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1 简介 自动化、自主性和人工智能 (AI) 是作为人类能力的延伸的技术，贡献了自主产生的非人类努力（见图 1）。这三个术语包含一组可以从数据中学习的计算工具，这些系统以合理甚至像人类一样的方式运行（Bolton、Machová、Kovacova 和 Valaskova，2018 年；Dash、McMurtrey、Rebman 和 Kar，2019 年；Shekhar，2019 年）。这种性质的计算至少从 1950 年代就开始了，当时 Simon 预测机器“能够……做任何人类可以做的工作”（Chase & Simon，1973 年），而今天这种设想的技术出现在人工智能 (AGI) 的绰号下。对合成智能创造物的渴望早已成为人类的愿望，并以各种形式出现（Hancock 等人，2011；Schaefer 等人，2015）。而 AGI 目前仍只是一个梦想。许多正在开发的未来技术需要机器学习、理解和适应新情况，至少要具有人类所表现出的灵活性，尽管是在更有限的环境中。人工智能的主要底层技术机器学习 (ML) 对于设计这种自主性很有用，因为它可以从外部数据输入中学习，无论是在直接人工监督下还是在无人监督下。在开发这些非常有用的技术时，人为因素和人体工程学 (HF/E) 的知识非常有用，尤其是对于肩负艰巨任务的设计师来说，他们将人类和机器结合到复杂的系统中，以应对有时混乱的环境。技术每年都在不断扩展人类的能力，而最佳表现仍来自人机混合团队（图 1）。
第 52 章 a3 设计中的人为因素和人体工程学
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