自主控制等级：垂直划分

自主控制等级：垂直划分 autonomous control levels: vertical blocks
自主控制系统的智能是以人工智能为基础的。人工智能的研究一直以来是以理解、模拟人类智能为核心。在人类研究人工智能的过程中，人类从人文主义、逻辑主义、联结主义等各种不同的智能产生途径为基础开展研究。麻省理工学院的Parasuraman等人从智能信息处理过程的角度介绍了一种人类处理信息并产生智能的四层次结构，分别是感觉加工(Sensory Processing)、感知和认知记忆(Perception / Working Memory)、决策制定(Decision Making)、行动选择(Response Selection)，如图所示。

Parasuraman等人认为自主控制系统是一个智能化的控制系统，所以上图所示的人类处理信息并生成智能的四个层次结构同样适用于机器系统，并将该层次结构应用到了自主控制系统之中，提出了自主控制系统信息处理的四个层次结构，分别是信息获取(Information Acquisition)、信息分析(Information Analysis)、决策和行动选择(Decision and Action Selection)、行动实施(Action Implementation)，如图所示。

信息获取
信息获取是产生智能的必要步骤，因为从世界的信息海洋之中有针对性的获取相关问题的信息是智能产生的基础。信息获取层是智能控制系统的信息来源，是智能的源泉。信息获取，可以通过具有感知能力的生物器官或者机器传感器来完成，将智能控制系统所处世界中的信息转化为智能控制系统可以处理的电流和电压信号。信息获取层源源不断的为智能产生提供信息原料，为智能控制系统提供最基础的信息支撑，所以信息获取层是其它三个智能信息处理层次的智能基础。
信息分析
智能控制系统在获取信息之后需要对信息进行分析，信息分析就是把信息加工成智能控制系统可以理解的更加抽象和普遍适用的知识，方便决策模块直接使用，这就要求智能控制系统具有认知的能力。认知的形成有归纳和演绎两种基本途径，而归纳和演绎又是相辅相成。归纳是通过对具有相似性的事物和现象进行大量观察，并通过研究和总结找出相似事物和现象之间具有普遍规律的认知信息，是由特殊到普遍的认知方法。而演绎正好相反是根据具有通用性的认知信息进行推理并认识个别的、特殊的事物和现象，是由普遍到特殊的认知方法。信息分析层能够正常工作的条件，就是信息获取层能够为其提供基本的信息支持。也就是说没有信息获取层进行信息的获取，信息分析层就没有信息可以分析。所以信息分析层必须建立在信息获取层之上。又由于信息的分析需要智能的支持，所以信息分析层具有比信息获取层更高的智能层次和智能水平。
决策和行动选择
信息获取和信息分析的目的是为需要解决的问题提供信息，这就需要根据解决问题的策略或者规则对于信息进一步加工，最终形成解决问题的方案，这就要求智能控制系统具有决策和行动选择的能力。对于智能控制系统来说决策和行动选择是两种不同的智能形式，这两种智能形式分别对应于慎思型的决策和基于规则的条件反射。
慎思型的决策是指信息通过信息分析层加工成智能控制系统可以理解的信息，使用一系列的先进决策方法形成最终的决策。这种决策过程通常具有较高的智能，整个决策过程可能会有信息的反馈，这种反馈是一种假设。假设用于对决策的结果进行验证。这是因为决策最终不一定会成为行动，而决策本身可以引发新的分析任务。智能控制系统通过假设将决策的结果放到环境之中进行推理学习，并判断结果是否可行或者最优。典型的带有推理和假设的学习方法有贝叶斯阴阳学习理论，这是一种由条件推导出结果，再反过来看看结果是否可以推导出条件的人工智能学习方法。在现实生活中人类也会有这样反复推敲的行为，先根据问题和问题环境提出解决问题的假设然后在问题环境中去验证假设的正确性如此反复的推敲，推敲过程中不断学习直到最后得到理想的问题解。慎思型的决策产生的慎思型智能行为信息处理过程如图所示。

行动实施
当决策和行动选择层产生慎思型决策信息或者条件反射型行为控制指令信息以后需要智能控制系统的行动实施层将这些信息转换成为具体的智能行为，把智能控制系统的意志转化成为智能行为并作用于环境，从而实现慎思型的决策和基于规则的条件反射，最终达到解决问题的目的。所以行动实施层所需要的信息和表现出的智能又是建立在信息获取层、信息分析层以及决策和行动选择层三个层次之上，拥有更高的智能层次和智能水平。
这样，经过上述分析Parasuraman等人的控制系统四层信息处理过程就成为一个智能层次和智能水平由低到高的有序智能层次结构。高层的智能建立于低层智能之上，因此高层具有比低层更高的智能层次和智能水平。所以从最底层的信息获取层依次到最高层的行为实施层，各层拥有的智能越来越多、智能水平也越来越高。
那么对于可变自主控制系统来说，当人类完全不介入机器智能控制系统时，机器处于完全自主控制的模式。当人类介入机器智能控制系统的智能层次越低，人类给予机器的智能补充就越少、机器对人类的依赖就越少、机器的主动性就越多，所以机器的自主控制等级就越高。同理，当人类介入机器智能控制系统的智能层次越高，人类给予机器的智能补充就越多、机器对人类的依赖就越多、机器的主动性就越少，所以机器的自主控制等级就越低。当人类忽略机器的智能控制系统，手动遥控操作机器的时候，机器就完全丧失了自主控制的权利。所以本文以人类介入机器的智能层次高低作为人类为机器提供智能帮助的度量依据，即机器自主控制等级划分的垂直划分依据。