人机混合智能的难题，即机器自主性越高，对人的态势感知度就越低，人机交接任务顺畅的难度也就越大，也可以称之为“生理负荷降低，心理认知负荷增加”现象。
怎么解读？ 有经验的人也可以随时抓住任务关键的薄弱环节，在危险情况下提高警惕性和注意力，做好事故准备，随时交接机器自动操作。 这个训练的初学者，能够真正敏锐地把握事故的征兆，掌握处理时机，掌握随机应变的能力，并在实践中不断磨练和强化训练。
尽管如此，如何在非典型和意外的情况下解决人机交互的难题还有待进一步研究
算来，合久必分，分久必合。 计算需要的是发散性思维，计算需要的是缜密的思维。 这是两种非常不同的想法。 这两种方法同时发生在一个复杂过程中的是小概率事件，由此产生的直接结果是复杂领域的突破也只是小概率事件。
对于场景内的变化，机器智能能够处理重复性相同的“变化”，人类智能能够理解杂乱相似性的“变化”，更重要的是能够及时进行“化”。 其中，“跟随”效应是人工计算的突出特征之一，另外，人工计算还有更强大的武器——“主动”。
光靠机器智能是不能理解现实的。 因为只操作不含意义的语法符号。
贝叶斯思想，贝叶斯主观评价事件发生概率，基于先验知识假设先验分布，如果观测到的数据符合先验分布，则后验分布与先验分布相似； 如果观测的数据不符合先验分布，后验分布开始向观测数据倾斜，如果观测数据无限大，前验分布可以忽略不计，最大似然函数估计参数与后验分布估计参数相同，可以直接用最大似然函数估计参数。
价值与事实不同的是，你可以站在时间的另一端，看到发生的各种条件维度及其变化。
系统论的核心词是强调(整体大于部分)，偏重价值should关系的控制论核心词是反馈(结果影响原因)，侧重于事实的being作用。 耗散结构论的核心词是开放性自组织(从非平衡到平衡)，强调being到should的过程。
控制论中的反馈是一个极其简单的结果影响“下一个”原因的问题，离人类的反思——这种复杂的“因果”——超时空剧本——问题还很远。
计算不是单事实逻辑连续的计算，而是对人机环境体系的功能能力(功能能力)价值性结构计划的计算，计算是对结构中的事实-价值-责任-感情多逻辑的组合连续处理过程的计算。
人机混合智能课题的本质是计算-计算的平衡