人機交互是研究“人一機一環境”系統中人、機、環境三大要素之間的關係，爲解決系統中人的效能、健康、安全問題提供理論與方法的學科。
現代人機系統中，操作人員是在特定環境中操作和管理複雜系統和各種數字化設備，當人在這種環境中工作時，既要靠眼睛來觀察環境，又要靠細緻的注視來完成精確的控制動作，通過人機工程技術分析，就可知道人在操作時如何分配注意力、體力，同時瞭解儀表、屏幕以及外視景如何設計和合理分配才能獲得最好的人機交互，既減輕操作人員的工作負荷又避免出錯，切實提高人機工效。這對於計算機系統、自動化控制、交通運輸、工業設計、軍事領域以及社會系統中重大事變（戰爭、自然災害、金融危機等）的應急指揮和組織系統、複雜工業系統中的故障快速處理、系統重構與修復、複雜壞境中仿人機器人的設計與製造等問題的解決都有着重要的參考價值。
人機交互之一
未來的人機交互及人工智能系統，有明確的發展方向，它包含四個方面：主動的推薦、自主的學習、自然的進化、自身的免疫。在這四個方面中自主性是非常重要的一個概念，同時也涉及人工智能系統，它至少是人機環境系統的自主耦合，形成了一個認知智能。認知的意思就是信息的流動過程，包括輸入、處理、輸出和反饋這個環節。交互，就是不同物體進行信息交換的過程。信息交換效率是衡量交互最重要的指標。人與機的交互，將追隨人與人交互的演化路徑。
關於語言自然性的幾點分析
我們每天都在通過說話進行交流，一般的意思大家都懂，但是細微的地方常常還是有障礙之處，要麼是出自說者表達的不準確性，要麼是聽者理解有偏差，抑或是語言本身存在着某種來自語法、語調等規則方面的缺陷。
1、在特定的情境下，人的認知是有差異的，正如看同一部電影、聽同一首歌、讀同一首詩、喫同一樣食物、撫摸同一個人的頭髮、聞同一朵花香，總體上，這是一一對應的，即一一映射關係，是個體的主觀體驗與客觀現實之間不斷交互修正的結果，其過程是獨立的；
2、人類現有的各種語言是有侷限性的，用音樂、詩歌、圖、畫、表情、肢體動作等方式可以彌補或完善其準確性，同時也可能增強抑或是加大其模糊性，不管怎樣這些效果在真實的人際交流中的好壞效果是不確定的，比如戀愛初期的模糊性可能有利於表達感情，科研過程準確中的準確性可能更有利於認同；
3、語法在語言學習中的作用是有侷限的，孩子在最初的學習語言過程中是沒有太多的語法概念的，他們是根據外部的客觀刺激進行信息輸出，他們沒有約束地建立起自己的注意和理解方式，當咿咿學語時，最初的也不是規範的語法指導，正常情境下是父母自然性的字詞或短語說明，最後纔有生活句子學習、建立，當在學校進行系統語法學習時，很多語言的自然屬性紛紛被規範化、程序化、大衆化，而說者意圖表達的個性、獨立性、準確性同時在減弱、下降（當然，這種情況可以輻射爲教育本身的侷限性，還有道德、法律等等）；語法可能是在一般情境下非特殊交流的規範，是一種消弱個人意指性的規則體系。
4、在正常生活面對面交流過程中，語言的語調等可以使人準確地理解彼此的真實意圖，“討厭”這個詞被賦予不同音調時，一般都能知道其真實情感表達，而在目前網絡文字交互表達中，雖然也可以結合上下文進行情感判斷，但在較複雜的連續的多人干擾的無音調的實時交流環境下，這種情感判斷的準確性往往會大打折扣，常常會演變成更豐富的多維理解，進而增強了非單一映射關係；
5、從語言自然性的干擾、演化、選擇過程中，我們可見研究人的情景意識（或情境認知）、測量及大腦問題之艱鉅性，也許大凡聯繫人機環境系統主客觀方面的研究都如此吧！
6、語言是重要的，同時語言又是不重要的！
人工智能是一種事實智能，而人類智能是一種事實價值融合智慧！
爲什麼AI符號主義不能達到大家期望的智能？
這是由於符號與對象及其性質之間不是一一映射關係。實現不了表徵的一多實時性，符號主義就不可能進步，解決不了動態的表徵和非公理邏輯問題，AI可信可解釋性將很難根本解決。