；

如果两个代数系统是群或具有群结构，那么同态映射通过其像和核可以对群进行分类。

所谓同态(Homomorphism)表达了不同代数系统(algebraicsystem)之间的某种相似关系(similarform)，它不同于拓扑空间上的同胚映射。

然而如果复形成为一个连续的拓扑空间即流形，那它将对应一个超曲面，而这个超曲面可以通过一个三角剖分(不唯一)对应于一个单纯复形，从而也存在相应的欧拉数。

图5主要介绍了基于回归模型的连续生物力学参数预测及实时膝关节扭矩监测系统。

大模型可以通过具身智能系统在现实世界中验证和优化其决策。

（1）环境感知：大模型可以处理来自传感器的多种数据，帮助具身智能系统更准确地感知环境。

（1）语义理解与逻辑推理能力：大语言模型具备强大的语义理解和逻辑推理能力，能够帮助具身智能系统更好地理解自然语言指令。

（2）任务规划：大模型能够根据任务目标生成详细的行动计划，指导具身智能系统完成复杂任务。

（2）多模态感知与决策能力：多模态模型使具身智能系统能够融合多种感官信息进行感知和决策。

（2）数据生成与增强：具身智能系统在与环境交互过程中生成的大量数据可以用于进一步训练和优化大模型，提升其性能。

（3）奖励函数设计：在强化学习中，大模型可以设计更合理的奖励函数，帮助具身智能系统更高效地学习。

（3）安全与可靠性：在具身智能系统中应用大模型时，需要确保系统的安全性和可靠性，避免因模型的不确定性导致的安全问题。

自主农业系统。

AI中的决策系统，自动驾驶汽车通过感知环境（猜行人意图）和规则/模型推理（证安全路径）执行驾驶动作；

为保持可持续性进化，人类需保持对“学习能力”的投资——未来的人才不仅是技术的使用者，更是“协作设计者”，需掌握跨学科知识（如AI伦理、人机交互），以驾驭更复杂的协作系统。

信任机制，通过可解释性框架（如医疗诊断依据追溯）增强人类对协同系统的信任。