隨著技術的演進，人工智能的舞臺正從人機交互邁向更具前瞻性的機環交互。在人機交互時代，AI的核心使命是響應人類指令，解決既定問題，其角色更像是一個高效的執行者，依賴人類明確的指令和目標。然而，在機環交互的未來圖景中，AI將置身于更為復雜且動態的環境之中，與物理世界、網絡空間、社會系統等多元環境深度交融。此時，AI的重點不再僅僅是被動地解決問題，而是主動地定義問題。它需要從海量的環境數據中洞察潛在的挑戰與機遇，自主地識別出那些尚未被人類察覺的問題，甚至重新塑造問題的邊界和內涵。這種轉變意味著AI將從一個被動的工具，躍升為一個具有前瞻性和創造性的伙伴，與人類共同探索未知，引領創新的方向。

1. 傳統 AI 的“解決問題”模式

在過去的幾十年中，人工智能的主要任務是解決人類已經定義好的問題。這種模式可以概括為以下幾點：

（1）明確的目標

人類為 AI 設定明確的任務目標，例如圖像識別、語音識別、自然語言處理、路徑規劃等，如在圖像識別任務中，人類定義了目標是“識別出圖片中的物體”，并提供了大量標注好的數據用于訓練。

（2）數據驅動的解決方案

AI 通過大量的數據和算法來學習如何解決這些問題，深度學習模型通過學習大量的圖像數據，能夠識別出圖片中的物體。這種模式下，AI 的作用是優化解決方案，提高準確性和效率。

（3）局限性

傳統模式的局限性在于，AI 的能力完全依賴于人類對問題的定義和數據的質量。如果問題定義不準確，或者數據存在偏差，AI 的表現就會大打折扣，如果圖像識別模型的訓練數據中沒有包含某些罕見物體的圖片，那么模型在遇到這些物體時可能會識別失敗。

2. 從“解決問題”到“定義問題”的轉變

隨著技術的進步，AI 的能力逐漸從單純的“解決問題”擴展到“定義問題”。這一轉變具有重要意義，在現實世界中，許多問題并不是一開始就明確的，在科學研究、商業創新、社會政策等領域，問題的定義往往比問題的解決方案更為關鍵，定義問題需要對復雜現象的理解、對目標的明確以及對潛在解決方案的預判。

3. AI 在定義問題中的作用

（1）數據驅動的洞察：AI 可以通過分析海量數據，發現潛在的問題和趨勢。如通過分析市場數據，AI 可以發現新的市場需求或潛在的商業機會。
（2）多維度分析：AI 可以從多個維度分析問題，幫助人類更全面地理解問題的本質，在醫療領域，AI 可以分析患者的多維度數據（如基因數據、病史、生活方式等），幫助醫生更準確地定義疾病。
（3）生成性能力：AI 的生成性能力可以幫助人類探索新的問題定義，通過生成性對抗網絡（GAN），AI 可以生成新的設計、創意或解決方案，啟發人類思考新的問題。

4. 案例分析

（1）科學研究：在天文學中，AI 通過分析大量的天文觀測數據，發現了一些潛在的天文現象，這些現象可能預示著新的科學問題。例如，AI 可以通過分析恒星的光譜數據，發現一些異常的光譜特征，從而定義新的研究方向。

（2）商業創新：在市場分析中，AI 可以通過分析消費者行為數據，發現新的市場需求。例如，通過分析社交媒體數據，AI 可以發現消費者對某種新型產品的潛在需求，從而定義新的商業機會。
（3）醫療領域：在疾病診斷中，AI 可以通過分析患者的多維度數據，發現一些潛在的疾病特征。例如，通過分析基因數據和病史數據，AI 可以發現一些新的疾病亞型，從而定義新的治療方向。

5. 人機協同的未來

從“解決問題”到“定義問題”的轉變，不僅是 AI 技術的進步，也是人機協同的重要發展方向。未來，AI 和人類將在以下幾個方面深度合作：

人類具有創造力和直覺，能夠從復雜現象中發現新的問題和機會，人類具有情感和價值觀，能夠從社會和倫理的角度定義問題，人類具有豐富的經驗和知識，能夠結合實際情況定義問題。

AI 具有強大的數據分析能力，能夠從海量數據中發現潛在的問題和趨勢，AI 可以從多個維度分析問題，幫助人類更全面地理解問題的本質，AI 的生成性能力可以幫助人類探索新的問題定義。

人機協同模式包括：人類根據經驗和知識，提出問題的大致方向；AI 通過分析數據，發現潛在的問題和趨勢，幫助人類更準確地定義問題；人類和 AI 共同討論和優化問題的定義，確保問題的準確性和可行性；在問題定義明確后，AI 可以利用其強大的計算能力，提供解決方案。

6. 挑戰與機遇

從“解決問題”到“定義問題”的轉變，既帶來了巨大的機遇，也帶來了新的挑戰。AI 可以幫助人類更快地發現新的問題和機會，加速創新過程。AI 可以提供更全面的數據支持，幫助人類做出更準確的決策。AI 可以自動化一些繁瑣的問題定義過程，提高工作效率。

挑戰包括：AI 的能力依賴于數據的質量和完整性，如果數據存在偏見或不完整，可能會導致錯誤的問題定義。AI 在定義問題時可能會涉及倫理和社會問題，AI 可能會發現一些具有爭議性的問題，需要人類從倫理和社會的角度進行評估。人機協作需要雙方的優勢互補，但如何實現有效的協作是一個復雜的挑戰。

總之，AI 的重點從“解決問題”轉向“定義問題”，是技術發展的必然趨勢，也是人工智能在更高層次上與人類協作的體現。通過人機協同，人類可以利用 AI 的強大數據分析能力和生成性能力，更準確地定義問題，從而推動創新和社會發展。然而，這一轉變也帶來了新的挑戰，需要我們在技術、倫理和社會層面進行深入思考和探索。