人智交互——以人为中心人工智能的跨学科融合创新

作为新领域，本书采用了“人智交互导论”的书名，定义了其研究对象、目的、范围、方法、研究和应用重点等。将对在中国推动“以人为中心AI”和开展“人智交互”领域的研究和应用起到极大的推动作用。  

人工智能（AI）技术造福了人类, 但是如果不恰当地开发和使用，反而会伤害人类和社会。针对AI技术的新特征和新挑战，本书系统提出并全面介绍“以人为中心人工智能”的理念、方法和应用。基于“以人为中心人工智能”的理念，本书系统提出“人智交互”(人人工智能交互) 这一跨学科新领域，定义人智交互的研究对象、方法、关键问题、研究范式取向等。在详细阐述“以人为中心人工智能”新理念和人智交互新领域框架的基础上，本书从理论和方法、专题研究、行业应用三方面介绍近期的相关研究和应用，旨在推动国内相关研究和应用,进一步促进AI技术的安全有效发展,使其造福人类，并避免潜在的负面影响。
本书具有创新性、系统性、应用性、时效性等特点，属于人工智能、计算机科学、人机交互、人因工程、心理学和行为科学、设计、用户体验等跨学科领域融合的著作。本书读者广泛,包括但不限于相关领域的从业者、研究者、教师、学生、爱好者、开发者、政策法规工作者等。
本书配套提供彩色图片原图素材，可在本书目录页查看下载方式。

第一篇概论
第1章“以人为中心人工智能”新理念3
1.1引言3
1.2AI的双刃剑效应4
1.3“以人为中心人工智能”理念5
1.3.1AI发展的“人的因素”
新特征5
1.3.2“以人为中心人工智能”的框架: 
理念、目标和实施路径7
1.3.3“以人为中心人工智能”的设计
原则14
1.3.4“以人为中心人工智能”的方
法论16
1.4“以人为中心人工智能”理念
的意义17
1.5“以人为中心人工智能”理念
的实施21
1.5.1分层式HCAI实施策略22
1.5.2跨层面的实施策略23
1.5.3跨行业的实施行动25
1.6本书的贡献和架构27
参考文献28第2章“人智交互”跨学科新领域31
2.1引言31
2.2人智能系统交互的新特征31
2.2.1人智能系统交互与传统
人机交互的对比31
2.2.2AI带来的新型人机关系
——人智组队33
2.2.3跨学科协同合作的必然性34
2.3人智交互新领域36
2.3.1“人智交互”新领域的
提出36
2.3.2人智交互领域框架: 理念、
关键问题、范围及方法37
2.3.3提出“人智交互”新领域
的意义38
2.4人智交互领域框架详述39
2.4.1基本理论与关键问题39
2.4.2跨学科方法42
2.4.3跨AI全生命周期的流程43
2.4.4跨学科团队47
2.5人智交互研究的范式取向48
2.5.1人智协同认知系统的
研究范式取向49
2.5.2人智协同认知生态系统的
研究范式取向51
2.5.3智能社会技术系统的
研究范式取向52
2.5.4人智交互研究范式取向
的意义54
2.6总结与展望57
参考文献57
第二篇理论与方法
第3章人类认知和行为的计算建模63
3.1引言63
3.2认知和行为计算建模的两种
思路64
3.3认知和行为计算建模流程和
模型选择65
3.4基础认知与行为过程的计算
建模69
3.4.1视知觉中的计算建模69
3.4.2规则表征和推理72
3.4.3语言和概念表征73
3.4.4记忆和学习机制73
3.5社会认知与行为过程的计算
建模74
3.6总结79
参考文献80第4章人机融合智能83
4.1人机融合智能研究83
4.1.1人机融合智能概述83
4.1.2人机融合智能的关键
——人87
4.1.3人机融合智能中机的
自主性91
4.2人机融合智能的应用92
4.2.1基于人机融合的智控
辅助决策92
4.2.2ChatGPT: 人机融合智
能的初级产品95
4.3人机融合智能展望97
4.3.1人机环境系统97
4.3.2人机融合智能趋势预测98
参考文献100第5章数据与知识双驱动式人工智能102
5.1引言102
5.2数据驱动的人工智能103
5.2.1关键技术103
5.2.2数据驱动的人工智能应用
现状与挑战109
5.3知识驱动的人工智能110
5.3.1关键技术111
5.3.2知识驱动的人工智能应用
现状与挑战114
5.4数据知识双驱动的人工智能116
5.4.1纯数据驱动的人工智能系统
的局限性和挑战116
5.4.2数据和知识双驱动的人工智
能技术优势及典型应用117
5.4.3数据驱动和知识驱动的人工智能
的融合方法及发展趋势119
5.5总结123
参考文献123第6章以人为中心的感知计算128
6.1引言128
6.2以人为中心的感知模型129
6.3传统智能感知计算130
6.4群智感知计算132
6.5人机协作感知计算134
6.6关键技术136
6.7总结及展望140
参考文献141第7章多通道人机协同感知与决策147
7.1引言147
7.2多通道信息融合的人机协同
感知148
7.3面向人机协同的交互学习154
7.3.1小样本信息处理与融合155
7.3.2模仿学习（imitation 
learning）156
7.3.3发展趋势和挑战158
7.4面向任务的人机协同决策与
验证159
7.4.1面向人机协同的智能体
决策与规划159
7.4.2虚实融合的人机协同
决策与验证161
7.5总结和展望162
参考文献163第8章以人为中心的可解释人工智能168
8.1人工智能可解释性168
8.2AI解释方法170
8.3AI生命周期和可解释AI172
8.4以人为中心的可解释模型框架174
8.5应用案例175
8.6讨论180
8.7总结181
参考文献181第9章以人为中心的社会计算186
9.1以人为中心的社会计算概述186
9.2以人为中心社会计算的基本
方法187
9.2.1以人为中心的平行系统187
9.2.2虚拟人口合成189
9.2.3用户个体的认知决策建模192
9.2.4基于因果推断的用户
行为计算实验195
9.2.5社会计算的加速技术198
9.3社会计算的应用案例199
9.3.1以人为中心的城市交通
出行诱导199
9.3.2以人为中心的社会情境
安全202
9.4总结与展望203
参考文献204第10章人智交互的工程心理学问题
及其方法论208
10.1引言208
10.2智能时代的工程心理学研究
对象209
10.2.1智能作为隐藏在幕后的
服务提供者209
10.2.2人在明确智能体身份的情况
下与其进行低卷入的互动210
10.2.3人与智能体组队211
10.2.4人接受智能体的管理212
10.3经典工程心理学方法在智能
时代的新应用213
10.4新涌现的研究方法216
10.5新的设计思路218
10.6总结与展望221
参考文献222第11章人智组队式协同合作的研究
范式取向228
11.1人智组队的由来与含义228
11.2人智组队的研究方法232
11.3人智组队的研究内容234
11.3.1行为层234
11.3.2认知层236
11.3.3社会认知层238
11.4应用分析: 以自动驾驶为例240
11.5总结与展望241
参考文献242第12章人智交互中的人类状态识别247
12.1引言247
12.2生理计算250
12.3情感计算255
12.4交互意图理解263
12.5总结与展望267
参考文献268第13章人智交互的心理模型与设计
范式274
13.1引言274
13.2传统人机交互模型275
13.3智能时代的人智交互模型280
13.4传统人机交互设计范式287
13.5人智交互的新范式与新思路292
13.6展望298
13.7总结300
参考文献300第14章人智交互的神经人因学方法304
14.1引言304
14.2内源性智能系统305
14.3面向认知的智能系统308
14.4智能可穿戴、可移动技术311
14.5外源性智能系统314
14.6总结与展望317
参考文献318第15章人智交互中的机器行为设计
与管理322
15.1引言322
15.2从人的行为到AI系统机器
行为323
15.2.1行为科学与机器行为323
15.2.2人的智能与机器智能325
15.2.3设计、工程与智能机器
行为研究327
15.3智能机器行为模型330
15.4机器行为的发展332
15.5人智交互行为337
15.5.1人智融合——人与AI
系统的相互作用337
15.5.2人机协作339
15.5.3主动交互340
15.6指导原则与设计指南: 如何有效
管理机器行为343
15.6.1智能机器进化对人类的影响: 
不可预知的行为结果343
15.6.2指导原则与设计指南343
15.7总结与展望347
参考文献348第16章人智交互语境下的设计新模态350
16.1引言350
16.2AI技术与创新思维351
16.2.1AIGC的定义与发展352
16.2.2AI提高创作效率353
16.2.3AI激发创新思维355
16.2.4AI助力设计评价357
16.3AI在设计领域的应用357
16.3.13D设计中的AI应用357
16.3.22D设计中的AI应用35916.3.3其他相关领域与AI
应用360
16.3.4AI在设计中的创新
作用361
16.4设计学推动人智系统发展363
16.4.1设计学与AI363
16.4.2设计学与智能人机
界面366
16.4.3以智能驾驶为例讨论
设计的作用368
16.5总结370
参考文献371第17章人智交互设计标准376
17.1引言376
17.2标准概述377
17.3智能人机交互设计标准概述378
17.4企业的智能人机交互设计
指南简介383
17.5总结与展望388
参考文献390第18章以人为中心的人工智能伦理体系392
18.1引言392
18.2传统伦理与人工智能伦理393
18.3人工智能伦理体系结构395
18.4人工智能应用伦理（狭义
人工智能伦理）主要内容397
18.5广义人工智能伦理400
18.6“以人为中心”的人工智能
工程系统伦理原则403
18.7总结404
参考文献405第19章人类可控人工智能: “有意义
的人类控制”406
19.1引言406
19.2“有意义的人类控制”的提出
背景407
19.3“有意义的人类控制”的概念
界定与实践框架409
19.3.1“有意义的人类控制”
的概念溯源409
19.3.2何为“有意义的人类
控制”410
19.3.3“有意义的人类控制”的实践
框架: 追踪与回溯411
19.4针对“有意义的人类控制”
实施路径的初步研究412
19.4.1AI自主化技术的新
特征与人类控制412
19.4.2有效的人类控制415
19.4.3“有意义的人类控制”的跨学
科面向和多领域实践416
19.4.4MHC认证416
19.5走向“有意义的人类控制”——
以自动驾驶汽车为例417
19.5.1技术嵌入水平与自动
驾驶分级418
19.5.2基于技术层级的人类
控制419
19.5.3自动驾驶汽车的
“有意义的人类控制”420
19.5.4“有意义的人类控制”框架下
自动驾驶汽车的实践建议
421
19.6总结与展望422
参考文献423第三篇专题研究
第20章以人为中心人工智能的算法
助推429
20.1使用助推框架设计以人为中心
的算法429
20.2算法助推有更好的选择吗432
20.3算法助推的成本: 从黑盒人工
智能到透明的成本433
20.4算法社会管理: 算法行为修正435
20.5对算法驱动的助推措施的担忧437
20.6反助推: 对算法的厌恶与抵制438
20.7有意义的控制和算法审计的
算法助推439
20.8以人为中心的方法441
20.9总结与展望442
参考文献442第21章以人为中心的智能推荐445
21.1推荐系统概论445
21.2以人为中心的推荐系统概述449
21.2.1经典推荐系统449
21.2.2以人为中心的推荐
系统450
21.2.3“以人为中心”与技术
的融合454
21.3实现路径的探讨455
21.4演化融合的路径457
21.5总结与展望459
参考文献460第22章脑机接口和脑机融合463
22.1引言463
22.2脑机接口技术框架465
22.3脑机融合计算模型468
22.3.1脑机智能的混合形态468
22.3.2智能影子470
22.4脑机融合应用实例471
22.4.1视觉增强大鼠机器人471
22.4.2脑脑通信大鼠机器人472
22.4.3意念控制的四旋翼
无人飞行器474
22.4.4面向小儿多动症的
注意力反馈训练475
22.5典型应用与未来展望477
22.5.1典型应用场景477
22.5.2存在问题和调整策略479
22.5.3未来发展方向481
参考文献482第23章可穿戴计算设备的多模态交互484
23.1引言484
23.2以人为中心的智能穿戴交互
设计485
23.3智能穿戴交互的传感器基础488
23.4可穿戴计算设备上的多模态
交互490
23.4.1手指触控交互491
23.4.2手部动作交互492
23.4.3头部动作交互494
23.4.4眼睛动作交互495
23.4.5可穿戴设备上其他
交互模态496
23.5智能穿戴交互的未来发展
与挑战497
23.6总结499
参考文献500第24章人机器人交互506
24.1引言506
24.2面向人机器人交互需求的
机器人设计507
24.3人机器人交互方式509
24.3.1接触式交互509
24.3.2非接触式交互510
24.4人机器人交互中的应用513
24.4.1工业机器人中的人
机器人交互513
24.4.2服务机器人中的人
机器人交互517
24.5总结与展望523
参考文献524第25章元宇宙与虚拟现实中的人智交互532
25.1引言532
25.2虚拟现实与元宇宙中的智能
人机交互技术535
25.2.1人类情感的智能感知535
25.2.2用户自然交互意图的
智能推理537
25.2.3面向人类感知认知能力
的交互界面智能优化539
25.3虚拟现实与元宇宙中基于临场感的
“人智人”技术应用和机遇挑战541
25.3.1虚拟环境中的临场感
概念541
25.3.2基于临场感的“人虚拟环境”
优化: 达到虚拟与现实的认
知“共鸣”543
25.3.3元宇宙中的多人交互
研究与进展545
25.3.4元宇宙中的隐私、伦理
和可访问性研究进展547
25.4机遇与挑战548
25.5总结550
参考文献550第26章基于人工智能技术的人类
智能增强557
26.1引言557
26.2理论基础560
26.3研究现状562
26.3.1基于脑刺激的人类
认知强化562
26.3.2基于神经反馈的人类
认知强化563
26.3.3基于视听交互任务的
人类认知强化564
26.3.4基于精细操作任务的
认知强化565
26.4关键问题566
26.5实证研究: 基于触觉人机交互的
注意力强化569
26.5.1面向注意力强化的精细力
控制任务范式569
26.5.2人类注意力的测量和
解码570
26.5.3人类注意力闭环调控
策略572
26.6典型应用: 儿童ADHD诊断
与康复573
26.6.1基于多指精细力控制任务的
ADHD客观诊断573
26.6.2基于多指精细力控制任务的
ADHD康复训练574
26.7总结574
参考文献575第27章智能座舱中的驾驶行为建模581
27.1引言581
27.2人的绩效建模概论581
27.3人的绩效建模实例: 智能座舱
中驾驶行为的数学建模582
27.4使用QNMHP的智能座舱中
的驾驶行为建模584
27.5人的绩效建模软件仿真587
27.6总结与展望591
参考文献591第28章人工智能 辅具593
28.1引言593
28.2辅具的历史沿革594
28.3AI 辅具发展的社会基础594
28.4AI 辅具在残障人士生活中
应用的六大方面595
28.4.1移动性596
28.4.2交互599
28.4.3听力601
28.4.4视觉602
28.4.5生活环境603
28.4.6自我护理604
28.5AI 辅具设计理念及实现
平台605
28.5.1以人为本的设计理念605
28.5.2AI 辅具的实现平台608
28.6总结与建议608
参考文献609第29章伦理化人工智能规范与治理615
29.1引言615
29.2人工智能伦理规范与治理
发展616
29.2.1国际发展情况概述616
29.2.2国内发展情况620
29.2.3小结621
29.3人工智能治理体系622
29.3.1人工智能治理的基本
原则622
29.3.2多元共治格局下的
人工智能治理623
29.4应用实例628
29.4.1算法备案制度628
29.4.2企业人工智能自治
实践629
29.5总结与展望630
参考文献632
第四篇行业应用
第30章智能驾驶的人车协同共驾637
30.1智能座舱中的人车协同驾驶
概述637
30.1.1人车协同共驾的概念
与发展637
30.1.2人车协同共驾的核心
特征与关键理论638
30.2智能驾驶的人车协同感知系统
设计641
30.3智能驾驶的人车协同理解和
预测系统设计646
30.4智能驾驶的人车协同决策控制
系统设计650
30.5总结与展望656
参考文献656第31章以飞行员为中心的智能化
民用飞机驾驶舱659
31.1智能驾驶舱发展现状659
31.1.1智能驾驶舱在非民机
领域的进展659
31.1.2智能驾驶舱在民机领域
的现状660
31.1.3以飞行员为中心的智能
驾驶舱需求特点661
31.2以飞行员为中心的智能驾驶舱
系统设计要求663
31.2.1系统功能模块设计663
31.2.2智能辅助系统664
31.2.3智能生理监测665
31.2.4智能人机交互: 目的、
方式、作用670
31.3实例673
31.4以飞行员为中心的智能驾驶舱
的挑战与展望674
参考文献675第32章载人航天中的人智能系统联合
探测679
32.1引言679
32.2航天员智能系统有效整合中的
人因技术682
32.2.1团队设计与人机功能
分配683
32.2.2人机协同模式与方法684
32.2.3人机交互技术686
32.2.4系统设计要求及效能
评估687
32.3实例: 人机交互协同与交互689
32.3.1空间机械臂系统689
32.3.2星球探测智能系统690
32.3.3舱内智能辅助691
32.4未来的挑战与展望692
参考文献694第33章以患者为中心的智慧医疗697
33.1引言697
33.2医疗领域中的人工智能技术
前沿698
33.2.1自然语言处理技术698
33.2.2医学影像处理699
33.2.3决策优化与新药设计
技术701
33.3智能医疗中人与人工智能
的交互702
33.3.1医疗虚拟助手702
33.3.2医疗机器人704
33.3.3疾病辅助诊断705
33.3.4药物研发706
33.4以患者为中心的智能医疗
管理与服务707
33.4.1院内数据智能管理707
33.4.2院外全病程健康管理709
33.4.3面向多中心研究的
医疗数据管理710
33.5以患者为中心的智能医疗
应用案例711
33.6以患者为中心的智能医疗的
挑战与未来714
参考文献717第34章以儿童为中心的自闭症人工
智能辅助诊疗721
34.1孤独症谱系障碍721
34.2自闭症辅助诊疗系统723
34.3多模态自闭症行为分析方法725
34.3.1基于可穿戴设备信号的
自闭症行为分析方法726
34.3.2基于非接触式图像视觉信号的
自闭症行为分析方法726
34.3.3目前多模态自闭症行为
分析方法存在的问题730
34.4以人为中心的自闭症AI辅助
诊断730
34.4.1硬件系统730
34.4.2叫名反应范式731
34.4.3指令回应范式731
34.4.4共同注意范式733
34.4.5食指指点范式734
34.5以人为中心的基于CAVE系统
的自闭症AI辅助干预734
34.6总结与展望737
参考文献738第35章基于人工智能的智慧康复与
无障碍设计744
35.1引言744
35.2基于人工智能的残障人士
辅助745
35.2.1基于人工智能的康复
辅助设备745
35.2.2基于人工智能的康复
辅助技术749
35.2.3康复辅助技术的人工智能
应用（数字化创新）755
35.2.4康复辅助技术的5G
拓展757
35.3基于人工智能的信息无障碍
设计758
35.4总结与展望761
参考文献763第36章以人为中心构建虚实融合的
教育元宇宙768
36.1引言768
36.2教育元宇宙769
36.3相关工作770
36.4设计思路和目标772
36.5系统框架与技术范式773
36.5.1以人为中心的沉浸互动
计算系统框架773
36.5.2虚实融合的技术范式774
36.6虚实融合教学776
36.6.1全息讲台教学776
36.6.2全息讲桌教学781
36.6.3远程拟真教学783
36.6.4镜面互动教学785
36.7总结与展望788
参考文献789第37章人本智造: 从理念到实践792
37.1引言792
37.2人本智造794
37.2.1人本智造的提出背景
以及发展现状794
37.2.2智能制造中人的因素798
37.2.3人本智造的架构799
37.3人本智造核心使能技术801
37.4人本智造典型应用804
37.4.1人机协作装配804
37.4.2新一代操作工805
37.5总结与展望806
参考文献808

我们有幸迎来了一个基于人工智能（AI）技术的智能时代。随着AI技术造福人类，人们也开始意识到不恰当地开发和使用AI会伤害人类和社会。我自20世纪80年代起从事人因科学（包括人因工程、工效学、工程心理学、人机交互、认知工程等）的研究，人因科学崇尚“以人为中心”的理念。40多年前，当人类刚进入计算机时代时，“以人为中心”理念的提倡促进了人因科学新领域（人机交互、用户体验等）从无到有的发展壮大和传统人因科学领域（人因工程、工程心理学等）的与时俱进。实践表明，倡导和实践“以人为中心”的理念在新技术的发展初期尤为重要，AI技术也不例外。相比核能和生化技术，AI技术的开发和使用是一种去中心化的全球现象，入门门槛相对较低，使得人类对AI技术的控制越加困难，其双刃剑效应对人类和社会表现得更为显著。因此，合理地开发和使用AI技术就显得尤为重要，“以人为中心人工智能”（humancentered AI，HCAI）理念也应运而生。HCAI强调在设计、开发和使用AI技术的过程中充分考虑人的需求、价值、智慧、能力、作用、隐私、公平等因素，通过有用的、可用的、负责任的、可扩展的、人类可控的AI技术，最大限度地发挥AI技术的潜能，提升人类的能力，造福人类和社会，避免伤害人类，更不能取代人类。
我自2018年开始考虑HCAI的相关问题。作为全球最早提出HCAI理念框架的学者之一，我在美国计算机学会（ACM）2019年的期刊上系统地提出了一个HCAI理念框架，该论文目前已是高被引文献。我与Ben Shneiderman教授（美国工程院院士）和Gabriel Salvendy教授（美国工程院院士）等的合作进一步加深了对HCAI的认识，我们与全球23位学者共同发表了《以人为中心人工智能的六大挑战》（Six HumanCentered AI Grand Challenges）一文（2022）。自2019年以来，我陆续提出了一些新的理论和框架，包括基于人智组队(humanAI teaming）合作的智能时代新型人机关系、人智协同认知系统(humanAI joint cognitive systems)、人智协同认知生态系统(humanAI joint cognitive ecosystems)、智能社会技术系统（intelligent sociotechnical systems）、HCAI方法论框架、智能时代的人因科学研究新范式等。
进入智能时代后，我们研究的对象已不再局限于基于传统非智能化计算技术的人机关系，AI技术带来了一系列新特征，包括智能自主化、学习和认知、机器行为演进、协同合作等特征，同时也带来了潜在的负面影响和风险的新挑战。此“机”非彼“机”，我们需要跳出固有的思维框架，采用新的思维方式和方法来充分利用AI技术新特征，从而应对AI技术带来的新挑战。基于多年的研究和思考, 我在2000年系统地提出了基于HCAI理念的“人智交互”（humanAI interaction）这一跨学科新领域。“人智交互”中的“智”是指基于AI技术的智能系统、产品、应用和服务等。在智能时代，人们在日常工作和生活中越来越多地与AI技术进行交互。2021年，相关论文也在中国人工智能学会会刊《智能系统学报》第4期发表，并引起积极反响, 我也凭借该论文获得该年度的优秀作者奖。人智交互是对现有“人机交互”（humancomputer interaction，HCI)学科领域的扩展。人智交互新领域的提出将促使人们注重AI技术的新特征和新挑战，推动HCAI理念在AI研究和应用中的贯彻实施；人智交互新领域也提供了一个跨学科合作的平台，通过优势互补，在传统思维和方法的基础上充分利用AI技术的潜能，采用创新思路和方法，共同研发以人为中心的AI技术。
有关HCAI和人智交互的研究在国际上方兴未艾，我国在这方面的研究和应用仍有待深入开展。为进一步倡导HCAI理念和人智交互在我国的研究和应用，我在2022年萌发了编写一本这方面的图书的想法。鉴于该领域的跨学科特征，由我一个人来承担这本书的编写显然是不现实的，因此由我主编并与跨学科作者合作便是最佳选择。2022年年末，我与清华大学出版社共同发布了图书征稿函，并得到了各学科专业人员的积极响应。限于篇幅，我们最终决定总共不超过37章。尽管如此，本书的页数还是远超出了一般图书的篇幅。来自28个单位的96位作者参与了本书的撰写，包括多位海外学者，他们来自人工智能/计算机、心理学、人机交互、人因工程、设计、自动控制、机械工程、制造、医学、法律等专业领域。这些作者既有从事理论和方法研究的，也有从事专项问题研究以及跨行业应用的。本书内容涉及的应用领域包括航空、航天、医疗、康复、教育、制造、自动驾驶、教育等。这样一个作者群本身就已经充分表明了HCAI和人智交互为智能时代的跨学科融合创新提供了协同合作的平台。
本书以HCAI理念为主线，从以下四部分来全面反映围绕HCAI、人智交互研究和应用的最新成果。
〖1〗〖1〗第一篇概论。本篇由我撰写。本篇阐述HCAI的框架，其中包括HCAI理念、设计目标、设计原则、实施路径、方法论；阐述提出HCAI理念的意义、实施HCAI理念的策略和行动。本篇也阐述人智交互新领域的框架，其中包括研究对象、范围、意义、方法、流程以及研究范式取向。基于这些内容，本书从以下三方面系统介绍最新的研究和应用成果。
第二篇理论与方法。基于HCAI理念，本篇收集了人智交互研究的基本理论和方法，这些基本理论和方法融合了AI/计算机、心理学、人因工程、人机交互、设计、伦理与法律等领域的研究，为开展人智交互研究和应用提供了理论及方法论基础。
第三篇专题研究。作为一个新领域，人智交互必然需要对一些重要问题展开深入研究，为全面开展人智交互研究提供参考。本篇收集了围绕HCAI理念和人智交互领域的一系列专题研究成果。
第四篇行业应用。人智交互研究必须展示其社会应用价值,从而进一步推动HCAI理念的实施和人智交互领域的研究。本篇收集了来自航空、航天、交通、医疗、康复、教育、制造等行业的应用成果，体现了实施HCAI理念、开展人智交互研究和应用的社会价值。
本书具有以下特点: 
 创新性。作为第一部学术专著详细阐述了HCAI新理念和方法，并提出了人智交互的跨学科新领域，所提出的一系列理论和方法具有原创性，有助于指导今后进一步开展这方面的研究和应用。
 系统性。融合跨学科理论和方法，全面呈现了从中心理念到基本理论与方法、专题研究以及行业应用的成果，提供了一个系统化的领域体系架构，有助于全面了解HCAI和人智交互的理念、方法、技术和应用。
 应用性。基于理论与方法、专题研究、行业应用三篇的内容，本书为读者呈现了HCAI和人智交互的一些初步应用成果，有助于指导HCAI理念的实施和开展人智交互应用研究，从而展示其社会价值。
 时效性。AI技术的研究和应用目前如火如荼,同时潜在的负面影响也引起人们越来越多的关注。本书的出版有助于为优化AI技术研究和应用提供新的思路和方法，有助于为开展这方面的工作提供指导。
作为主编，我在图书征稿函中首先提出了本书的主题、架构、章节题目；在章节提纲编写阶段初审、复审了作者提出的章节提纲；在内容编写阶段初审、复审了章节初稿。另外，每章均经过了至少两位同行的评审，最终的统稿工作由我负责审定。此过程虽然费时费力，有些章节还几易其稿，但这是一个主编与各章作者通过观念碰撞、互相学习最终达成共识的跨学科协同合作过程，从而保证了各章内容紧扣主题及其学术质量。
本书的出版离不开大家的帮助和支持。我首先要感谢所有作者，没有他们的努力，就没有本书。感谢中国科学院院士、浙江大学心理科学研究中心主任麻生明教授、浙江大学葛列众教授和高在峰教授对本书写作的鼓励和支持。感谢以下专家在选题、组稿或撰写等方面的支持: 青海大学校长、清华大学史元春教授；中国科学院软件研究所原总工程师戴国忠研究员；中国科学院心理研究所原所长傅小兰研究员；中国科学院心理研究所党委书记孙向红研究员；中国工程院院士、浙江大学杨华勇教授；中国航天员中心航天员系统副总设计师王春慧研究员；哈尔滨工程大学副校长於志文教授；欧洲人文和自然科学院外籍院士、哈尔滨工业大学刘洪海教授；中国科学院自动化研究所原副所长王飞跃研究员；日本工程院院士、日本高知工科大学任向实教授等。感谢史元春教授为本书撰写的推荐序。感谢以下专家的推荐语: 美国国家工程院院士、Purdue大学Gavriel Salvendy教授；傅小兰教授；任向实教授；中国人类工效学会理事长、东北大学郭伏教授。
我还要感谢近80位审稿专家，他们的审稿意见保证了本书内容的学术质量。我要特别感谢本书的责任编辑郭赛，一年多前，当我提出本书的构想时，立刻获得了郭编辑的积极响应，没有他的努力，本书不可能出版。还要感谢清华大学出版社的编辑团队，是他们的辛勤工作保证了本书的质量。感谢我的科研助理朱田牧在同行评审、封面图案设计、校对等方面的工作。
在这里，我还要感谢我的导师——浙江大学教授、中国人因科学早期开拓者朱祖祥先生。40年前，朱先生有意招收工科本科生作为他的工程心理学研究生，我有幸成为他的第一批研究生，从此，朱先生为我打开了一辈子要去追求的大门。感谢我的博士生导师——美国人因与工效学会（HFES）前主席、美国迈阿密大学Marvin Dainoff教授，他为我打开了另一扇大门。
我也想在这里感谢我的家人，感谢他们几十年来对我一如既往的爱和支持。
最后，HCAI和人智交互研究及应用尚处于起步阶段，本书提出的一些理论、技术、方法等还不成熟，对于一些关键研究题目，本书仅仅提出了问题，仍有待于今后的研究。AI技术的发展日新月异，本书大部分章节均在大半年以前完成，因此内容可能没有涉及一些新出现的问题，希望读者提出宝贵意见。作为一个新的理念和方法，HCAI和人智交互本身也需要不断提升。我希望本书能够起到抛砖引玉的作用，推动我国这方面工作的开展。进入智能时代后，只要我们持之以恒的努力，“以人为中心人工智能”理念在全社会深入人心的那一天同样也会到来。

许为
2024年4月