先进制造中人机协同的重要手段——自适应人机接口

 早期CIMS在定义和功能上包含了一个工厂从市场分析—经营—决策—接受定单开始，一直到产品售后服务为止的全部生产经营活动，在人们面前展示了一幅“无人化工厂”的灿烂前景。在这样的“全自动化”的工厂里，强调以机器为中心，人们也十分清楚所谓的“无人化”并不是指没有工人的工厂，而是工人必须迎合机器工作的工厂。这些系统可以同步和协调地运行，但缺乏处理突发事件以及不精确事件的手段，系统的鲁棒性不强。系统一旦出现毛病，则会由高水平的有序状态走向其反面——极度的无序，即混乱，它没有充分考虑和发挥人的经验、能动性以及对意外事件的反应能力^{［1］。另外，在考察这样的代价高昂的绚丽图景时，我们不禁要问：“这样的系统是不是社会所需要的？在经济上是否负担得起？是否有另一种可以取而代之的技术，它更适合现在和将来社会和生产的需要？”}

 于是，在人们面前摆着两条截然不同的道路：一是全自动化。据以上所述，并结合目前实施CIMS的实际，可以看出这种“全自动化”是不切实际的和可望而不可及的。二是强调计算机与人的技能相结合，开创一个“以人为中心”的先进制造系统的新纪元。当人借助于软件工具主动参与和控制制造过程时，CIMS比无人时运行更为有效、更为健壮、更具柔性^{［2］。在这种系统（可以称之为基于经验的人机混合自动化系统）中，并不强调由机器来取代人，不排斥人的能力及技巧，而是更加确认了人在系统中的指挥和决策作用［3］。}

 近年来，不少研究者愈来愈意识到人在制造系统中的作用与地位，并且CIMS等许多先进生产模式的提出，如精良制造、灵敏制造、以人为中心的CIMS、并行工程等，都在制造系统中强调了“人”所扮演的重要角色。 因而CIMS是一个人机交互的应用系统，研究其中人机交互方法及技术，正确划分人机接口就成为一个迫切的问题。

 1 自适应人机接口是人机协同的重要手段

 文献［4］认为，先进制造技术系统中人的因素总体上可以分为人—机协同（Human-Machine Synergism）和人—人协同（Human-Human Synergism）。

 作为系统的“窗口”——人机接口是人与机器打交道时的直接作用体，在许多用户眼中，用户界面就是产品。人机接口界面设计得好坏（是否具有一致性和透明性，交互系统是否易使用易学习，以及结构的复杂程度、灵活程度等）将直接影响到一个系统的成功与否、功能的发挥程度，更为重要的是影响到系统能否为用户所接受，即用户对系统的评价。

 目前，国外人机接口的研究已转向自适应人机接口（AHCI）方面。自适应人机接口的思想是直接了当的。简单地说，它意味着接口必须适应于用户，而不是用户适应于系统；此外，接口还必须适应于不同的任务。由此看来，AHCI可以作为人机协同系统的一种非常有效的方法，因为AHCI能适应当前的用户和任务，允许用户介入需要完成的任务中，由人机共同探测目标并进行人机协同推理，这些都与人机协同的思想相吻合。

 把自适应人机接口引入CIMS及FMS中，使人机界面适应于不同特点和不同水平的用户，最大限度地发挥人的智慧才有可能充分发挥CIMS、FMS软件的功能，进而大大提高生产率。

 2 人机交互中的自适应因素分析

 为了更好地描述自适应交互过程，笔者引入Norman^{［5］所提出的执行/评价循环，将人机交互分成4个组成部分（元素）。}

 输入和输出是该系统的接口。每个部分都有各自的知识表示形式，而交互过程是沿着箭头所示的4个步骤构成的循环，每一个步骤代表着从一个元素到另一元素的变迁。4个步骤及其中所需的自适应因素分析如下：

（1）分解　用户将目标分解为子目标、任务、子任务……动作序列，用户只能通过输入来操纵机器，因此必须将任务转化为输入的词法，如击键、移动鼠标、按动按钮等。该步骤中即包括用户模型，这种用户模型具有混合递阶的结构，并记录下用户与系统交互的行为，作为跟踪用户的一条“线索”。nextpage

（2）执行　输入的词法被转换为系统的内部语言，系统需对用户的操作意图进行推断，并执行对应的程序，改变自身的状态。

（3）表示　正如用户需将意图转换为相应的输入一样，系统也应把其执行的结果（新状态）转化成对应的用户可以理解的输出，包括界面形式、结果显示、提示和帮助等。为了使界面的表示更加宜人化，系统可根据所保存的用户线索（行为模型）、用户的经验模型以及上下文（用户意图）提供适应的界面变体。

（4）观察与评价　系统的输出提供给用户，用户对结果进行观察和评价，与其原有目标比较。评价的步骤亦可由系统来完成，用户仅需给出对评价的评价。

 该交互模型直观地描述了人机交互的执行—评价循环，其中4个环节均可加入自适应因素，并可通过不同的方法，如知识基系统、模糊方法或神经网络等来建模与实现。

 3 自适应人机接口结构模型

 在传统的人机界面设计中，界面设计所针对的用户并不是某一具体用户，而是将来可能使用该软件的用户群的抽象。通常以该用户群的平均知识和技能水平为标准来进行界面设计。而实际的情况是，用户的功能需求各不相同，依据个人的技巧、经验、心理特点其对数据也有不同的看法，并且用户各自有其熟悉的解决问题的方式，因而我们需要一种智能人机界面。AHCI就是这样的一种智能人机界面，它是传统人机界面的一种扩展，它在人机交互过程中可检测到不同用户及其任务的差异，对这些差异作出评价，并根据需要随时自动改变界面的表现形式及功能。这种界面的柔性或智能体现在它对不同用户或同一用户在不同时间都具有适应性。

 自适应人机接口主要完成三大任务：帮助和引导用户有效地使用系统的功能；积极参与用户的问题求解过程；必要时对用户提供训练^［6］。

 笔者将用户界面管理系统（UIMS）、决策支持系统（DSS）以及专家系统（ES）等现有的技术结合起来并加以推广，给出一个自适应人机界面的结构模型(见图2)。该模型基于UIMS中最著名的Seeheim模型，并将Seeheim模型中的应用接口部件扩充成由DSS和ES各自优点相结合所产生的智能决策支持系统(IDSS)，这样整个界面的适应性就可以充分地在IDSS模块中得到体现。　

 IDSS中的主要模块包括：
　　(1)用户模型　依据用户的经验、交互历史、认知特点、偏好、动机、教育程度、文化背景等诸多信息对用户进行识别、分类与建模。目的是预测用户将来的行为以及产生更清晰、更简洁、更有针对性的人机对话。该模型是一个能够从人机对话的交互过程中自动获取新知识，检测冲突，并对用户模型进行修改的动态用户模型。
　　(2)任务模型　用户的操作总是试图达到一定的目标。目标可以分解成若干级，从整个任务的目标到最直接的操作。任务模型具有分层结构，与用户模型一起来探测用户操作的意图。也可把任务模型归于用户模型，并将其称为用户功能模型(OFM)。
　　(3)意图推理　解释用户的输入，系统根据观察到的用户动作，推知动作之后所隐含的特定目标信息，以便系统根据用户的意图进行相应的反应。
　　(4)出错监控　检测意图推理器所不能解释的用户操作，识别、分类和补偿错误。向用户适时地提供建议，以促进用户的学习过程。
　　(5)任务协调　根据人和机器的信息处理的特点，在用户及机器之间动态调配任务。
　　(6)训练计划　监控事件，需要时向用户提供适当的训练。
　　(7)策略产生器　根据以上步骤的执行结果推理产生系统响应的回馈策略，包括适合用户的界面交互形式、内容、显示信息的格式等。
　　(8)解释产生器　向用户提供有关系统内部推理策略和结果的解释性信息，加强系统与人的沟通，使系统的建议更易为人所理解和接受。
　　(9)界面形式产生器　根据策略产生器的结果最终拼装产生的适应不同用户、不同任务、不同情景的用户友好的界面。
　　(10)应用程序　某个特定领域的应用功能模块。
　　IDSS模块中许多模块，如用户模型、任务模型、意图推理、策略产生、界面形式等，都需要ES提供的数据、知识和规则推理的支持。图中的IDSS结构只画出了DSS这条主线，没有画出为DSS提供支持的知识库、规则库和中央数据库。
　　IDSS是应用ES技术来扩展DSS能力的，同时人的参与又扩展了ES能力的有效系统，使人机交互系统具有极大的灵活性和透明性，这种结构非常适合于构造自适应人机界面，并为人机协同控制的实现提供了方法。