Gartner的《2013年新興技術(shù)發(fā)展周期（Hype Cycle for Emerging Technologies）》報(bào)告描繪了人類與機(jī)器的關(guān)系演進(jìn)。

　　Gartner選擇以人機(jī)關(guān)系為主題，皆因智能機(jī)器、認(rèn)知運(yùn)算（cognitive computing）以及 物聯(lián)網(wǎng) （Internet of Things）等熱潮正不斷加溫。其分析師認(rèn)為，這一關(guān)系正因新科技不斷出現(xiàn)而重新改寫，逐漸拉近人類與機(jī)器間的距離。

　　Gartner副總裁Jackie Fenn表示：“今年技術(shù)發(fā)展周期的主題圍繞在人類與機(jī)器之間的關(guān)系，我們鼓勵(lì)企業(yè)將眼光放遠(yuǎn)，不要局限于機(jī)器和計(jì)算機(jī)將取代人類的狹隘觀點(diǎn)。”

　　通過對(duì)早期采用者如何運(yùn)用新興科技的觀察，實(shí)際上有三個(gè)主要趨勢(shì)正在運(yùn)作，包括：（1）利用科技擴(kuò)增人類機(jī)能，如：?jiǎn)T工使用可穿戴式運(yùn)算設(shè)備；（2）利用科技取代人類，如：使用具備認(rèn)知能力的虛擬助理?yè)?dān)任 自動(dòng)化 客服人員；（3）人類與機(jī)器協(xié)力工作，如：倉(cāng)庫(kù)員工與移動(dòng) 機(jī)器人 合力搬運(yùn)貨箱。

　　Gartner認(rèn)為，未來(lái)的企業(yè)將結(jié)合這三股潮流以提高生產(chǎn)力、改善民眾或客戶的體驗(yàn)，以及發(fā)掘競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這三大趨勢(shì)需依賴有助于人機(jī)關(guān)系發(fā)展的三個(gè)領(lǐng)域來(lái)實(shí)現(xiàn)：（1）讓機(jī)器更能了解人類及環(huán)境，例如從說話的聲音分辨一個(gè)人的情緒；（2）讓人類更加了解機(jī)器，例如借助物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)助；（3）讓機(jī)器和人類因合作而變得更加聰明。

　　2013年新興技術(shù)發(fā)展周期詳列以下六大范疇的技術(shù)：

　　1.　利用科技擴(kuò)增人類機(jī)能

　　科技讓人類在體能、情感與認(rèn)知方面擁有更優(yōu)異的表現(xiàn)。在使用科技來(lái)擴(kuò)增人類機(jī)能方面，企業(yè)獲得的主要好處在于建立更加強(qiáng)大的工作人力。

　　例如，想象如果所有員工都能取得穿戴式科技，可輕易回答任何產(chǎn)品、服務(wù)相關(guān)問題或調(diào)出企業(yè)資料。這項(xiàng)能力將大幅提高生產(chǎn)力、銷售能力與客戶服務(wù)。

　　對(duì)于此類科技抱持興趣的企業(yè)可以留意生物聲學(xué)感應(yīng)（bioacoustic sensing）、量化自我（quantified self）、3D生物打印（3D bioprinting）、腦機(jī)接口（brain-computer interface）、人類機(jī)能增進(jìn)（human augmentation）、語(yǔ)音對(duì)語(yǔ)音翻譯（speech-to-speech translation）、神經(jīng)商業(yè)（neurobusiness）、穿戴式使用者接口（wearable user interface）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（augmented reality）以及手勢(shì)操控（gesture control）。

　　2. 　利用科技取代人類

　　部分顯而易見的情況下很適合以機(jī)器取代人類，例如：危險(xiǎn)的工作、相對(duì)簡(jiǎn)單但工資昂貴的工作，以及重復(fù)的工作。

　　以機(jī)器取代人類的最主要優(yōu)點(diǎn)在于提高生產(chǎn)力、降低人類風(fēng)險(xiǎn)，有時(shí)甚至可提升工作質(zhì)量和響應(yīng)速度。例如，具備優(yōu)秀能力的虛擬客戶服務(wù)專員能以最新的信息回答許多單純直接的客戶問題，及取代大部分客戶服務(wù)專員的繁重的工作。

　　企業(yè)應(yīng)看看一些這類客戶專員技術(shù)來(lái)尋求以機(jī)器取代人類的創(chuàng)新來(lái)源，例如：體積式或全像式投影顯示（volumetric and holographic display）、自動(dòng)駕駛車輛（autonomous vehicle）、 移動(dòng)機(jī)器人（mobile robot）以及虛擬助理（virtual assistant）。

　　3. 人類與機(jī)器協(xié)力工作

　　人類和機(jī)器并非不能并存，有時(shí)讓機(jī)器和人類協(xié)助工作會(huì)是更好的選擇。新一代機(jī)器人即是為了讓它們與人類一起工作而設(shè)計(jì)。

　　IBM 的Watson機(jī)器人可替醫(yī)生進(jìn)行一些基礎(chǔ)研究，如同研究助理般確保醫(yī)生在診斷或提供治療建議時(shí)已參考了最新的臨床實(shí)務(wù)、研究及其它信息。

　　人類和機(jī)器一起工作的主要效益是能同時(shí)發(fā)揮兩者之長(zhǎng)（即機(jī)器的生產(chǎn)力與速度，以及人類的情緒智能與處理未知情況的能力）。這一趨勢(shì)的代表科技包括：自動(dòng)駕駛車輛、移動(dòng)機(jī)器人、自然語(yǔ)言問答（NLQA, natural Language question and answering）以及虛擬助理。

　　這三個(gè)能夠改變未來(lái)勞動(dòng)力與人類日常生活的趨勢(shì)，需依賴一些能夠增進(jìn)機(jī)器和人類彼此了解的科技。以下三個(gè)領(lǐng)域正是人類與機(jī)器培養(yǎng)綜效關(guān)系的必要基礎(chǔ)：

　　4. 讓機(jī)器更了解人類及環(huán)境

　　唯有讓機(jī)器和系統(tǒng)更了解人文環(huán)境以及人類本身與人類情緒才能創(chuàng)造效益。這樣的理解能力可造就簡(jiǎn)單的環(huán)境感知式互動(dòng)，例如：顯示一份離使用者最近地點(diǎn)的運(yùn)作狀況報(bào)告；提高對(duì)客戶的了解，例如分析Facebook博文來(lái)衡量消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反應(yīng)；與客戶進(jìn)行復(fù)雜的對(duì)話，例如：讓具備自然語(yǔ)言問答能力的虛擬助理回答客戶的詢問。

　　今年技術(shù)發(fā)展周期報(bào)告當(dāng)中代表此類能力的科技包括：生物聲學(xué)感應(yīng)、智能灰塵（smart dust）、量化自我、腦機(jī)接口、情感運(yùn)算（affective computing）、生物芯片（biochip）、3D掃瞄器、自然語(yǔ)言問答、內(nèi)容分析（content analytics）、移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)（mobile health monitoring）、手勢(shì)操控、活動(dòng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（activity stream）、生物特征認(rèn)證（biometric authentication）、地理智能（location intelligence）以及語(yǔ)音識(shí)別（speech recognition）。

　　5. 讓人類更了解機(jī)器

　　隨著機(jī)器日益聰明，并且將更多人類的工作自動(dòng)化，人類勢(shì)必要對(duì)機(jī)器感到信賴和安心。構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)的科技將提供更多有關(guān)機(jī)器運(yùn)作狀態(tài)和所處運(yùn)作環(huán)境的信息。

　　例如，IBM的Watson機(jī)器人會(huì)在提供人類答案時(shí)注明“信任度”分?jǐn)?shù)，而Baxter機(jī)器人在不知該怎么做時(shí)會(huì)在屏幕上顯示疑惑的表情。此外，MIT也一直在開發(fā)能從視覺及聽覺 感應(yīng)器 分辨社交線索的Kismet機(jī)器人，并且還會(huì)利用臉部表情表達(dá)理解程度。

　　此類科技對(duì)于讓人類與機(jī)器一起工作非常重要。2013年技術(shù)發(fā)展周期所收錄的此類技術(shù)有：物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器對(duì)機(jī)器（ M2M ）通訊服務(wù)、網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)（ mesh network）： 傳感器 與活動(dòng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

　　6.讓機(jī)器與人類都變得更加聰明

　　大數(shù)據(jù) 、分析與認(rèn)知運(yùn)算方法激增將為人類提供決策支持及自動(dòng)化，并且為機(jī)器提供感知能力及智能。這些科技能讓人類和機(jī)器都變得更加聰明。自然語(yǔ)言問答（NLQA）技術(shù)能讓虛擬客服人員變得更好。NLQA亦能讓醫(yī)生研讀大量的醫(yī)學(xué)期刊和臨床測(cè)試報(bào)告以協(xié)助診斷某種疾病或選擇適當(dāng)?shù)闹委煼桨浮?/p>

　　此類支持科技是人類和機(jī)器邁向數(shù)字未來(lái)的基礎(chǔ)，企業(yè)應(yīng)考慮量子運(yùn)算（quantum computing）、規(guī)范分析（prescriptive analytics）、神經(jīng)商業(yè)、NLQA、大數(shù)據(jù)、復(fù)雜事件處理、內(nèi)存內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（in-memory DBMS）、 云計(jì)算 、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)分析（in-memory analytics）及預(yù)測(cè)分析（predictive analytics）。