曾大军，张 柱，梁嘉琦，徐 楠，王刊良，杨彦武，陈伟运，徐 杨，刘鹏飞，谢佳亨

1 中国科学院 自动化研究所，北京 100190

2 中国科学院大学 经济与管理学院，北京 100190

3 中国科学院大学 人工智能学院，北京 100190

4 中国人民大学 商学院，北京 100872

5 华中科技大学 管理学院，武汉 430074

6 电子科技大学 计算机科学与工程学院，成都 611731

7 特拉华大学 Alfred Lerner 商业与经济学院，纽瓦克 19716

引言

随着大数据和机器智能的普及，人工智能技术正被越来越多地应用到管理和决策领域。人工智能在搜索、计算、优化、形式化推理、对抗博弈等领域优势明显，但在高级认知功能方面性能十分低下。在经验和知识积累的基础上，人类能够灵巧地实现无监督学习、小样本甚至无样本学习，甚至进行“无中生有”的创造。人与机器协同工作，从而构成混合智能系统，已成为包括管理科学在内的多个学术领域共同关注的热点。

在此背景下，机器行为学作为一门研究人工智能如何与人类共存、交互和协同的新兴学科开始快速发展，其核心内容包括机器个体复杂行为、机器集群交互与行为涌现、人机融合群组协调管理等。人机协同决策过程是人类、数据和算法的相互融合、相互作用、相互影响的过程，这种交互过程贯穿于算法模型的建立、人机交互分析和结果综合等各个阶段，需要结合决策组织的文化、具体决策情景和任务特征对机器行为进行综合研究，并整合多学科的知识和见解。机器行为与人机协同决策研究的核心目标是融合机器个体和机器集群智能与人类专家智慧，设计二者协同决策的有效机制，其面临的主要挑战包括机器智能在学习和推理方面的可解释性弱、人机融合群体的行为复杂、人与机器表达和解决问题的机理差异大。……