传统逻辑主要关注两个物体之间的关系，如A与B、B与C之间的关系。对于三个或更多物体之间的复杂关系，传统逻辑可能无法直接处理。在传统逻辑中，通常通过将多个关系逐个考虑，间接分析多个物体之间的关系。

三个物体及以上的逻辑关系可能非常复杂，涉及到很多不同的因素。在具体分析时，可以根据问题的背景和需要选择适合的观点和工具，以便更好地理解和推理多个物体之间的关系，比如当存在多个物体时，可以将它们看作一个整体，其中包含多个部分，这种观点强调整体与部分之间的关系，以及部分之间的相互作用，通过分析整体与部分的关系，可以更好地理解和解释多个物体之间的逻辑关系。而若将三个物体及以上的逻辑关系看作一个关系网络，每个物体都是网络中的节点，而关系则是节点之间的连接。这种观点可以帮助我们直观地理解多个物体之间的复杂关系，并通过分析网络结构，发现其中的模式和规律。谓词逻辑是一种扩展了传统逻辑的形式，用于表达和分析多个物体之间的关系。它引入了更多的命题和量词，能够更直接地描述多个物体之间的关系。谓词逻辑可以用于描述三元关系、四元关系等。

所以，当涉及到三个物体及以上的逻辑关系时，谓词逻辑可以提供一种更直接的方式来描述和分析。以下是一个使用谓词逻辑观点的例子：

假设有三个物体（人）：Alice、Bob和Charlie。我们可以通过谓词逻辑来描述他们之间的一些关系：

1. 定义命题：我们可以定义一个命题P(x, y)表示"人x喜欢人y"的关系，其中x和y表示人的名称。通过这个命题，我们可以描述他们之间的喜好关系。

2. 添加量词：我们可以使用存在量词和全称量词来描述所有人之间的关系。例如，∀x∀y(P(x, y))表示"对于任意的人x和y，x喜欢y"，即所有人都喜欢所有人。

3. 引入新的命题：除了定义喜欢关系，我们还可以定义其他关系。例如，我们可以定义一个命题Q(x)表示"人x是快乐的"。通过此命题，我们可以描述每个人是否快乐。

4. 添加逻辑运算符：我们可以使用逻辑运算符来组合命题。例如，我们可以使用合取（∧）和存在量词来表示至少有两个人相互喜欢的情况：∃x∃y(P(x, y) ∧ P(y, x))表示"存在两个人x和y，互相喜欢"。

通过谓词逻辑，我们可以处理更复杂的关系和属性，以更精确地描述多个物体之间的逻辑关系。它提供了一种形式化的工具，可以用于推理、分析和探索不同情况下的逻辑关系。这只是一个简单的例子，实际中可能涉及到更多的谓词和命题来描述不同的关系。

人机（环境）之间的问题常常涉及到三个物体（这里把人简单看成物体）及以上的定义/概念（名）、规律/逻辑（道）关系​：

在语言学中，常名通常指的是具体的、确定的、能够准确描述某个对象或事物的名称。例如，“橙子”、“桌子”等都可以被视为常名，它们代表了特定的概念和对象。而非常名则涉及到更加模糊和抽象的概念，它可能是一个概念的集合，包含了多个不同但相关的特征或特性。这些特征或特性可能无法通过一个具体的常名来准确地描述。例如，“美食”、“自由”等都是非常名，它们代表了一系列相关的概念和价值观。定义簇或概念簇则是指一组具有相似特征或特性的概念的集合。这些概念可以相互关联，并且在某种程度上具有类似的定义或共享某些属性。非常名可能由多个定义簇或概念簇组成，以表达更加抽象和复杂的概念。然而，我们需要注意的是，非常名的含义和界定是相对主观的，不同的人可能对于某个非常名的定义和理解存在差异。因此，非常名往往具有一定的模糊性和多义性。

简而言之，非常名可以被理解为由定义簇或概念簇构成的抽象概念，它们无法通过一个具体的常名来准确描述，而是涉及到更加模糊和抽象的概念集合。这种观点帮助我们理解语言和概念的复杂性，并且在语义理解和沟通中具有一定的启示作用。

常道代表了我们所熟知和目前能够理解的常规规律和逻辑。它们是描述和解释世界运作方式的一种框架，是人类对于事物关系和推理的基础认知。而非常道则涉及到那些更为复杂、抽象或难以捉摸的规律和逻辑，它们可能是一组相关但不具有明确定义的模式、规则或关联。这些规律和逻辑可能在特定领域或情境中存在，并且无法被一个简单的常规规律所完全覆盖。规律簇或逻辑簇指的是由一组相似、相关或相互依赖的规律或逻辑所构成的集，这些规律或逻辑可能在某种程度上具有一致性，但也可能存在一些变化和差异。非常道可能由多个规律簇或逻辑簇组成，以描述更为复杂和多样的现象。此外，非常道的理解和界定也是相对主观的。不同的人可能对于某个非常道的定义和理解存在差异。所以，非常道也往往具有一定的模糊性和多样性。

总之，非常道可以被理解为由规律簇或逻辑簇构成的抽象概念，它们超越了我们所熟知和能够理解的常规规律和逻辑。这种观点帮助我们认识到现实世界中复杂现象的多样性和变化性，并且在认知和推理过程中具有一定的启示作用。

在开放环境中，机器需要应对各种未知的情况和复杂的变化。由于开放环境的不确定性和多样性，机器往往只能按照事先设定的规则和算法进行操作，即常名和常道。它们无法灵活适应新的挑战或处理未曾遇到过的情况。而在封闭环境中，机器所面对的情境相对固定和可预测。在这种情况下，机器可以根据已有的规则和数据进行学习和决策，也可能展现出一些超越常规的行为，即非常名与非常道，如随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习等技术已经取得了巨大的进步，使得一些机器在特定领域展现出超过人类的能力。例如，在象棋、围棋、扑克等复杂游戏中，机器已经战胜了人类世界冠军。此外，机器还能够进行自然语言处理、图像识别、自动驾驶等任务。这些例子表明，机器在某些方面也能够展现出非常名和非常道的特质。在封闭环境中，机器可以更加自主地进行问题解决和优化，我们应该认识到，机器和人类在认知和行为上存在差异，但并不意味着机器完全局限于常名和常道。机器可以通过学习和优化算法来模拟和实现一些人类认知和行为的特征。尽管目前的机器还无法完全具备人类的思考能力和情感体验，但随着技术的进步，我们不能排除未来机器可能实现更高级别的认知和行为。同时，我们应该注意到，封闭环境和开放环境之间并没有明确的分界线，很多现实世界的场景存在着灰色地带。实际上，开放环境中的机器也可以通过机器学习等技术逐渐适应和改进自身的表现，以更好地应对不确定性和多样性。因此，我们应该将机器的表现视为一种持续发展的过程。机器在开放环境中可能面临一些限制，但我们应该促进技术的创新和进步，以提高机器在开放环境中的智能和适应性。同时，我们也需要审慎考虑机器在封闭环境以及可能带来的伦理和社会问题，确保机器的行为符合人类的价值观和法律法规。总之，我们应该以开放的心态探索和引导机器在各种环境下的发展。

在开放环境下，机器只有常名和常道的功能，人类才有非常名与非常道的能力​。机器的思维和决策基于预设的规则和算法，相对固定和受限，无法适应和应对复杂多变的情境和问题。而人类则具有自由意志和创造力，可以超越规则和常规的限制，根据具体情况做出灵活的调整和判断，充分体现了人类的思维和行动能力相对更加灵活和丰富，能够知几、趣时、变通。在科技发展和人工智能时代，我们要充分发挥人类的优势，充实自己的非常名与非常道，不断学习和提升自己的能力，以更好地适应和应对未来的挑战。

在人机（环境）系统中，我们可以改造谓词逻辑用于联系多智能体之间的事实与价值，即虽然谓词逻辑主要用于描述事实和关系，但可以通过引入额外的谓词来描述价值观或评价。下面是一种方法：

1. 定义谓词：首先，我们需要定义一些适合描述价值观和评价的谓词。例如，我们可以定义一个命题V(x)表示"物体x有价值"，或者定义一个命题E(x)表示"物体x是好的"。

2. 描述事实：使用谓词逻辑，我们可以描述一系列事实，例如描述某个物体的特征或行为。这些事实可以使用已经定义好的谓词来表示。例如，我们可以定义命题T(x)表示"物体x有特征T"，或者定义命题A(x, y)表示"物体x对物体y采取行动A"。

3. 添加价值评价：在谓词逻辑中，我们可以使用存在量词来引入价值评价的命题。例如，我们可以使用∃x(V(x))来表示"存在一个物体具有价值"，或者使用∀x(E(x))来表示"所有物体都是好的"。

4. 逻辑推理：通过引入价值观的命题，我们可以进行逻辑推理来得出结论。例如，如果我们知道某个物体具有特征T，而且特征T被认为是有价值的，那么可以得出这个物体具有价值的结论。

5. 非逻辑推理：通过引入适变非常道的命题，我们可以进行非逻辑推理来得出结论。例如，如果我们知道某个物体具有特征T，而且特征T被认为此时此处是有价值的，那么也可以得出这个物体此时此处具有价值但随着态势的发展会产生彼时彼处的事实价值漂移变化湮灭的结论。

人机融合智能中的价值观是主观的，并且可能因人、机而异。谓词逻辑可以帮助我们对事实和价值进行形式化的描述和推理，但它并不能判断何种价值观是正确的。在应用谓词逻辑联系事实与价值时，我们需要明确价值观的定义和规则，并仔细推敲在逻辑上是否合理，另外，最好的办法更是发现发明更好的逻辑关系。

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那么人机中的事实与价值又是如何产生湮灭作用的呢？