1. 算法中的算，包括计算和算计两部分

1.1 计算是逻辑的，而逻辑就是推理

1.1.1 推理是有规则的。

1.1.2 规则一般不会变化，但变化却是一种规则。

1.1.3 规则是产生式的，属于自动化范畴。

1.1.4 自动化的本质就是计算的逻辑规则推理，包括与或非及其各种组合。

1.1.5 人工智能的物理基础就是数字化与或非逻辑及其各种组合计算（尽管也会涉及到一些非线性统计概率计算）。

1.1.6 人工智能是自动化领域的一部分。

1.2 算计是非逻辑的，而非逻辑不是推理

1.2.1非逻辑不按推理程序进行。

1.2.2 算计穿透着各个推理领域的部分。

1.2.3 这种启发式跨域的能力与感性有关。

1.2.4 感性是生产式的，属于智能化范畴。

1.2.5 智能化的核心就是算计的非逻辑非规则跨域性感知，包括与或非及其各种组合及其之外的洞察。

1.2.6 自动化是智能化领域的一部分。


2. 算法中的法，是算计的算计

2.1 法中包括具身性和反身性

2.1.1 具身性使用耦合和涌现等概念解释认知过程，而不必要假设一个“表征”的概念。

2.1.2 反身性即认识可以产生认识，行为可以生产行为。

2.1.3 画里的留白、话外的留白都是法，其它部分是算。

2.2 法不是计算

2.2.1 法不是计算的法则，是算计的法则。

2.2.2 计算的法则有情境，算计的法则无情境。

2.2.3 人工智能有封闭性，智能没有封闭性。

2.3 算法中法大于算

2.3.1 法不是事实，而是价值。

2.3.2 事实适用于推算，价值适合觉察。

2.3.3 法可以反事实推理，也可以反价值推理，还可以跨域（非）推理。

2.3.4 算在下，自下而上，产生式，有理有据。

2.3.5 法在上，自上而下，启发式，通情达理。

2.3.6 法能看到远处，算能看到近处。

2.3.7 人擅长法，机优于算。

3. “计算计”与深度态势感知

3.1 计算+算计生成“计算计”

3.1.1 计算用“是”，算计用“应”。

3.1.2 计算有源，算计无本。

3.1.3  计算是科学，算计为艺术。

3.1.4 计算计就是深度态势感知。

3.2 深度态势感知即洞察

3.2.1 态是计算，势是算计，感是映射，知是联系。

3.2.2 态势感知就是用确定性计算计非确定性。

3.2.3 深度态势感知就是计算计事实、价值、责任。

3.2.4 计算一定要情境、场景、态势化，算计则可以非情境、非场景、非态势化。

3.2.5 计算计过程中会衍生出自主机制，一种在计算与算计之间的恰当切换。

3.2.6 计算计可以交易、变易、不易、简易，也可以同化、顺应、平衡。

4.“ 计算计”不是科学问题，而是复杂性问题

摘自微信公众号“人机与认知实验室”2020.03.18