人類與機器之間不斷演進的關系，成為Gartner 2013年新興技術成熟度曲線的關鍵主題。Gartner之所以選擇談論人類與機器之間關系的特點，是因為圍繞著智能機器、感知計算以及物聯(lián)網的談論日益白熱化。分析師們認為，人類和機器之間的關系，正在被新興技術重新定義，兩者之間的鴻溝正在不斷縮小。
Gartner副總裁Jackie Fenn表示：“今年新興技術成熟度曲線瞄準人類與機器之間的關系，我們鼓勵企業(yè)拋開只看到機器和計算機取代人類的狹隘視角。事實上，通過觀察早期采用者使用新興技術的方式，我們看到了當前的三個主要趨勢：技術充實人類，例如，員工使用可穿戴式計算設備；機器替代人類，例如，一個感知的虛擬助理可以作為一個自動客戶代表工作；人類和機器相互協(xié)作，例如，移動機器人與倉庫工作人員合作搬運箱子。”
Gartner研究副總裁Hung LeHong認為：“未來的企業(yè)將結合利用這三個趨勢，以提高生產力、大眾和客戶體驗的轉變，并尋求競爭優(yōu)勢。這三個主要趨勢可以通過三個協(xié)助和支持人類與機器關系的三個領域變成現(xiàn)實：機器更好地理解人類和環(huán)境，例如，通過人類的聲音感知其中的情感；人類更好地了解機器，例如，通過物聯(lián)網；機器和人類 通過協(xié)作變得更加智能。”
來源：Gartner，2013年8月
2013年新興技術成熟度曲線強調了支持以下這6個領域的技術，包括：
1、 技術充實人類
技術使得人類在身體、情感和認知領域更加充實和增強。對于企業(yè)來說，這一點主要的好處在于，創(chuàng)建一個更精干的員工隊伍。想象一下，如果所有的員工都使用可穿戴技術，就能回答任何產品或者服務的問題，隨意愿獲取任何企業(yè)的數(shù)據(jù)。那么，提高生產力、更好地為客戶服務的能力就會大大增強。對這些技術感興趣的企業(yè)，可以多關注生物聲學感知、自我量化、3D生物打印、人腦機器接口、人類增強、語音翻譯、神經網絡商業(yè)、可穿戴式用戶界面、增強的現(xiàn)實和手勢控制。
2、 機器取代人類
機器的確有取代人們的機會：危險的工作、簡單但是執(zhí)行成本高的任務、重復度高的任務。讓機器替代人類的主要好處是可以提高生產率，減少對人體的危害，有時候工作質量更高或者響應更快。例如，一個非常能干的虛擬客戶代理，可以處理很多直接的客戶問題，并取代大部分客戶服務人員的“批量”工作。企業(yè)可以考慮用一些代表性技術，用機器接管人類的工作：立體和全息顯示、自動車輛駕駛、移動機器人和虛擬助理。
3、 人類和機器彼此并肩工作
人們還是機器，這不是一個二進制的選擇，有時候機器與人類并肩工作會是一個更好的選擇。新一代機器人可以做到這一點。IBM的沃森（Watson）可以像研究助理那樣為醫(yī)生做背景研究，確保醫(yī)生及時獲得最新的臨床病例，科研成果和其他信息，幫助醫(yī)生作出診斷或建議治療方案。機器與人類并肩工作的主要好處是，更好地利用彼此的特點，也就是，機器的生產力和速度，人類的情感智能和處理未知事物的能力。這個趨勢的代表技術包括：自動駕駛車輛、移動機器人、自然語言提問和回答、虛擬助理。
這三個趨勢將在未來改變勞動力和人類的日常生活，一系列幫助機器和人類更好地了解對方的技術，將把這些趨勢變成現(xiàn)實。以下三個領域是人類與機器之間協(xié)同關系發(fā)展的必要基礎：
4、 機器更好地了解人類和環(huán)境
機器和系統(tǒng)只會通過更好地了解人類和人類情感中受益。這種了解可以讓上下文感知互動變得更簡單；更好地了解用戶，例如，通過分析Facebook內容衡量消費者對一款新產品線的信心；與客戶的復雜對話，例如虛擬助理使用自然語言提問并回答客戶的問題，產生互動。這方面的代表技術包括：生物聲學感應、智能微塵、自我量化、人腦機器接口、情感計算、生物芯片、3D掃描儀、自然語言的提問和回答（NLQA）、內容分析、移動健康監(jiān)測、手勢控制、活動流、生物認證方法、位置智能和語音識別。
5、 人類更好地了解機器
隨著機器變得更聰明，并且開始自動化更多的人類工作，人類將需要信任機器并對此感到安全。組成物聯(lián)網的技術，將更多地呈現(xiàn)機器是如何操作以及所在環(huán)境情況。例如，IBM的沃森提供了關于答案的信心分數(shù)，而Baxter在不知道該怎么辦的時候，會露出一副很茫然的表情。麻省理工學院也一直致力于Kismet機器人的研究，它可以通過視覺和聽覺傳感器感知社會線索，用面部表情作為回應。這類技術對于人類和機器協(xié)同工作來說是很重要的。代表技術包括：物理網、機器到機器的通信服務、傳感器和活動流網絡。
6、 機器和人類變得更聰明
隨著大數(shù)據(jù)的激增，分析和感知計算將為人類提供決策支持和自動化，為機器提供感知和智能。這些技術可以用來讓機器和人類變得更聰明。NLQA技術可以提高虛擬客戶服務代表的能力，也可以被醫(yī)生用來研究大量醫(yī)學期刊和臨床研究試驗，幫助診斷疾病或者選擇合適的治療計劃。這些配套技術是人類和機器的基礎，我們將邁向一個數(shù)字化的未來，企業(yè)應該考慮兩字計算、規(guī)范性分析、神經網絡商業(yè)、NLQA、大數(shù)據(jù)、復雜事件處理、內存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）、云計算、內存分析和預測分析。
