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摘要：传统的认知科学作为一种跨学科的研究方法，主要采用实验、归纳、建模和验证范式，而这些模型有时并不适用于信息物理社会系统（CPSS），因为该系统中的大量人类用户涉及严重的异质性和动态性。为了减少以人为中心的系统中人与机器之间的决策冲突，我们提出了一种称为并行认知的新研究范式，该范式利用智能技术体系分三个阶段研究认知活动和功能：基于人工智能认知系统（ACS）的描述性认知、通过计算审议实验的预测性认知和通过并行行为处方的规范性认知。为了使这些阶段不断在线迭代，我们进一步提出了一种基于心理模型和用户行为数据的混合学习方法来自适应地学习个体的认知知识。在城市出行行为处方和认知视觉推理两个代表性场景上的初步实验表明，我们的并行认知学习对于人类行为处方是有效可行的，从而可以促进复杂工程和社会系统中的人机合作。
平行认知：人机交互和管理的混合智能
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