关于人工智能，大家常常谈到的是数据、算法、算力，后来又加了个知识，仔细一看，前三者都是可以定量化描述说明的确定指标，只有这个知识具有相对的模糊性，可以是确定程序性的知识，也可以带有一定主观描述性的知识，这部分描述性的知识至少目前很难程序化，所以人工智能具有不精确性和不可解释性。

对于智能而言，除了上述人工智能的四部分外，还有不少非知识、非算力、非算法、非数据的问题，这些问题要么还没有形成逻辑，要么根本就没有逻辑，例如真实的智能可能不是表征某一个特定的属性，而是从一组属性中选择能够最突显的属性，这个选择就是天时地利人和机辅的随机动态交互结果，这个逻辑就很难清晰地一二三四五。

亚洲第一位菲尔兹奖得主小平邦彦谈数学印象时就曾经认为，一般认为数学是按严密的逻辑构成的科学，即使与逻辑不尽相同，却也大致一样。但是实际上，数学与逻辑没有什么关系。数学当然应该遵循逻辑，但逻辑在数学中的作用就像文法在文学中的作用那样。书写合乎文法的文章与照着文法去写小说完全是两码事；同样，进行正确的逻辑推理与堆砌逻辑去构成数学理论是性质完全不同的性质。通常的逻辑谁都明白，要是数学能归结到逻辑，那么谁都应该懂得数学了。但是初中高中很多学生理解不了数学却是众所周知的事实。精通语言学但数学成绩不好的学生不在少数。所以我认为数学在本质上与逻辑不同。

除了真实性哲学外，人类的另一半一直靠虚拟性维持着活着的秩序，如何深入思考虚拟性哲学，尤其对智能领域很重要。没有假设，就没有数学，也就没了智能和科学，如牛爱的不可重复性（思考）缔造了可重复的真实（万有及相对），世界或许是半虚半实、亦假亦空的犹抱琵琶半遮面。符号真实、经验真实、社会真实里都包含着不少虚拟性成分。智能，从映射到漫射、散射再到影射，物理的自由与信息的自由、认知的自由是不同的。

真实的智能可能不是优化某一个特定的函数，选择能够最大化函数的值，而是优化一组特定的函数，进而选择能够最大化函数组的值。如一般情况下，态、势、感、知和计算计有绝对与相对之分，根据博弈的人机环境系统，如何产生双方的态、势、感、知空间，用己方的势空间、时间压制对方的态空间、时间？用己方的知空间、时间压制对方的感空间、时间？用己方的计算计空间、时间压制对方的计算空间、时间呢？分别最好的O、O、D、A不等于最好的OODA，分别最好的态、势、感、知不等于最好的态势感知。

真实的交互常常没有主客体之分，交互中的互往往意味着主客体互换，人机交互之所以很难互，原因大概是机很难明白主客体及其互换吧。知道风险和责任，谨慎的使用智能，或许才是真正的智能，因为真实的智能也可能不太讲究鲁棒性、稳定性，尤其是在博弈过程中。