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。在涉及三个以上物体之间的关系时，关系变得更加复杂，不仅仅涉及到直接的逻辑关系，还可能包括一些超越人们已知逻辑的新关系。这表明我们对于多物体间关系的理解还存在一定的局限性，有待进一步研究和发现新的逻辑规律。

对于三个以上物体的关系，我们常见的逻辑关系有传递性、对称性、反对称性等。例如，若A与B有关系，B与C有关系，则A与C也有关系，这是传递性关系；若A与B有关系，B与A也有关系，则A与B之间存在对称性关系；若A与B有关系，且A≠B，则A与B之间存在反对称性关系。这些逻辑关系可以通过推理和逻辑演绎来理解。

除了逻辑关系外，多物体间的关系也可能涉及一些超逻辑关系，即未被我们现有的逻辑所完全包括和解释的关系。超逻辑关系可能是一些新的规律、模式或者因果关系，超越了我们目前的认知和理解。这提示我们需要继续深入研究探索，以发现和理解这些超逻辑关系。

三体协同和二体协同都是指多个体通过相互作用和协作实现共同目标的情况。不同的是，三体协同是指三个体同时进行协同，而二体协同则是指两个体进行协同。其次，从协同效果上来说，三体协同相较于二体协同可能具有更高的效果。因为三个体之间可以更复杂地相互影响和交互，可能形成更丰富、更多样化的协同机制，从而实现更复杂的目标。而两个体之间的协同可能相对简单一些。另外，从实践中来看，两者的协同方式和策略可能也存在差异。三体协同可能需要更复杂的沟通和协调机制，需要更高的组织和管理能力，以便协同各个体的行动。而二体协同可能相对更简单一些，只需要两个体相互配合即可。最后，从应用领域来说，三体协同和二体协同可能具有不同的应用场景。在一些需要更复杂、更大规模协同的领域，比如研发创新、复杂系统的控制等，三体协同可能更具优势。而在一些相对简单的协同任务中，比如双人合作、团队协作等，二体协同可能更常见。总之，研究三体协同与二体协同之间的异同需要从不同的角度进行考量，包括定义、效果、策略和应用领域等等。不同的情况下，选择合适的协同方式和逻辑策略是非常重要的，尤其是加入了“人”这种独特的物体以后，三体协同问题将会变得更加复杂，具体表现在以下几个方面：

一、现有逻辑传递性的不足

逻辑传递性是一种常见的逻辑关系，它指的是如果A与B存在某种关系，且B与C也存在相同关系，那么可以推断出A与C之间也存在这种关系。逻辑传递性的应用在推理和逻辑演绎中非常重要，但也存在一些缺点和不足需要注意。

首先，逻辑传递性假设了关系的传递性，即在A与B、B与C之间存在关系时，可以推断出A与C之间也存在相同关系。然而，在现实世界中，并不是所有的关系都是传递性的。有些情况下，虽然A与B、B与C存在关系，但A与C之间并不具备相同的关系。因此，应用逻辑传递性时需要注意，不能将所有情况都简单地套用这个原则，而要具体情况具体分析。

其次，逻辑传递性有时也会导致悖论和矛盾。在某些特殊情况下，逻辑传递性可能会引发悖论，即导致自相矛盾的推理结果。著名的例子是罗素悖论，其中就涉及到逻辑传递性的问题。这表明逻辑传递性在某些情况下可能不适用或导致问题，需要谨慎使用。

最后，逻辑传递性可能忽略了其他因素的影响。逻辑传递性关注的是物体之间的关系，而在实际情况中，还有很多其他因素也会影响物体之间的关系。逻辑传递性无法涵盖所有的因素和因果关系，有时会忽略其他重要的因素，导致推理结果的不准确性。

概而言之，逻辑传递性关系的不足包括：对关系传递性的假设可能不适用于所有情况，有时会导致悖论和矛盾；逻辑传递性可能忽略其他因素的影响，导致推理结果片面或不准确。因此，在应用逻辑传递性时需谨慎，并结合具体情况进行分析和推理。

二、逻辑对称性、反对称性关系的缺点

逻辑对称性、反对称性关系只能适用于符合逻辑规律的情况，无法处理那些具有随机性或不确定性的问题。在现实世界中，很多问题并不总是符合逻辑规律，因此逻辑对称性、反对称性关系的应用范围有限。

逻辑对称性、反对称性关系通常是基于个体的主观判断和经验总结建立的，因此可能存在主观偏见和误判的情况。不同的人可能会根据自己的观点和经验得出不同的对称性、反对称性关系，导致结果的不一致性.

逻辑对称性、反对称性关系常常是一种简化和抽象的概念，它将复杂问题简化为一些相对简单的规律和关系。然而，在现实世界中很多问题是复杂多变的，无法用简单的对称性、反对称性关系来完全描述。

由于逻辑对称性、反对称性关系是基于个体的主观判断和经验总结得出的，因此其准确性和可靠性难以保证。在实际应用中，往往需要进一步的数据和证据支持来验证和确认逻辑对称性、反对称性关系的有效性。

综上所述，虽然逻辑对称性、反对称性关系在一定范围内可以帮助我们理解和解释事物之间的关系，但也存在一些缺点和不足。在实际应用中，需要综合考虑其他因素，避免单纯依赖逻辑对称性、反对称性关系来进行判断和决策。

三、人、机中的时间与空间、做事逻辑是不同的

从时间的角度来看，人类对于时间有着主观的感知和理解，可以感受到时间的流逝和变化。人类的活动和思维会受到时间的限制和影响，具备记忆、回忆、计划等时间相关的认知能力。我们可以根据过去的经验和未来的预期来决策和行动。同时，人类的时间感知也与情绪体验、目标意识等因素相互交织，使得时间对于人类具有更加复杂的意义和感知。

相比之下，机器不具备与人类类似的主观时间感知和理解能力。机器的运行和计算是基于时钟同步和精确的计时器机制，可以进行精确的时间测量和计算。机器可以按照定义好的规则和算法进行任务执行，但并没有独立的时间感知和主观的时间体验。机器的时间运作更多地依赖于硬件和软件的设计以及物理运行的速度。 从空间的角度来看，人类具备感知和理解三维空间的能力。我们可以通过视觉和触觉等感官获取到周围环境的空间信息，并进行定位、导航和交互。人类可以感知物体的位置、形状、大小等特征，拥有复杂的空间认知和操作能力。

机器在空间认知方面也有一定的能力，例如通过传感器和摄像头获取环境信息，通过算法和模型进行物体识别、跟踪、定位等任务。然而，机器的空间感知和处理往往是基于离散的数据和符号表示，缺乏对空间的直观理解和综合的认知能力。机器对于空间的处理更多地依赖于几何学和计算模型的应用。 综上所述，人类和机器在时间和空间上有着差异。人类具备主观的时间感知和复杂的空间认知能力，而机器更多地依赖于精确的计时和离散的数据处理。这种差异使得人类和机器在应用和交互中具有各自的特点和限制，也为人与机器之间的合作和协同提供了机会和挑战。

人和机器在时间和空间的感知和利用上确实存在差异。人类具有自主的思考和决策能力，可以根据不同的情境和需求来处理事务，而机器则主要遵循预设的程序和算法执行任务。首先，人类对时间和空间的感知是相对灵活的。我们可以感知时间的流逝，可以处理多个事务之间的优先级和先后关系，可以做出合理的时间规划和安排。而机器通常需要通过预设的定时和调度机制来处理任务的执行时间。同时，人类也具有对空间的感知和理解能力，可以适应不同的空间环境，进行灵活的行动和交互。机器则主要通过传感器和定位技术来感知和理解空间。其次，人类的思维逻辑和机器的运算逻辑也存在差异。人类的思维能够处理复杂的问题，具有非线性、自由联想、多元化的特点。我们可以结合各种信息来源进行思考，可以考虑多个因素和可能性，并做出相应的决策。而机器的运算逻辑则是基于预设的规则和算法进行的，通常是线性和确定性的。机器可以高效地完成重复性任务和复杂的计算，但相对缺乏创造性和灵活性。然而，随着人工智能和机器学习的发展，机器在某些领域和任务中也能展现出与人类类似的特点，比如模式识别、决策推理等。同时，人类与机器的结合也可以实现更高效、更智能的工作方式，比如人机协同、智能辅助等。因此，我们可以看待人、机中的时间与空间是不同的，做事逻辑也不同，但两者之间的差异并不是绝对的，而是相互补充和融合的关系，可以在不同的领域和任务中发挥各自的优势。

四、谓词逻辑在处理三体协同时可能会有困难

三体协同往往涉及多个智能体之间的交互和决策，这使得问题的复杂性增加。谓词逻辑在处理复杂问题时可能变得非常困难，因为它需要考虑多个谓词和逻辑关系之间的相互作用。在三体协同中，每个智能体的决策和行为都可能受到其他智能体的影响，这导致问题中存在不确定性，谓词逻辑通常假设世界是确定的，无法处理不确定性情况；三体协同中的智能体可能会根据环境和其他智能体的行为进行动态调整和协作，谓词逻辑往往是静态的，难以处理动态变化的情况；谓词逻辑的表达能力有限，可能无法准确刻画三体协同中涉及的复杂关系和约束条件，例如，谓词逻辑可能难以表示合作、竞争、协调等涉及多个智能体的交互行为；在实际三体协同问题中，涉及到大量的数据和信息交换。谓词逻辑可能无法有效地处理大规模的数据和信息，导致效率低下。所以，虽然谓词逻辑是一种强大的逻辑工具，但在处理三体协同问题时，可能会面临复杂性、不确定性、动态性、表达能力限制和数据处理等困难。因此，为了有效应对这些困难，可能需要结合其他逻辑/非逻辑方法或采用更高级的模型和算法来处理三体协同问题。

五、数学意义上的“存在”与“所有”将会发生变化

对于包含“人”的多智能体协同系统而言，数学意义上的“存在”与“所有”（谓词逻辑）可能会发生变化。传统的数学概念中，“存在”通常指的是一个元素在某个集合中是否存在，“所有”则表示所有元素都满足某个条件。然而，在多智能体协同中，人作为智能体的一部分，其决策和行为可能具有一定的不确定性和变化性。

在多智能体系统中，人的决策和行为往往受到多种因素的影响，包括个体的认知能力、经验、意愿、价值判断等。因此，一个人的决策或行为并不能被简单地归纳为是否存在或者是否满足某个条件。在这种情况下，数学上的“存在”与“所有”的概念可能需要进行重新考量和定义。例如，在一个多智能体协同的决策问题中，人的意愿和偏好可能会影响系统的最终结果。如果只考虑系统中其他机器智能体的事实决策，而忽略了人的意愿，那么就无法得到一个全面准确的结果。因此，在这种情况下，存在和所有可能需要重新定义，使其能够包含人的价值决策和行为。

总的来说，对于包含人的多智能体协同系统，数学意义上的“存在”和“所有”需要更加灵活和自适应性，以能够充分考虑人的决策和行为对于整个系统的影响。这可能需要对数学和逻辑概念进行重新定义，以满足实际事实与价值混合决策问题的需求。