​许多箴言反过来看也常常是箴言，比如“千里之行，始于足下”、“业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。”反过来看好像也是成立的，但是，对于“态势感知”而言，反过来的“势态知感”却是不完全一样。

“态势感知”一般是指个体在复杂环境下从多源信息中获取、整合和分析信息，理解环境，以便做出正确的决策并采取有效的行动。而“势态知感”则是指个体在复杂环境下凭直觉经验首先获得总体框架和综合印象，做出恰当的决策部署并准备采取相应的行动实施，为了更好的理解环境和验证计划，从多源信息中获取、整合和分析信息，以便保证决策的顺利进行。若把“态势感知“看成bottom-up过程，那么“势态知感”就是top-down过程，新手常常用态势感知，高手往往是势态知感或两者交替并用。

"由态到势"通常指的是从一个特定的状态或情况中推断出未来可能发生的趋势或趋势。这种方法是基于过去和现在的信息，预测未来的发展方向。如某个国家当前面临政治混乱和经济萎缩，可以预测未来可能出现的社会动荡和经济衰退的趋势。若反之，"由势到态"则是反过来，是从未来可能的趋势或趋势中推测出当前的状态或情况。这种方法通常会根据当前的趋势，推断出未来可能会出现的状态或情况。如某个国家经济增长迅猛，可以推测当前可能出现的就业机会和经济发展的状况。

"由感到知"指的是在感觉或感性刺激的基础上获取知识、认知或理解，这种方式是建立在个人及其周围环境中直接感觉和刺激经验的基础之上获得认知知觉，例如婴儿在与世界接触时，通过感性刺激和感觉来获取基础知识。相比之下，"由知到感"则指的是通过知识和分析之后改变或影响一个人的感觉或感受，这种方式更依赖于个人的思维分析和认知，并且需要基于已有的知识和理性推理来进行。总之，"由感到知"更侧重于感性经验和感性感知，并依据此经验调整其知识和认知的框架，而"由知到感"更侧重于逻辑分析和推理，通过这些理性思维来影响感觉和感受。

在一个有人参与的系统演化过程中，状态形成趋势取决于诸多复杂因素，其中包括系统内部结构、外部环境、系统内部相互作用等等。一般来说，系统演化的趋势可能是逐渐向着一种稳定状态演化，也可能是出现周期性变化或者和随机性变化。这些趋势的形成可能受到多种因素的影响，在实际应用中需要具体分析问题，包括运用数理模型进行长期的演化预测和评估，也包括非数理的知几趣时变通，以实现对系统的优化和控制。在人机混合的态势感知（或势态知感）中常常存在着无法用当前数学表达的因果关系，这些关系是指某些复杂的现象涉及到多个因素之间的相互作用和影响，难以用简单的数学模型来描述和预测。在这种情况下，我们可能需要使用多学科的方法和工具，如统计学、机器学习、控制论、人文艺术、社会哲学等来分析和理解这些现象。此外，我们也可以使用质性研究方法，如案例研究、访谈、问卷调查等来探究这些现象的本质和内在联系。总之，对于无法用数学表达的因果关系，我们需要采用多种文理方法来加以研究和理解。

在人类的认知过程中，感觉是通过接受来自内/外部世界的信息，传递给大脑，经过加工和处理，形成知觉的过程。感觉是人获得信息和体验感的第一步，是以感官器官（视觉觉、嗅觉、听觉、触觉、味觉）为凭依，接收刺激，向大脑传递信息的过程。需要强调的是，感觉与知觉不是一回事。感觉是人类接收外界刺激的过程，而知觉则是机体对感觉进行了加工、处理和判断后得到的意识结果。感觉只是认知过程的一步，而知觉则是更为复杂的认知活动。

对于机器的认知过程，感觉的作用类似于人类的感觉，它通过接受来自各种传感器设备获取相关的数据，然后通过信号处理、特征提取和机器学习等技术进行处理和分析，最终形成机器的知觉。机器的感觉和知觉是通过计算机程序和算法实现的，因此其过程与人类感官和神经系统的工作方式不完全相同。

变化的感觉产生了变化的知觉，变化的知觉产生了变化的感觉。感觉是指感官器官接收环境信息产生的反应，而知觉是指通过感觉信息进行意义和感知的加工和整合过程，在认知过程中，感觉和知觉相互作用，相互影响，感觉和知觉都是认识、理解世界的方式，而认知的过程是一个动态、主观、复杂的过程。

变化的状态产生了变化的趋势，变化的趋势产生了变化的状态。从数学和物理角度来看，趋势是描述某个变化规律、倾向或方向性的量，而状态则是描述某个系统在某一时刻的属性或状况。在自然界中，物体或系统的状态会随着时间的推移而发生变化，而这种变化往往是由趋势所引起的。同时，某种趋势的出现也往往会导致系统整体状态的改变。从社会和经济角度来看，趋势是描述人类社会或经济发展的重要指标，而社会和经济的发展也会影响人们的思维方式和行为习惯，从而引起社会和经济的变化。同时，某种社会或经济的变化趋势也会影响到人们的思维和行为方式，产生新的需求和行为模式，从而反过来推动社会和经济的进一步发展。

同化、顺应、平衡、图式和态势感知是信息处理中的重要概念，它们之间有着密切的关系。同化是指将信息与已有的知识结构或体系相结合，使其变得更易理解和处理。在信息获取和处理中，同化能够帮助我们快速识别和理解新的信息，同时还能够加强我们已有知识结构的稳定性。顺应是指在处理信息时，根据信息的特性进行适应性调整。通常情况下，信息可能存在多个维度的特性，如时间、空间、语言等，需要根据不同的情境进行合适的调整。平衡是指在信息处理中，综合考虑各种因素，保证信息处理的合理性和有效性。平衡不仅包括输入和输出信息的平衡，还包括对于信息的重要性的确定和合理分配。图式是一种模型或框架，用来表示特定领域或问题的结构和关系，可以帮助我们更好地组织和理解信息。信息处理中，图式可以帮助我们更快速地建立起筛选和处理信息的框架，更好地理解和应对各种信息。态势感知是指通过各种信息渠道获取、分析和处理与特定态势相关的信息，以达到全面、及时、准确地掌握态势的目的。态势感知在博弈、安全、金融等领域中应用广泛，可以帮助我们更好地把握复杂的信息局势。

决定论和自由论是两种不同的哲学观点。决定论认为一切都是受到既定因果关系的支配，所有事件都是必然发生的。自由论则认为个体有自由意志，并且有能力自主行动，从而影响周围的环境和未来的发展方向。在人机融合的态势感知中，决定论和自由论的关系可以理解为机器智能技术和人类意志的关系。机器智能技术的发展，会增强人类的能力，提高人类的效率，但是它们的行为和决策都受到既定的程序限制。而人类则拥有更加自由意志的行动能力，可以在思考和决策中考虑更多的因素和情感，从而主导人机融合态势的发展方向。人机融合态势感知中，决定论和自由论的关系并不是对立的，而是互补的。机器智能技术和人类意志之间需要相互配合和协调，才能实现最优的状态。同时，我们也需要警惕机器智能技术的发展，确保它们不会超越人类的自由和尊严。

顺便做一个臆想好玩的类比尝试以自娱自乐吧，即若使用量子本征态和哈密顿量（解释见附录）类比态、势、感、知的变化会怎样呢？！

- 量子本征态类比于“态”：量子本征态是一个量子系统的基态，可以被视为这个系统的“思考模式”或“精神状态”。它们代表了系统在不同能量级上的认知状态，就像我们在不同的“思考模式”或“精神状态”中能够感知和思考不同的事物一样。

- 哈密顿量类比于“势”：哈密顿量描述一个量子系统的能量，可以被视为一个“势场”或“场势”。这个场势决定了系统中各个粒子的行为，从而影响系统的演化。就像我们所受到的“势场”可以影响我们的行为一样。

- 可观测量类比于“感”：在量子力学中，可观测量是一个可以测量的物理量。它可以被视为我们通过感官获得的信息。可观测量的取值由量子态决定，不同的量子态可以给出不同的测量结果，就像我们在不同的“精神状态”中可以感知到不同的事物。

- 演化算符类比于“知”：量子演化算符描述了量子态的演化，可以被视为一个“智能体”或“知识体”。它根据当前系统的状态和哈密顿量预测未来的发展，并提供一个方法来改变系统的状态。就像我们在获取新信息时，通过不断更新我们的知识和思考方式，来改变我们的“精神状态”和行为一样。

附录：

在量子力学中，一个物理系统的状态是由一个量子态来描述的。量子态是具有确定的能量、动量和自旋的状态，并可以通过下落算符进行测量。一个物理系统的量子态可以被表示为一组基态的线性组合，其中每个基态都对应系统能量的一个特定值。这些基态被称为量子系统的本征态，因为它们代表了系统的可观察量的本征值。

一个量子系统的演化可以用哈密顿量来描述。哈密顿量是描述量子系统能量和动量的算符。它定义了一个物理系统在时间上如何演化，从而决定了任何可观察量（如能量、自旋、位置等）的演化方式。哈密顿量作用于一个量子态，可以得到该态所代表的物理系统的能量值。因此，如果我们知道哈密顿量和量子态，就可以预测系统中各种可观察量的变化。

总之，量子本征态是一个物理系统的可观察量的基态，由这些基态所组成的线性组合可以描述物理系统的量子态。而哈密顿量则是描述这些量子态如何演化的算符。量子本征态和哈密顿量是量子力学中非常重要的概念，对于理解物理系统的演化和预测实验结果具有极为重要的意义。