一.智能
智能不是法，而是融合元素相关事实、事物价值的方法。 智力类似于医学，既不是数学也不是科学。 即使现在，智能也没有统一公认的定义，将来也不会长期存在！ 数学和科学表示的大部分是自动化、人工智能。 智能是人(机)环境系统相互作用的产物，她是人文艺术、科技、道德伦理、宗教信仰、风俗习惯等诸多领域共同孕育的产物(We know it when we see it.)，是内外一致性和主客观的灵变机制。
目前的人工智能研究，或者说智能科学的研究还不完善，大多是数学智能，通过形式化符号进行智能仿真和仿真。 从严格意义上讲，再好的模拟和模拟也是错误的，只是对真相的近似反映。 当然，优秀的模拟可能对实际工作起到很好的参考辅助作用。
智能不是法，而是要素、关系、事实、事物融合的法。 因此，智能的核心问题是数据表示方法，没有弹性、伸缩自如、灵活多样的表示体系和规律，计算越快计算越好，智能反而越差。
智能的本质特征之一是是否定性，智能是对现实世界的否定认识。 这往往是因为智能是对还不存在的东西的把握，智能在追求还不存在的东西。 因此，智能是对现实世界的疏离和否定，智能放弃了完全的感性外观。 如果遵循这个想法，智力的特征可能如下。
(1)非实在性和异构性。 因为智能是对不存在事物的追求，它只有在异质性中才能获得自身的规定。
)2)先进性。 智能中的先行性是指通过展示升华的理想先于经验现实，否定经验现实。
)3)否定的。 从异质性和先进性必然走向智能的否定性。
)4)非模仿性和非反映性。 传统的智能理论认为智能是“模仿”是错误的，但其实智能是主体服从的表现。
)5)精神化和无概念。 因为只有彻底精神化的智能才有可能变得完全不同。 精神是智能的天地，精神表现智能产品和系统。 无概念是指智能是在没有任何预定概念的情况下表达对象，智能的种类是独特的、各不相同的、多样的。
)6)不确定性和费解性。 智能作品具有与谜语相同的认知结构，是确定性与非确定性的统一。
二、人机混合
机器和人的根本区别在于没有生理支持的心理活动。 人与机器的融合问题实际上是身心的问题，是生理性身体和物理性身体、自我心和其他心之间的一致性的问题。 此外，这种身心问题必然要涉及与自然环境/社会环境的相互作用。
如果把世界分成确定性和非确定性，人机混合就有可能处理两者的结合。
概念网络化是未来人与人混合质量的指标之一。 概念网络化是指建立概念与概念之间的相互关系，在人与人的交互中形成一种知识结构。 将概念内化为机器知识结构，离不开核心概念的多维比较。 这种多维比较也反映在处理问题的想法的比较上，也反映在用各种方法表达同一概念上。 例如，函数的表达方法有解析法、列表法、图像法等。 未来，人机混合将强调文字语言、图形语言、符号语言三者之间的转换，这种比较有利于在解决实际问题时建立与另一个概念的联系，也有利于通过个人知识管理形成自己的认知体系。 因此，在机器智能的形成过程中，可以尝试使机器从多元表示到核心概念，如语义向量(概念)具有“数”和“数”，建立了概念与概念之间的相互关系，在机器的计算机中形成了一个知识结构，也形成了可以用许多方式表达同一个概念，同时也可以将同一个概念演化为许多表达方式。 也就是说，概念和特征之间，不仅有很多方面相关，而且很多方面总是联动的。
人不仅能感知现实，而且能感知和推测未来，利用这些能力可以在不断变化的环境中调整自己的感知和行为，同情共鸣以实现目标。 每个人都能暗示性地协调交流，人机目前只能明确地交流。
对于人来说，大街是无形的，每一条路都有其态势组合的属性，每一个名字都有其情境的交融指向，因此，都非常有路、非常有名气(这样，老子可以看作人工智能的鼻祖)。 善如水，智如善。 儿童说话常常有这种“混乱”，如活泼的雨滴。 此外，维特根斯坦还分析说哲学体系中语言游戏家族的相似性也有道路的痕迹。
三、人机混合中人的有效介入
人是人类环境系统中人机交互的设计者、引导者。 人的干预对互动活动有积极影响，也有消极影响。 为了保证交互活动的质量，人必须准确定位自己的作用，适度优化交互活动，保证交互活动的顺利开展，促进机器各方面能力的提高。 互动活动中人的介入问题主要有以下几个方面。 一是干预意愿差。 在互动活动、管理上，人注重稳定，不愿意积极干预，愿意按部就班地开展互动活动。 二是干预时机不当。 很多人在互动活动中，就不知道该什么时候介入了。 基本上习惯了随意的干预。 三是干预方式不合适。 不恰当的干预方法会影响机器的运行效果。 调查显示，大多数人的干预方式不当，无法保证互动活动的顺畅性和效率性。 四是不关注机器的运转过程。 大多数人都无法真正解读机器的运行规则。 例如，缺乏互动活动情况的观察，不确定互动活动对机器的影响。 五是干预效果不好。 不适当的相互干预只会带来负面影响。 要有效介入互动活动，人必须解决这些问题。 只有这样才能提高人机交互
互活动的效果。人机环境系统交互活动中人有效介入的策略：1、提高对人机交互活动介入的认识
交互是机器学习的重要途径。人机交互活动的关键在于充分发挥机器的客观能动性。人要有效介入交互活动，就要重新认知人机交互以及人的介入。这样才能改变人的介入态度。首先，人要认可人机交互活动的价值。人机交互活动不仅仅能适应机器的良好运行，还能促进不同阶段机器学习的进化， 是智能机器成长、发展的关键。其次，人要认识到人介入人机交互活动的必要性。毕竟在人机交互活动中，机器智能的约束力、理解力、执行力等存在不足，难免会产生问题。也只有人的有效介入才能确保人机交互活动的顺利开展，才能更好地促进机器更加积极、主动地深入到解决问题过程中。最后，人要以积极态度介入交互活动，充分发挥出人机交互活动的价值，促进机器智能完善。况且人是人机交互活动的创设者和引导者，对于交互活动的开展具有非常重要的影响。如果不能够完全认识到介入交互活动的意义，是无法保证人机交互活动顺利开展地。
2、找准介入时机
在人机交互活动中，人要准确把握人机交互活动的节奏，并找准介入时机。据有关调查显示：有机器报警、求助等情况引发的人员介入比人员主动介入的效果要好。首先，不同的智能级别活动，人在判断介入时机时也有所不同。比如低级机器智能活动更容易产生排斥，需要人要及时观察交互的状况，当机器失去智能交互时要及时介入。中级机器智能灵活性差，对人的依赖程度也不高，在机器无所适从时要及时介入。而针对高级机器智能活动，人要充分发挥自身的引导作用，保证机器智能活动的顺利进行。其次，人还要善于观察，准确选择寻介入时机。比如当机器之间发生矛盾时，机器智能不知如何往下进行活动时，存在突发情况时等，人员都可以介入。况且，这些情况在人机交互活动中也是经常发生的事件。最后，人在介入人机交互活动时，要注意交互活动的进度，尽可能地确保在介入时，不会影响到机器智能的高效顺畅性。
3、选择合适的介入方式
合适的介入方式才能保证人机交互活动的顺利进行。为此，人要找准角色，并合理预设交互活动目标，通过语言、肢体等方式进行介入，确保人机交互活动的流畅性。比如当机器失去学习能力时，人可以采用平行介入的方式。当机器失去学习能力之时，机器智能就会变得效率低下，运行不畅。这时人可以主动接近机器，并以人机交互活动的顺畅性和在过程中产生的方向感，来吸引机器，促使机器积极投入到完成任务之中去。当人机交互活动无法继续时，人可以选择合适地介入方式。毕竟在交互活动时，机器智能难免会遇到各种问题，无法继续进行活动。此时，人还要充分分析机器的运行规律，并把握好时机进行介入，适当给予机器修正和支持，最终调动机器智能的高效性。当人机交互活动变得无序时，人可以通过主动角色扮演的形式介入到人机交互活动中。毕竟机器智能自律性不足，在人机交互活动时难免会过于发挥非自主性，使得活动失去有序性。在这种情况下，人就可以根据交互活动实际，选择合适的角色，与机器智能共同参与到人机交互活动中，从而保证交互活动的顺畅性。总之，在人机交互活动活动中，人会遇到各种各样的问题。对此，人要重视灵活选择介入方式，保证人机交互质量。
4、关注过程性评价
人不要过于关注人机交互活动的结果，而是应当着重关注交互过程。这样才能正确理解机器智能行为，深入分析，创造性地解决实际问题，最终确保机器智能能够以积极的态度参与到人机交互活动中，从而促进机器智能的全面发展。评价过程中，人也应当以机器智能为主，引导机器智能进行自评、互评。同时，人也可以从交互活动设计、机器运行状态等方面进行多方面的评价、反思。比如对机器智能实时地教育和评价，就能确保机器智能积极、规范地参与到人机交互活动中。毕竟在交互活动中规则与自由不是对立的，人要适当地进行过程评价，从而提高人机交互活动的质量。综上所述，人有效介入对于保证人机交互活动质量非常有效。为此，人应当重视选择合适的介入时机，选择恰当的介入方式，并关注过程性评价，真正保障人机交互活动的顺畅开展，最终促进机器智能发展。