خرد ترکیبی

تعریف 
خرد ترکیبی (Hybrid Wisdom) به سطح بالاتری از خرد انسانی-ماشینی در کاربردهای عملیِ گفتمان محاسباتی هوش مصنوعی گفته می شود که حاصل ترکیب هم افزای مزیتهای خِرد انسانی (حاصل از تجارب، هوش، بینش، دانش، آگاهی و ذوق انسانی) و مزیتهای خِرد ماشینی (حاصل از سلسله مراتب داده، اطلاعات، دانش و نهایتا خِرد) است.Hansen, Anne Lundgaard, John J. Horton, Sophia Kazinnik, Daniela Puzzello, and Ali Zarifhonarvar. "Simulating the Survey of Professional Forecasters." Available at SSRN (2024).https://www.hybrid-intelligence-centre.nl/https://www.forbes.com/sites/neilsahota/2024/02/01/hybrid-intelligence-the-workforce-for-society-50/Dellermann, Dominik, Philipp Ebel, Matthias Söllner, and Jan Marco Leimeister. "Hybrid intelligence." Business & Information Systems Engineering 61, no. 5 (2019): 637-643.Passerini, Andrea, Aryo Gema, Pasquale Minervini, Burcu Sayin, and Katya Tentori. "Fostering effective hybrid human-LLM reasoning and decision making." Frontiers in Artificial Intelligence 7 (2025): 1464690.Mestre, Antoni. "Towards a Hybrid Intelligence Paradigm: Systematic Integration of Human and Artificial Capabilities." In International Conference on Research Challenges in Information Science, pp. 149-156. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024.Jarrahi, Mohammad Hossein, Christoph Lutz, and Gemma Newlands. "Artificial intelligence, human intelligence and hybrid intelligence based on mutual augmentation." Big Data & Society 9, no. 2 (2022): 20539517221142824.Spence, Edward H. "Wisdom in the Age of Intelligent Machines." (2025).Traini, Emiliano. "Hybrid modeling to support the smart manufacturing: concepts, theoretic contributions and real-case applications about Hybrid and Wisdom-based Systems." (2022).Abels, Axel, and Tom Lenaerts. "Wisdom from Diversity: Bias Mitigation Through Hybrid Human-LLM Crowds." arXiv preprint arXiv:2505.12349 (2025).Wiethof, Christina, and Eva AC Bittner. "Hybrid Intelligence–Combining the Human in the Loop with the Computer in the Loop: A Systematic Literature Review." (2021). 

این ترکیب در بالاترین سطح از سطوح داده، اطلاعات، دانش و خِرَد (و متناظراً سطوح عملیات پردازشی، الگوریتم، سامانه و تحقق هدف) رخ میدهد.

گاهی از سطوح مختلفی از آن با عنوان "هوش مصنوعی ترکیبی" هم یاد می شود.Järvelä, Sanna, Guoying Zhao, Andy Nguyen, and Haoyu Chen. "Hybrid intelligence: Human–AI coevolution and learning." British Journal of Educational Technology 56, no. 2 (2025): 455. همچنین مفهوم "تمدن ترکیبی (Hybrid Civilization)" توصیف دیگری از همین موضوع در قالب یک افق رویداد است.Мищенко, А. В. "“CIVILIZATION-LICHEN” AND “CIVILIZATION-MAGNET”: MODELING SYMBIOSIS OF HUMANITY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, WITHIN THE MIND-MATTER THEORY."Cobianchi, Lorenzo, Francesca Dal Mas, Fausto Catena, and Luca Ansaloni. "Artificial Intelligence and Clinical Decision-Making in Emergency Surgery: A Research Protocol." In Incorporating AI Technology in the Service Sector, pp. 281-297. Apple Academic Press, 2024.

 خِرد ترکیبی و سایبرنتیک عمومی 
ادراکی در حوزه میان رشته ای علوم شناختی، سایبرنتیک و هوش مصنوعی در سالهای فعلی 2025 وجود دارد که بیان می دارد: "در چند دهه آینده شاهد ترکیب هوش انسان با قابلیت‌های هوش مصنوعی خواهیم بود و الگوهای جدیدی برای حکمرانی و مدیریت عمومی پدیدار خواهد گشت."

چشم اندازی از هماهنگی و تشریک مساعی انسان ها و عامل های هوشمند (چه در اجتماعمتئو پاسکویینلی، "چشم خدایگان، تاریخ اجتماعی هوش مصنوعی"، ترجمه سهیل رضانژاد، نشر هرمس، 1404.، چه در کسب و کارسیمرغ و سلین، علیرضا بهزادی پور، انتشارات نشر ثانی، 1404، چه در تولید صنعتی و چه در اقتصاد در قالب Society 5.0 و Industry 4.0 و Industry 5.0) مطرح شده است.

 برخی نمونه‏ های عینی 
1- برای بسیاری از کاربردها، درکِ عمیق و صحیحِ انسانی از داده ها (و یا اطلاعات و دانش) می تواند مهمتر از به کارگیری روش‏های پیچیده محاسباتی باشد.

2- هنر/فنّ پرامپت نویسی، نوعی از ترکیب قابلیتهای انسانی (برای درک متنوع، سریع و خلاقانه نیازها و معیارها) و قابلیتهای ماشینی (برای اجرای سریع و قوی خواسته ها) است.

3- ترکیب نظام مند نظرات خبرگان (و نخبگانِ) انسانی با دریافتها و یافته های هوش مصنوعی از کلان داده ها به منظور پوشش دادن محدودیتهای دو عنصر انسانی و ماشینیhttps://arxiv.org/pdf/2509.12638

4- تجارب قبلی ماشینی شدن در امواج قبلی انقلابهای صنعتی (ماشینی شدن نساجی، ماشینی شدن استحصال انرژی، ماشینی شدن حمل و نقل، ماشینی شدن صنایع)، نشان می‏ دهد که نیاز ماشین ها به انسان ها (برای ساخته شدن، مهندسی شدن، اختراع شدن، تنظیم شدن، اداره شدن، به کارگرفته شدن و کنترل شدن)، کمتر از نیاز انسان ها به ماشین ها نیست. در واقع، انسانها و ماشینها، یک سطح (یا فضا یا بستر) جدید صنعتی-اجتماعی را در هر انقلاب صنعتی رقم زده اند که شامل هم انسان، هم ماشین و هم تعامل میان این دو بوده است."با اختراع ماشین پنبه‌کوب توسط ایلای ویتنی در ۱۷۹۳، فرایند جداسازی دانه‌های پنبه از الیاف تا پنجاه برابر سریع‌تر شد؛ اما برخلاف تصور اولیه، نه‌تنها نیاز به نیروی برده کاهش نیافت، بلکه کشاورزان را به گسترش مزارع پنبه و استخدام بردگان بیشتر تشویق کرد."

https://vrgl.ir/qqz7b

5- فناوری Human Insight Intelligence در گزارش چرخه تب‏‏ وتاب و آینده کار گارتنر 2025.

6- فناوری Guided GenAI در گزارش چرخه تب‏‏ وتاب و آینده کار گارتنر 2025.

7- قابهای معنایی (Semantic Frames) که هم توسط انسان و هم توسط ماشین قابل مصرف و پردازش (و تولید) هستند و توصیفگر بخشی از واقعیتِ جهانِ واقع برای سامانه ها و راهکارهای هوشمند می باشند. در حالتی حداقلی، می توان از پرچمهای معنایی (Semantic Flag) استفاده نمود.

8- ترکیب غرائض انسانی (مانند عواطف مادری) و یا جوهر اخلاقی با عناصرِ تفکر و سرشتِ شناختِ موتورها یا عاملهای هوش مصنوعی

9- ایده های انسانها (مانند ایده های الگوریتمی)، اساس مهندسی موتورهای هوش مصنوعی را فراهم آورده است. بیش از 20 متد مشخص در مجموعه روش شناسی مهندسی سیستم های هوش مصنوعی، کاملا متکی بر هوش و شهود انسانی است.Jafari, Nafiseh, Mohammad Reza Besharati, and Maryam Hourali. "SELM: Software Engineering of Machine Learning Models." In New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques, pp. 48-54. IOS Press, 2021. لذا با ژرف اندیشی و ایده پردازی مستمر انسانی (در حیطه مهندسی هوش مصنوعی) می توان کارایی، بهره وری و به صرفه بودن موتورهای هوش مصنوعی را ارتقا داد.

10- این فرضیه همیشه وجود داشته است که انسانها (یا لااقل برخی از انسانها مانند افراد مخترع و نوآور) توانایی دستیابی به نگرشهایی را دارند که زودتر از آشکارشدن عمومی الگوها و یا "سریعتر و فراتر از داده ها و ابزارها"https://isti.ir/NewsStationArchive/%d8%b3%d8%b1%d8%b9%d8%aa-%d8%b9%d9%85%d9%84-%d8%af%d8%b1-%d8%af%db%8c%d8%af%d9%86-%d9%81%d8%b1%d8%b5%d8%aa%e2%80%8c%d9%87%d8%a7-%d8%b1%d8%a7%d8%b2-%d9%85%d9%88%d9%81%d9%82%db%8c%d8%aa-%d8%af%d8%b1-%d8%b9%d8%b1%d8%b5%d9%87-%d8%b9%d9%84%d9%85-%d9%88-%d9%81%d9%86%d8%a7%d9%88%d8%b1%db%8c، عمل نمایند. اگر این حس طبیعی اختراع یا نوآوری نوابغ انسانی با توانایی سهمگین ماشین‏ها در پردازش کلان داده ها ترکیب شود، امکان دستیابی به سطوحی کاربردی از خِرد ترکیبی، آن هم نه فقط محدود به سطح تکنیکی خدمات بلکه در سطح تصمیمات اساسی کسب و کاری (مثلاً با ترکیب شناخت انسانی و ماشینی حاصل از دستیارهای شناختی)، فراهم گردد.

11- برخی رویکردها به خِرَد ترکیبی (و نه همگی آنها) به دنبال تقسیم وظایف بین انسان و ماشین و سپس برقراری تعامل و همکاری بین این دو هستندhttps://medium.com/@gaejoonahn/the-wisdom-of-hybrids-from-cars-to-life-5b002933de62 مانند همکاری "خلاقیت بشری" با "زایایی ماشینی".مرتس منش، "هنر هوش مصنوعی همکاری انسان و ماشین"، ترجمه ستاره نوتاج، نشر کتاب آبان، 1404.

12- برای برخی زمینه ها (مانند بازسازی تخیلی-تجسمی تاریخی یا شبیه سازی تاریخی) می توان چرخه های بازخورد متقابل بین انسان و ماشین محاسب (یعنی بین انسان و هوش مصنوعی) ایجاد کرد تا با هم اقدام به بازسازی بهتر و منطبق ترِ واقعیتهای تاریخی در قالب تجسمها و شبیه سازی ها انجام دهند.Ströbel, Phillip Benjamin, and Felix K. Maier. "Re-experiencing history: a platform for the re-enactment of historical events with multimodal large language models." (2025): 510-511.Ströbel, Phillip Benjamin, Zejie Guo, Ülkü Karagöz, Eva Maria Willi, and Felix K. Maier. "Bringing Rome to life: evaluating historical image generation." In CEUR Workshop Proceedings, pp. 113-126. CEUR-WS, 2024. همچنین ترکیب محتواهای مستند و ساختگی به نحوی سازنده و خلاقانه، یکی دیگر از زمینه های پیشنهاد شده در این محور است.Mischie, Ioana. "PoV hybrid storytelling in virtual reality and its axiological implications (Case study: The AI Comrade)." Cinematographic Art & Documentation 20 (2017): 40-48.Ioana Mischie, Hybrid Wisdom. Degrees of Blending Human Intelligence and Artificial Intelligence Matching Human Creativity With Syntographic Layers, 2025, AI in Art Practices and Research Conference II, Bucharest.

https://cinetic.arts.ro/en/evenimente/ai-in-art-practices-and-research-conference-ii/ 

13- محقق افزوده (Augmented Research) نسل بعدی گفتمان پژوهشگری است که با استفاده از عامل‌های هوشمند، مقیاس و عمق تحقیقات را به شکل بی‌سابقه‌ای گسترش می‌دهد. آیندهٔ علم نه در رقابت، بلکه در هم‌افزایی بین شهود انسانی (Intuition) و قدرت محاسباتی ماشین شکل خواهد گرفت.Peterson, Ben, and Warren Liang. "AI-Augmented Autonomous Research: Enhancing Novel Idea Generation through Real-World Data Integration." (2025).

14- ترکیب و ادغام عملگرایانه زندگی روزمره و هوش مصنوعی (و فناوری های منظومه ای همگرا با آن مانند کلان داده ها و واقعیت مجازی و افزوده)، توسط برخی از پژوهشگران از مصادیق وقوع واقعیت ترکیبی انسانی-ماشینی در بستر جامعه قلمداد شده است. یعنی به تدریج با یک جامعه که از نظر عملگرایانه به صورت تلفیقی از رخدادهای انسانی-ماشینی در زندگی روزمره است، روبرو می شویم. همان طور که ماشین ها در مدرنیته آرام آرام جای خود را در زندگی روزمره (از نظر دینامیکی و مکانیکی و نه کاربردهای هوشمندی) باز کردند.

15- یک رویکرد به خرد ترکیبی، مبتنی بر این ایده است که اگر ارزش های انسانی، فرهنگهای متنوع انسانی، علوم انسانی و اخلاق انسانی را به نحوی مطلوب، فنی و همچنین انسان-محور در فرآیند یادگیری هوش مصنوعی (مانند محتوای یادگیری LLM ها) لحاظ کنیم، آنگاه می توانیم به سطوحی از خِرد ترکیبی انسانی-ماشینی برسیم.https://medium.com/@CertifiedBeast3/the-ai-oracle-building-civilizational-antifragility-through-contextual-wisdom-4e988e8c896c

16- استفاده آگاهانه انسان از هوش مصنوعی برای تقویتِ مهارتهایِ منحصربفردِ انسانی (یا مهارتهایی که برای نقشهای منحصربفردِ انسانی، ضروری هستند، مانند قضاوت).

17- برخی رویکردها، از زاویه دید "الهام گیری از طبیعت" (BioInspiration) به مساله ترکیب هوش انسان و ماشین می نگرند (در سطوح مختلف فلسفی، معماریِ محاسباتی، سیمبندی مدارهای عصبی و اسلوب محاسبه و تفکر و غیره)."تراشه های عصبی"، صفحه 6 شماره 959 روزنامه شریف،  25 مهر 1404.

18- یکی دیگر از روشهای دستیابی به خِرَد ترکیبی، استفاده از گفتمانِ قبلیِ "ادغام اطلاعات (Information Fusion)" و "ادغام دانش (Knowledge Fusion)" است.

19- برخی رویکردها به تفکیک ساحتی بین "دانش انسانی" و "دانش ماشینی" پرداخته اند و دانش انسانی را معمولا واجد "دقت، تعهد و وقار" و دانش ماشینی (در مدلهای امروزی آن) را با صفت "سرعت، گستردگی، تقریبی و عمق کم" توصیف عملگرایانه (و نه در حالتهای حدی) نموده اند.https://www.ibna.ir/news/542076/ در این صورت، خِرَد ترکیبی تلفیقی عملگرایانه از "دقت، تعهد، وقار، سرعت، گستردگی و تقریب" خواهد بود.

20- برخی رویکردها به خِرد ترکیبی، از مفهوم "جریانِ خِرد در درون سیستم" یا "سیستم مبتنی بر خِرد" استفاده نموده اند تا هوشمندی ترکیبی را مهندسی نمایند.

21- یک رویکرد خاص به خِرد ترکیبی، "هوشمندی به مثابه یک فرآیندی سیاره گستر (Intelligence as a planetary scale process)" است. در این رویکرد نه تنها ترکیب هوشمندی (و جریان سایبرنتیکی) بین انسان و ماشین، بلکه بین تمامی دیگر اجزاء و لایه های موجود فیزیکی، اکوسیستمی، بیوسفری و تکنوسفری بر روی کره زمین (در قالب یک شبکه بسیار بزرگ، چندوجهی و پیچیده) به عنوان ترسیمی از افق آینده پیش رو ترسیم شده است.

22- یک دسته از رویکردها به خِرد ترکیبی، مبتنی بر ترکیب عاملهای انسانی و ماشینی در جمعیتها (Crowds) با اهداف پردازشی، جمع‏ سپاری، هوش ازدحامی و کاری است.

23- برخی رویکردها، صحبت از ادغام عمیق نقش ها (و عملکرد) شناختی انسان با ماشین دارند به نحوی که بتوان به نوعی از "هوش مصنوعی آگاه" دست یافت.

24- تعریف معادلات ساختاری و منطق توسط انسان و سپس تنظیم و یادگیری نقاط تنظیم‏ پذیر و پارامتریک توسط هوش مصنوعی برای مسائل پیچیده، سخت و آشوبناک که فضای حالت آن به نحوی نیست که صِرف رویکرد ساختاری-منطقی و یا صِرف رویکرد یادگیری داده بتواند از انفجار فضای حالت و یا نقاط تکینگی احتراز کند.Wang, Yongji, Mehdi Bennani, James Martens, Sébastien Racanière, Sam Blackwell, Alex Matthews, Stanislav Nikolov et al. "Discovery of Unstable Singularities." arXiv preprint arXiv:2509.14185 (2025).Besharati, Mohammad Reza, and Mohammad Izadi. "DD-KARB: data-driven compliance to quality by rule based benchmarking." Journal of Big Data 9, no. 1 (2022): 103.

25- ادراکی (یا استعاره ای ذهنی برای معماری راهکارها) وجود دارد که می توان از هوش مصنوعی "نیرو" گرفت ولی انسان نقش هدایت و راهبری راهکار را داشته باشد (AI powered but human led Technology). یکی از انواع این هدایت و راهبری انسانی، در قالب فنی "داربست زنی برای ساخت عامل هوشمند از روی LLM خام (Agent Scaffolding)" انجام می شود.

26- در یک رویکرد بنیانی و مفهومی، پیشنهاد شده که می توان هوش مصنوعی را "شریک معرفتی (Epistemic Partner)" برای هوش انسانی در کاربردهای آینده به شمار آورد.

27- یک رویکرد مبتنی بر آینده نگری وجود دارد که بیان می دارد: ادغام هوش انسانی و ماشینی را می توان به مثابه یک فرصت برای "افزایش نجومی هوش انسان" نگریست.ری کرزویل، "تکینگی نزدیکتر است، وقتی با هوش مصنوعی ادغام می شویم"، ترجمه فرهاد مجیدپور، نشر سایلاو، 1403. یعنی هوش مصنوعی (و دیگر فناوری های همگرا) می توانند موجب ارتقای نجومیِ هوش انسان در آینده پیش رو گردند.

28- یک رویکرد دیگر، تشکیل شبکه های اجتماعی مرکب از ماشین ها و انسانها است که با همدیگر (و با خودشان)، گفتگو و تعامل دارند.

29- یک رویکرد مهندسی به خِرد ترکیبی، استفاده از فرصت ترکیب دلالتهای "گراف دانش (Knowledge)"، "گراف بافت (Context)" و "گراف استنتاج (Reasoning)" است.https://arxiv.org/pdf/2606.01282

30- یک نقش مهم مهندسی ویژگیها توسط انسان در راهکارهای هوش مصنوعی این است که بتوان به ویژگیهایی (Features) رسید که اولا کاملا موثر در تشخیص یا تحلیل باشند و در ثانی کمینه هزینه محاسباتی را در حین اجرا به زیرساخت پردازشی تحمیل نمایند. چنین مساله ای برای کاربردهای نهفته، سراسری، هوشمندسازی و دیگر زمینه هایی که بایستی به نحو رقابتی، بهینه و کم هزینه سامان داده شوند حیاتی است و بخش مهمی از تداوم پژوهشها در زمینه یادگیری ماشین با همین رویکرد پیگیری می شود تا بتوان به بهترین مدلهای کم هزینه، موثر و بهره ور برای هر مساله رسید.

31- در یک رویکرد عملگرایانه برای دانش و دارایی شرکتها در عصر هوش مصنوعی، "ساختن اکوسیستمی که دانش انسان را حفظ کند، آن را گسترش دهد و ارزشش را درون سازمان و پیرامون آن به جریان بیندازد" با استفاده از هوش مصنوعی که "از انسان یاد بگیرد، به او بازخورد بدهد و در کنار او وارد چرخه‌ای تازه از یادگیری و تصمیم‌گیری شود" پیشنهاد شده است. چیزی که در واقع شکلگیری یک چرخه شناختی بین انسان و ماشین است. چنین رویکردی، در واقع نگاه هم آفرینی اکوسیستم دانشی را به انسان و ماشین دارد.

32- انسانها تجاربی تدریجی، طبیعی، ارگانیک، شخصی، عمومی و ریشه دار در واقعیت بیرونیِ زندگی خود را دارند. اما مدلهای هوشمند ماشینی (حداقل در حد وضعیت فعلی) فاقد بسیاری از این نوع از دادگان و تجارب هستند. این تجارب موجب ایده ها، شهودها و مقیاسها و سلایقی برای انسان (خصوصا مناسب تصمیم گیری در موقعیتهای موازنه و مصالحه (Tradeoff)) می شود. اگر بخواهیم گستردگی، سرعت، پردازشگری و دیگر توانایی های هوش ماشینی را با ویژگی های تجارب انسانها (که تدریجی، طبیعی، ارگانیک، شخصی، عمومی و ریشه دار در واقعیت بیرونیِ زندگی هستند) با هم داشته باشیم، ناگزیر به رویکردهای هوش ترکیبی و خرد ترکیبی هستیم. پس این تجارب ارگانیک، اصیل و طبیعی انسانی، یک محور مهم از محورهای هوش ترکیبی است.

33- بخشی از پیچیدگی سیستمها (چه از منظر احتمالاتی، آماری و تصادفی و چه از منظر مطالعات نظریه پیچیدگی) ناشی از "استقلال عاملها" و "تنوع و استقلال عوامل" است.جیمز سوروویکی، "خِرد جمعی"، ترجمه مصطفی رضیئی، انتشارات کتابسرای تندیس. انسانها واجد تفکر مستقلhttps://www.isna.ir/news/1405042011233/ از یکدیگر و از ماشین هستند. از این منظر، تعامل انسان و ماشین (به عنوان دو اِلِمان خِردورز مستقل) می تواند به پیچیدگی مثبت و غِنای سیستم محاسباتی اضافه نماید.

34- برخی از رویکردها به هوش مصنوعی، خود را "انسان مدار" یا "انسان محور" یا "متمرکز بر انسان (Human-Centric)" معرفی می کنند. این رویکردها، از جهاتی و گاهی در عمل به سطح "خِرد ترکیبی" نزدیک می شوند. زیرا سعی می کنند درک انسانی، اعتماد انسانی و جامعیت انسانی مورد نیاز در کاربردها را در هوش مصنوعی تا حدی عملگرایانه فراهم نمایند.https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-032-16524-4 این موارد، عملاً ناشی (یا مرتبط) از خِرد انسانی هستند. لذا عملاً این رویکردها مجبورند که نوعی از تعامل (در سطح خِرد) بین مدل انسانی و مدل ماشینی را کارسازی نمایند.

35- یک نمود فنی از تاثیر عملیاتی خِرد ترکیبی در مسائل معماری فنی سیستم های AI، موضوع "عدم امکان جایگزینی کامل RAG با Long Context"https://www.linkedin.com/pulse/rag-isnt-dead-long-context-free-farzad-sedaghatbin-bhude/ است. زیرا RAG از خُرده اطلاعات، خُرده دانش و خُرده خِرد موجود در سطح متای اسناد بازیابی شده خود برخوردار است که در Long Context لزوما با چنین منابع تکمیلی از اطلاعات، دانش و خِرد، مواجه نیستیم.

36- راب توماس، پل زیکوپولوس و کیت سول در کتاب «خالقان ارزش هوش مصنوعی» تصویری از آینده‌ای ترسیم می‌کنند که در آن، دیگر پرسش اصلی این نیست که «چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم»، بلکه این است که «چگونه با هوش مصنوعی فکر کنیم». آنان از دگرگونی‌ای سخن می‌گویند که نه در سطح نرم‌افزار، بلکه در عمق ذهن و مدل تصمیم‌گیری سازمان‌ها رخ می‌دهد.Thomas, Rob, Paul Zikopoulos, and Kate Soule. AI value creators. O'Reilly Media, Incorporated, 2025.

 منابع