以人工智能为代表的科学技术正在深入地塑造和改变着人类的社会、文化和经济等，作为人为事物的智能机器与人类社会的关系也正在发生着深刻的变革。本书提出机器行为学的设计与研究框架，以“人”作为出发点，将智能产品、智能系统及算法置于“自然－人类社会－人为事物”的三重本体系统中，面向行为科学、智能科学和设计科学，研究智能机器对人与社会的影响及其交互作用的模式，形成以人为中心的智能设计理论、方法与研究体系，为从人和社会的角度来设计人工智能提供科学知识、研究工具与设计方法。

前言 以人工智能为代表的科学技术正在深入地塑造和改变着人类的社会、文化和经济等。面向联合国可技术发展目标（3.6、8.2、9.5、11.2等），在“无处不在的算法与智能”的时代，了解智能机器的行为对于控制智能行为并使其造福于人类，对于智能机器的设计者、开发者和使用者，都具有重要意义。1969年，诺贝尔奖获得者赫伯特?西蒙在其《关于人为事物的科学》（The Sciences of the Artificial）一书中指出：“自然科学是关于自然对象和自然现象的知识。我们要问，是否还有‘人为’科学——关于人为对象和人为现象的科学？”2019年，美国麻省理工学院亚德?拉万与全球20多名科学家联合发表《机器行为》论文，呼吁整合自然科学与社会人文科学，开展“机器行为”的人为事物科学研究。本书延续上述思想和观点，将“人（社会）”作为研究的出发点，从学科交叉的视角，将智能机器、系统和算法置于由“人－人为事物－社会”的整合系统中，将智能机器视为一系列“具有自身行为模式及生态反应”的个体，从人与社会的角度来研究智能机器，建立机器行为学的理论基础，为以人为中心的智能设计奠定基础。 本书的组织结构 本书的首要任务是建立起“机器行为学”这一新兴领域的设计与研究基础，形成本领域的理论、方法和研究框架，探索机器行为学的一系列科学问题，为机器行为学的形成和发展奠定基础。 全书共分为五部分。 第一部分（第1～4章）为机器行为学的理论基础。本部分首先从人为事物的科学的角度，对机器行为学的概念、定义和研究领域进行介绍。然后，分别从智能科学、行为科学和设计科学三个领域的发展来讨论机器行为学的研究驱动力、相关历史与发展、研究内容等。 第二部分（第5～8章）为机器行为学的理论模型。本部分主要从系统、行为方式、行为发展和人机关系四个角度，探讨机器行为研究的深层次理论问题。 第三部分（第9～12章）为机器行为学的研究方法。本部分从科学方法论着手，分别从研究和设计两个维度探讨机器行为学的方法论体系，并对开展机器行为学的若干问题、指标、情境及研究道德等展开讨论。 第四部分（第13～24章）为机器行为学的研究案例与实践。本部分的内容包含三个类别。第一，从系统优化的角度，于整体认知、安全、效能、体验和道德层面讨论机器行为对人类社会的影响。第二，从行为类别与行为设计的角度，研究机器的内部行为、外部行为、静态行为和人机融合行为等。第三，从社会和行为发展的角度，探讨工作、社会、文化环境中的机器行为及其进化发展。同时，本部分在结构上分为研究问题与理论、设计研究案例两方面。研究问题与理论主要针对上述三个类别的研究内容展开，既有针对人的行为相关理论，又有与机器行为相关的理论。设计研究案例主要是作者承担的多个实际的设计和研究项目，同时也包含部分自主研究课题及全球研究在中国大陆地区的比较研究。 第五部分（第25～28章）为针对机器行为学的一些思辨和讨论，主要涉及机器行为的能力、设计、艺术等问题，并对机器行为学的未来进行讨论。 如何使用本书 本书适用于设计、计算机、机械、电子、自动化、心理学、社会学等以及交叉学科本科高年级学生与研究生的教学。 第一，本书适用于正在逐步涌现的诸多新兴学院（如未来技术学院、机器人学院、创新设计学院、创新创业学院等），可作为其基础课程体系中科学、工程与心理人文社科交叉融合的相关课程的教材。 第二，本书可作为新兴交叉学科（如设计学、智能科学与工程等）“设计类”课程，如“人机交互”（包含“人－机器人交互”“人－智能体交互”等）、“智能产品设计”、“智能交互设计”等课程的教材或参考书。本书中的深入的理论与研究案例可为上述课程提供坚实的基础。如果教学侧重设计应用，那么在使用本书时，可以在学习第１章的基础知识后，直接跳转至本书第四部分学习设计和研究的案例与知识，从实践出发进行学习。在需要理论模型和方法支持的时候，再有针对性地学习本书的前三部分：基础、模型与方法。 第三，本书可作为工业设计、产品设计、机械设计、车辆工程、工业工程的“人机工程学”（“人因工程”）以及心理学的“工程心理学”等理论课程的教材。在传统课程的基础上，本书的特色是突出了“人工智能”在课程体系中的作用和地位。同时，按照经典的人机工程与工程心理学教学模式，本书也可满足其核心和教学内容的需要。下表列出了本书对应的经典课程的内容，供大家在课程教学中参考。 针对智能机器的特点，本书还新增了以下内容，可供读者在使用本书的过程中参考。 （1）机器行为以及智能、智能机器的概念与内涵（第1～4章）。 （2）与智能机器、系统和算法直接相关的机器行为产生、适应与进化的发展模型（第7章）以及对应的研究（第24章）。 （3）针对人工智能的一些反思，如机器行为的能力（第25章）、人工智能的设计问题（第26章）等。 第四，本书既有深入的理论、模型与方法，又有来自工业界的设计和研究案例，因此，对于工业界的从业人员也有一定的参考价值。特别是工业界中从事智能产品、智能系统和算法设计与开发的设计师、程序员、数据工程师、用户研究员、交互设计师、产品经理等可以使用本书作为具体设计开发工作的理论与案例基础。 作为一本教材，本书每章的后面都安排了“讨论”环节，提出了一些具有挑战性的问题，以便引导读者在学习过程中进一步思考，对机器行为学的相关内容有进一步了解。本书最后的全部参考文献均可以作为读者进一步学习和拓展阅读的索引。

第一部分 基 础 01 机器行为学：作为人为事物的机器行为 002 1.1 机器行为学研究的驱动力 1.2 从自然科学到人为事物的科学 1.3 人为事物 1.4 机器：一种人为事物 1.5 机器行为学的定义 1.6 机器行为学的学科基础 讨论 02 智能机器：从智能主体到机器行为 010 2.1 智能：概念的复杂性 2.2 智能的哲学基础 2.3 图灵测试 2.4 智能主体 2.5 走向机器行为 讨论 03 机器行为：从人的行为到机器行为 014 3.1 心理学 3.2 神经科学与人工神经网络 3.3 社会学 3.4 动物行为学 3.5 从人的行为到机器行为 讨论 04 设计：创造机器行为 020 4.1 设计与设计研究：历史与发展 4.2 以人为中心的设计 4.3 设计机器行为 讨论 第二部分 模 型 05 系统模型：个体、群集与混合系统 026 5.1 个体机器行为 5.2 群集机器行为 5.3 混合行为 讨论 06 行为模型：认知、动作与形态 032 6.1 机器内部行为 6.2 机器认知行为过程 6.3 机器外部行为 6.4 机器静态行为 讨论 07 发展模型：产生、适应与进化 038 7.1 机器行为的产生 7.2 机器行为的构建：人类创造与自主学习 7.3 机器行为的适应 7.4 机器行为的进化 讨论 08 交互模型：人、机器与社会 047 8.1 机器影响人类行为 8.2 人类影响机器行为 8.3 人机协作行为 8.4 人机环境与社会、物理、信息环境 讨论 第三部分 方 法 09 基础：科学方法论 054 9.1 研究 9.2 寻求真实的研究 9.3 机器的真实 9.4 追求实用的研究——面向设计与创新过程 讨论 10 研究：探索与发现 059 10.1 观察 10.2 实验 10.3 相关分析 10.4 超越经典行为科学 讨论 11 设计：创新与创造 068 11.1 以人为中心的机器行为设计流程 11.2 设计－评估的迭代方法 11.3 内部行为设计 11.4 交互行为设计 11.5 信息与界面设计 11.6 静态行为设计 讨论 12 原则：问题、指标与情境 084 12.1 定义问题 12.2 研究层次 12.3 效标体系 12.4 研究指标 12.5 研究情境 12.6 设计与研究道德 讨论 第四部分 研 究 13 总体认知：对智能机器的感知与态度 094 13.1 人的概念模型 13.2 态度 13.3 技术知觉 13.4 案例：具有更多知识的人支持自动驾驶汽车吗？ 讨论 14 面向安全的机器行为：人的极限与错误 100 14.1 人的生理心理极限 14.2 人的错误 14.3 人对人自身和机器错误的认知差异 14.4 案例：基于安全的自动驾驶汽车接管请求时间人类感知阈限实验研究 讨论 15 面向效能的机器行为：人机作业效率 108 15.1 人的脑力作业效能 15.2 人机系统的效能 15.3 案例：智能用户研究系统访谈宝的设计 15.4 案例：人机合作中智能机器的透明度对作业效能的影响研究 讨论 16 面向体验的机器行为：信任与感受 117 16.1 体验与情绪 16.2 体验的识别与度量 16.3 安全与信任体验 16.4 案例：人们如何体验和期望自动驾驶汽车的安全 讨论 17 面向社会伦理的机器行为：道德偏好 127 17.1 智能机器的道德哲学 17.2 道德偏好 17.3 智能机器的道德决策与偏好 17.4 案例：面向中国大陆地区的自动驾驶汽车道德困境研究 讨论 18 内部机器行为：可解释人工智能 133 18.1 机器行为的解释 18.2 机器行为解释的基本模型 18.3 人类的解释行为 18.4 可解释机器行为设计：支持人类的实际推理行为 18.5 案例：智能算法的因果性与可解释性对人的影响研究 讨论 19 外部机器行为：显示设计与行为特征 144 19.1 显示设计：设计可感知的机器行为 19.2 机器外部行为特征 19.3 案例：智能网络延时行为对人类体验影响的应用研究 19.4 案例：无人驾驶出租车HI STATION虚拟出租车站概念显示设计 讨论 20 静态机器行为：形态与拟人 165 20.1 机器形态 20.2 智能机器的拟人形态 20.3 案例：自动驾驶汽车交互界面拟人化对用户信任的影响研究 讨论 21 人机融合行为：从自主行为到主动交互 176 21.1 人机系统与人机融合 21.2 人机功能分配 21.3 机器自主行为与智能人机关系 21.4 自适应自动化 21.5 案例：自动驾驶网络人机交互自动化等级框架设计 21.6 案例：智能社交机器人主动行为与人类拟人感知的关系研究 讨论 22 群体中的机器行为：工作与组织 191 22.1 群体行为 22.2 组织的机制：当智能机器成为组织成员 22.3 面向智能机器行为的工作设计 22.4 案例：对机器替代人的工作岗位的心理反应实验研究 讨论 23 社会机器行为：面向人类经济社会文化 200 23.1 社会：作为复杂适应性系统的三重本体理论 23.2 社会行为 23.3 案例：在线约会匹配算法对人类偏好和行为的影响研究 讨论 24 发展行为：机器行为的适应与进化 210 24.1 人与动物的发展与进化行为 24.2 机器进化对人类的影响：不可预知的行为结果 24.3 人类行为对机器行为发展的影响 24.4 案例：算法“杀熟”机器行为研究与算法策略改进设计 24.5 案例：人类的偏见限制了进化算法迭代的研究 讨论 第五部分 反 思 25 机器行为的能力：机器真的能思考吗 224 25.1 简单算法与机器行为能力 25.2 能力缺陷 25.3 数学理论 25.4 机器的自我意识 讨论 26 设计问题：机器行为的设计及其法律问题 228 26.1 设计机器行为的挑战 26.2 控制超级智能：一个来自数学理论的设计讨论 26.3 机器行为的法律责任 26.4 机器行为的设计者和研究者的法律责任 讨论 27 机器行为的艺术：从对象到反思 232 27.1 智能机器的“美”的形式：来自现代主义设计的反思 27.2 机器的生命：人工智能的技术美学 27.3 行为的艺术：从身体美学看机器行为 27.4 机器行为艺术：艺术与科学融合的新艺术形式 讨论 28 机器行为学的未来：变革与挑战 242 28.1 人工智能的“正确”道路 28.2 基于情境而非个体的机器行为 28.3 物理行为、生命行为与机器行为 28.4 学科融合的挑战 28.5 影响与改变世界的力量 讨论 参考文献 246