Gartner的《2013年新興技術(shù)發(fā)展周期（Hype Cycle for Emerging Technologies）》報告描繪了人類與機器的關(guān)系演進。
Gartner選擇以人機關(guān)系為主題，皆因智能機器、認知運算（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器之間的關(guān)系，我們鼓勵企業(yè)將眼光放遠，不要局限于機器和計算機將取代人類的狹隘觀點。”
通過對早期采用者如何運用新興科技的觀察，實際上有三個主要趨勢正在運作，包括：（1）利用科技擴增人類機能，如：員工使用可穿戴式運算設備；（2）利用科技取代人類，如：使用具備認知能力的虛擬助理擔任 自動化 客服人員；（3）人類與機器協(xié)力工作，如：倉庫員工與移動 機器人 合力搬運貨箱。
Gartner認為，未來的企業(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，以及發(fā)掘競爭優(yōu)勢。這三大趨勢需依賴有助于人機關(guān)系發(fā)展的三個領域來實現(xiàn)：（1）讓機器更能了解人類及環(huán)境，例如從說話的聲音分辨一個人的情緒；（2）讓人類更加了解機器，例如借助物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)助；（3）讓機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. 利用科技擴增人類機能
科技讓人類在體能、情感與認知方面擁有更優(yōu)異的表現(xiàn)。在使用科技來擴增人類機能方面，企業(yè)獲得的主要好處在于建立更加強大的工作人力。
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、服務相關(guān)問題或調(diào)出企業(yè)資料。這項能力將大幅提高生產(chǎn)力、銷售能力與客戶服務。
對于此類科技抱持興趣的企業(yè)可以留意生物聲學感應（bioacoustic sensing）、量化自我（quantified self）、3D生物打?。?D bioprinting）、腦機接口（brain-computer interface）、人類機能增進（human augmentation）、語音對語音翻譯（speech-to-speech translation）、神經(jīng)商業(yè)（neurobusiness）、穿戴式使用者接口（wearable user interface）、增強現(xiàn)實（augmented reality）以及手勢操控（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器取代人類，例如：危險的工作、相對簡單但工資昂貴的工作，以及重復的工作。
以機器取代人類的最主要優(yōu)點在于提高生產(chǎn)力、降低人類風險，有時甚至可提升工作質(zhì)量和響應速度。例如，具備優(yōu)秀能力的虛擬客戶服務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專員的繁重的工作。
企業(yè)應看看一些這類客戶專員技術(shù)來尋求以機器取代人類的創(chuàng)新來源，例如：體積式或全像式投影顯示（volumetric and holographic display）、自動駕駛車輛（autonomous vehicle）、 移動機器人（mobile robot）以及虛擬助理（virtual assistant）。
3. 人類與機器協(xié)力工作
人類和機器并非不能并存，有時讓機器和人類協(xié)助工作會是更好的選擇。新一代機器人即是為了讓它們與人類一起工作而設計。
IBM 的Watson機器人可替醫(yī)生進行一些基礎研究，如同研究助理般確保醫(yī)生在診斷或提供治療建議時已參考了最新的臨床實務、研究及其它信息。
人類和機器一起工作的主要效益是能同時發(fā)揮兩者之長（即機器的生產(chǎn)力與速度，以及人類的情緒智能與處理未知情況的能力）。這一趨勢的代表科技包括：自動駕駛車輛、移動機器人、自然語言問答（NLQA, natural Language question and answering）以及虛擬助理。
這三個能夠改變未來勞動力與人類日常生活的趨勢，需依賴一些能夠增進機器和人類彼此了解的科技。以下三個領域正是人類與機器培養(yǎng)綜效關(guān)系的必要基礎：
4. 讓機器更了解人類及環(huán)境
唯有讓機器和系統(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單的環(huán)境感知式互動，例如：顯示一份離使用者最近地點的運作狀況報告；提高對客戶的了解，例如分析Facebook博文來衡量消費者對新產(chǎn)品的反應；與客戶進行復雜的對話，例如：讓具備自然語言問答能力的虛擬助理回答客戶的詢問。
今年技術(shù)發(fā)展周期報告當中代表此類能力的科技包括：生物聲學感應、智能灰塵（smart dust）、量化自我、腦機接口、情感運算（affective computing）、生物芯片（biochip）、3D掃瞄器、自然語言問答、內(nèi)容分析（content analytics）、移動健康監(jiān)測（mobile health monitoring）、手勢操控、活動實時數(shù)據(jù)（activity stream）、生物特征認證（biometric authentication）、地理智能（location intelligence）以及語音識別（speech recognition）。
5. 讓人類更了解機器
隨著機器日益聰明，并且將更多人類的工作自動化，人類勢必要對機器感到信賴和安心。構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)的科技將提供更多有關(guān)機器運作狀態(tài)和所處運作環(huán)境的信息。
例如，IBM的Watson機器人會在提供人類答案時注明“信任度”分數(shù)，而Baxter機器人在不知該怎么做時會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 感應器 分辨社交線索的Kismet機器人，并且還會利用臉部表情表達理解程度。
此類科技對于讓人類與機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)、機器對機器（ M2M ）通訊服務、網(wǎng)狀網(wǎng)絡（ mesh network）： 傳感器 與活動實時數(shù)據(jù)。
6.讓機器與人類都變得更加聰明
大數(shù)據(jù) 、分析與認知運算方法激增將為人類提供決策支持及自動化，并且為機器提供感知能力及智能。這些科技能讓人類和機器都變得更加聰明。自然語言問答（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)學期刊和臨床測試報告以協(xié)助診斷某種疾病或選擇適當?shù)闹委煼桨浮?/p>
此類支持科技是人類和機器邁向數(shù)字未來的基礎，企業(yè)應考慮量子運算（quantum computing）、規(guī)范分析（prescriptive analytics）、神經(jīng)商業(yè)、NLQA、大數(shù)據(jù)、復雜事件處理、內(nèi)存內(nèi)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（in-memory DBMS）、 云計算 、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫分析（in-memory analytics）及預測分析（predictive analytics）。
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