一、前言

休谟认为：“一切科学都与人性有关，对人性的研究应是一切科学的基础。”，任何科学都或多或少与人性有些关系，无论学科看似与人性相隔多远，它们最终都会以某种途径再次回归到人性中。科学尚且如此，包含科学的复杂也不例外，其中真实的智能有着双重含义：一个是事实形式上的含义，即通常说的理性行动和决策的逻辑，在资源稀缺的情况下，如何理性选择，使效用最大化；另一个是价值实质性含义，既不以理性的决策为前提，也不以稀缺条件为前提，仅指人类如何从其社会和自然环境中谋划，这个过程并不一定与效用最大化相关，更大程度上属于感性范畴。理性的力量之所以有限，是因为真实世界中，人的行为不仅受理性的影响，也有“非理性”的一面。人工智能“合乎伦理设的计”很可能是黄粱一梦，原因很简单，伦理对人而言还是一个很难遵守的复杂体系。简单的伦理规则往往是最难以实现的，比如应该帮助处在困难中的人，这就是一条很难（遵守者极容易上当被骗）操作的伦理准则。对于AI这个工具而言，合乎伦理设计应该科幻成分多于科学成分、想象成分多于真实成分。

当前的人工智能及未来的智能科学研究具有两个致命的缺点：（1）把数学等同于逻辑；（2）把符号与对象的指涉混淆。所以，人机融合深度态势感知的难点和瓶颈在于：（1）（符号）表征的非符号性（可变性）；（2）（逻辑）推理的非逻辑性（非真实性）（3）（客观）决策的非客观性（主观性）。

二、计算与算计

智能是一个复杂的系统，既包括计算也包括算计，一般而言，人工（机器）智能擅长客观事实（真理性）计算，人类智能优于主观价值（道理性）算计。当计算大于算计时，可以侧重人工智能；当算计大于计算时，应该偏向人类智能；当计算等于算计时，最好使用人机智能。费曼说：“物理学家们只是力图解释那些不依赖于偶然的事件，但在现实世界中，我们试图去理解的事情大都取决于偶然。”。但是人、机两者智能的核心都在于：变，因时而变、因境而变、因法而变、因势而变。

如何实现人的算计（经验）与机的计算（模型）融合后的计算计系统呢？太极八卦图就是一个典型的计算计（计算+算计）系统，有算有计，有性有量，有显有隐，计算交融，情理相依。其中的“与或非”逻辑既有人经验的、也有物（机）数据的，即人价值性的“与或非”+机事实性的“与或非”，人机融合智能及深度态势感知的任务之一就是要打开与、或、非门的狭隘，比如大与、小与，大或、小或，大非、小非……大是（being）、大应（should）、小是（being）、小应（should）。人的经验性概率与机器的事实性概率不同，它是一种价值性概率，可以穿透非家族相似性的壁垒，用其它领域的成败得失结果影响当前领域的态势感知SA，比如同情、共感、同理心、信任等。

人类智能的核心是意向指向的对象，机器智能的核心是符号指向的对象，人机智能的核心是意向指向对象与符号指向对象的结合问题。它们都是对存在的关涉，存在分为事实性的存在和价值性的存在、还有责任性的存在。比如同样的疫情存在，钟南山院士说的就是事实性存在，特朗普总统说的就是价值性存在，同时他们说的都包含责任性存在，只不过一个是科学性责任，一个是政治性责任。

三、事实与价值

一般而言，数学解决的是等价与相容（包涵）问题，然而这个世界的等价与相容（包涵）又是非常复杂，客观事实上的等价与主观价值上的等价常常不是一回事，客观事实上的相容（包涵）与主观价值上的相容（包涵）往往也不是一回事，于是世界应该是由事实与价值共同组成的，也即除了数学部分之外，还有非数之学部分构成，科学技术是建立在数学逻辑（公理逻辑）与实验验证基础上的相对理性部分，人文艺术、哲学宗教则是基于非数之学逻辑与想象揣测之上的相对感性部分，二者的结合使人类在自然界中得以不息的存在着。