许多智能研究的最大问题是“只有机器而无人和环境”。很多人依然用机械化思维处理信息化问题，用信息化思维处理智能化问题。机械化、信息化与智能化问题的区别在于还原论与系统论的区别。

     计算的本质是仿真，属于还原论的理性思维；算计的本质是真实，属于系统论的感性思维；如博弈论中的N-PN难题在还原论中不好解决，在系统论中比较好理解。计算计（计算+算计）的本质则是仿与真的统一，属于理性与感性混杂，还原论与系统论融合的复杂论。

      哥德尔在1931年的论文中，就提出了＂数字编码“和＂程序内存＂这些基本概念。影响图灵发明了＂图灵机”。可是，目前我们在真实的生活实践中常常需要的是“价值编码”和“非程序内存与外存”！

    智能的本质特征应该是否定性，智能是对现实世界的否定性认知，这是由于智能是对尚未确定东西的把握，智能追求的是那种尚不确定的未知东西，从而，智能是对确定世界的疏离和否定，智能是对完满的感性外观的扬弃。循此思路，智能的特征可能是：

（1）非实在性与异在性。智能是对不存在的事物的关系追求，故而它只有在异在性中才会获得其自身的规定。

（2）超前应该性。智能中的超前性是通过展示升华过的理想而超前于经验现实，进而否定经验现实的。

（3）自主否定性。由异在性和超前应该性必然走向智能的自主否定性。

（4）非模仿性和非反映性。传统智能理论把智能看成是“模仿”的观点是错误的，也许智能是变主体意义解释的表现形式。

（5）精神化和无概念性。因为只有彻底精神化的智能才可能成为完全异在的东西，精神就是智能的天地，精神使智能产品或系统有所表征、搜索。无概念性则是指智能是无任何预定概念地对对象的表示，智能的种类是独特的各不相同的，也即是多元一致化的。

（6）不确定性和难解性。智能作品与谜语具有相同的认知结构，是确定性和非确定性的微积分统一。

卡内曼在《快与慢》中将人类的本能意识快决策称为系统一，将人类的理性逻辑慢决策称为系统二，并考察了系统一与系统二之间的区别。

经过进一步研究，我们发现：人机环境系统的深度态势感知中应该还有决策系统三：人类理性与感性结合的不快不慢的right决策系统，即人机融合的计算计决策系统。

研究一个事物（如智能）如果不从未来看它，往往会被它迷惑。计算是算计的产物，计算常是算计的简化版，不能体现出算计中比事实更酷的主动、辩证、矛盾价值。计算可以处理关键场景的特征函数，但较难解决基本场景的对应规则，更难对付任意场景的统计概率，可惜这些还仅仅只是场景，尚远未涉及情境和意识……

五一假期就要到了，疫情防控压力依然山大，不妨适当运动之余，静下心来，读一读书，也许会有不一样的感觉，若万一再碰到一本还不错的书，更会不辜负此时明媚的春风吧！：