随着技术的演进，人工智能的舞台正从人机交互迈向更具前瞻性的机环交互。在人机交互时代，AI的核心使命是响应人类指令，解决既定问题，其角色更像是一个高效的执行者，依赖人类明确的指令和目标。然而，在机环交互的未来图景中，AI将置身于更为复杂且动态的环境之中，与物理世界、网络空间、社会系统等多元环境深度交融。此时，AI的重点不再仅仅是被动地解决问题，而是主动地定义问题。它需要从海量的环境数据中洞察潜在的挑战与机遇，自主地识别出那些尚未被人类察觉的问题，甚至重新塑造问题的边界和内涵。这种转变意味着AI将从一个被动的工具，跃升为一个具有前瞻性和创造性的伙伴，与人类共同探索未知，引领创新的方向。
1. 传统 AI 的“解决问题”模式
在过去的几十年中，人工智能的主要任务是解决人类已经定义好的问题。这种模式可以概括为以下几点：
（1）明确的目标
人类为 AI 设定明确的任务目标，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、路径规划等，如在图像识别任务中，人类定义了目标是“识别出图片中的物体”，并提供了大量标注好的数据用于训练。
（2）数据驱动的解决方案
AI 通过大量的数据和算法来学习如何解决这些问题，深度学习模型通过学习大量的图像数据，能够识别出图片中的物体。这种模式下，AI 的作用是优化解决方案，提高准确性和效率。
（3）局限性
传统模式的局限性在于，AI 的能力完全依赖于人类对问题的定义和数据的质量。如果问题定义不准确，或者数据存在偏差，AI 的表现就会大打折扣，如果图像识别模型的训练数据中没有包含某些罕见物体的图片，那么模型在遇到这些物体时可能会识别失败。
2. 从“解决问题”到“定义问题”的转变
随着技术的进步，AI 的能力逐渐从单纯的“解决问题”扩展到“定义问题”。这一转变具有重要意义，在现实世界中，许多问题并不是一开始就明确的，在科学研究、商业创新、社会政策等领域，问题的定义往往比问题的解决方案更为关键，定义问题需要对复杂现象的理解、对目标的明确以及对潜在解决方案的预判。
3. AI 在定义问题中的作用
（1）数据驱动的洞察：AI 可以通过分析海量数据，发现潜在的问题和趋势。如通过分析市场数据，AI 可以发现新的市场需求或潜在的商业机会。
（2）多维度分析：AI 可以从多个维度分析问题，帮助人类更全面地理解问题的本质，在医疗领域，AI 可以分析患者的多维度数据（如基因数据、病史、生活方式等），帮助医生更准确地定义疾病。
（3）生成性能力：AI 的生成性能力可以帮助人类探索新的问题定义，通过生成性对抗网络（GAN），AI 可以生成新的设计、创意或解决方案，启发人类思考新的问题。
4. 案例分析
（1）科学研究：在天文学中，AI 通过分析大量的天文观测数据，发现了一些潜在的天文现象，这些现象可能预示着新的科学问题。例如，AI 可以通过分析恒星的光谱数据，发现一些异常的光谱特征，从而定义新的研究方向。
（2）商业创新：在市场分析中，AI 可以通过分析消费者行为数据，发现新的市场需求。例如，通过分析社交媒体数据，AI 可以发现消费者对某种新型产品的潜在需求，从而定义新的商业机会。
（3）医疗领域：在疾病诊断中，AI 可以通过分析患者的多维度数据，发现一些潜在的疾病特征。例如，通过分析基因数据和病史数据，AI 可以发现一些新的疾病亚型，从而定义新的治疗方向。
5. 人机协同的未来
从“解决问题”到“定义问题”的转变，不仅是 AI 技术的进步，也是人机协同的重要发展方向。未来，AI 和人类将在以下几个方面深度合作：
人类具有创造力和直觉，能够从复杂现象中发现新的问题和机会，人类具有情感和价值观，能够从社会和伦理的角度定义问题，人类具有丰富的经验和知识，能够结合实际情况定义问题。
AI 具有强大的数据分析能力，能够从海量数据中发现潜在的问题和趋势，AI 可以从多个维度分析问题，帮助人类更全面地理解问题的本质，AI 的生成性能力可以帮助人类探索新的问题定义。
人机协同模式包括：人类根据经验和知识，提出问题的大致方向；AI 通过分析数据，发现潜在的问题和趋势，帮助人类更准确地定义问题；人类和 AI 共同讨论和优化问题的定义，确保问题的准确性和可行性；在问题定义明确后，AI 可以利用其强大的计算能力，提供解决方案。
6. 挑战与机遇
从“解决问题”到“定义问题”的转变，既带来了巨大的机遇，也带来了新的挑战。AI 可以帮助人类更快地发现新的问题和机会，加速创新过程。AI 可以提供更全面的数据支持，帮助人类做出更准确的决策。AI 可以自动化一些繁琐的问题定义过程，提高工作效率。
挑战包括：AI 的能力依赖于数据的质量和完整性，如果数据存在偏见或不完整，可能会导致错误的问题定义。AI 在定义问题时可能会涉及伦理和社会问题，AI 可能会发现一些具有争议性的问题，需要人类从伦理和社会的角度进行评估。人机协作需要双方的优势互补，但如何实现有效的协作是一个复杂的挑战。
总之，AI 的重点从“解决问题”转向“定义问题”，是技术发展的必然趋势，也是人工智能在更高层次上与人类协作的体现。通过人机协同，人类可以利用 AI 的强大数据分析能力和生成性能力，更准确地定义问题，从而推动创新和社会发展。然而，这一转变也带来了新的挑战，需要我们在技术、伦理和社会层面进行深入思考和探索。