正如大家了解的一样，智能的本质不是数据算法算力和知识，人类智能的排序、分类、等价与人工智能（数学）的排序、分类、等价有着根本的不同，​数学对智能既有促进作用也有消极的副作用......那么，我们在此基础上可以进一步认为：人类智能和机器智能中的逻辑关系处理方式上也有一些不同之处：

人类在处理与或非逻辑关系时具有更大的灵活性和上下文理解能力。我们可以根据语境和情境灵活地应用这些关系。例如，当我们面临一个复杂的问题时，我们可以灵活地选择适当的逻辑关系来解决问题。比较而言，机器智能通常依赖于预先编程的规则或模型，对于特定的逻辑关系可能较为固定。人类能够根据具体情况选择适当的逻辑关系、推理上下文信息，并处理模糊和不确定的情况。这种灵活性和上下文理解能力使得人类在日常生活和复杂问题中能够更好地应用逻辑思维，例如：

1、多重逻辑关系：人类可以同时处理多个逻辑关系，并根据具体情况应用适当的关系。例如，考虑以下陈述：“如果明天下雨，我会带伞；而且如果我朋友也来参加聚会，我会带雨伞给他。”在这个例子中，人类能够同时使用条件语句和逻辑与关系，根据天气和朋友的到来情况来决定是否带伞，并根据具体情境进行判断。

2、上下文推理：人类在处理逻辑关系时可以利用上下文信息进行推理。例如，考虑以下对话：“A: 我要去超市买苹果。 B: 那里有苹果和橙子。”在这个例子中，尽管B没有直接回答A的问题，但由于上下文中谈论了超市的水果种类，人类能够推断出超市有苹果。

3、弹性的逻辑连接词：人类可以根据情境选择合适的逻辑连接词，以更好地表达逻辑关系。例如，考虑以下论述：“Tom喜欢阅读书籍或者看电影。”在这个例子中，使用的是"或"连接词，表示两种选择之一。然而，如果背景是Tom同时喜欢阅读书籍和看电影，人类可以灵活地选择使用"和"连接词，以更准确地表达情况。

4、处理模糊情况：人类在处理逻辑关系时能够处理模糊和不确定的情况。例如，考虑以下陈述：“如果我感到累，我可能会休息。”这个陈述中的“可能会”表达了一种不确定性，人类可以理解并处理这种模糊情况，而不需要严格的二进制逻辑判断。

人类在处理逻辑关系时通常具有更强的推理能力和抽象思维能力。我们可以基于多个逻辑关系进行推理，并将它们应用于更广泛的领域。例如，我们可以从多个与关系中推断出新的结论。机器智能在处理与逻辑关系相关的问题时可能更依赖于训练数据和模型的输入，对于抽象概念的理解可能有一定局限性。通过推理链、比喻和类比、条件推理、逻辑谬误的识别以及数学推理等方式，人类能够运用已知的逻辑关系和抽象思维来解决复杂的问题，并得出准确的结论。这种推理能力和抽象思维能力是人类智能的独特优势，例如：

1、推理链：人类可以进行复杂的推理链，基于已知的逻辑关系来得出新的结论。例如，考虑以下情况：A > B, B > C, C > D。人类可以推断出 A > D，尽管没有直接给出这个关系。

2、比喻和类比：人类在处理逻辑关系时可以使用比喻和类比的思维方式。例如，当遇到一个新问题时，我们可以将其与我们之前遇到过的类似问题进行类比，并利用已有的逻辑关系来解决新问题。

3、条件推理：人类可以进行条件推理，根据已知的条件来得出结论。例如，考虑以下情况：“如果今天下雨，那么街上会湿。”人类可以根据这个条件推理，如果看到湿街，则可以推断出今天下雨了。

4、逻辑谬误的识别：人类可以识别和纠正常见的逻辑谬误，如偷换概念、非黑即白的思维等。通过辨别和纠正这些错误，我们能够更准确地处理逻辑关系并得出正确的结论。

5、数学推理：人类可以在数学领域中进行抽象的逻辑推理。例如，证明数学定理、解决数学问题时，我们需要运用符号、符号推理和抽象思维，将复杂的逻辑关系转化为可理解的形式。

人类在处理逻辑关系时，可能会受到主观因素和经验的影响。我们的决策和推理过程可能会受到个人喜好、价值观和经验等因素的影响。相比之下，机器智能在处理逻辑关系时是基于规则和算法进行决策和推理，不受主观因素和经验的干扰。个人的信念、情感状态、经验和知识以及上下文的误导和认知偏差都可能导致人类在理解和应用逻辑关系时产生偏见、错误判断或失真。理解并纠正这些影响是发展更准确的逻辑思维的重要一步，例如：

1、个人信念：人类的个人信念和价值观可能会影响他们对逻辑关系的理解和判断。例如，一个人可能根据自己的信仰或偏见来选择、解释和应用逻辑关系，而不是基于客观的证据和推理。

2、感情因素：人类的情绪和情感状态可以影响他们对逻辑关系的处理。例如，当一个人心情愉快时，他们可能更容易接受积极的逻辑关系，而在消极的情绪下可能会过度强调负面的逻辑关系。

3、经验和知识：个人的经验和知识背景会对对逻辑关系的处理产生影响。人类倾向于使用已有的经验和知识来解释和应用逻辑关系，但这也可能导致忽视其他可能性或产生偏见。

4、上下文误导：人类在处理逻辑关系时可能会被上下文误导。上下文信息的缺失、误解或错误理解可能导致人类对逻辑关系的错误理解和判断。

5、认知偏差：人类存在各种认知偏差，这些偏差可能影响对逻辑关系的处理。例如，选择性注意偏差、确认偏差和群体偏差等认知偏差可能导致人类的逻辑推理出现错误或失真。

人类具有较强的学习和自适应能力。我们可以通过学习来改善自己的逻辑推理能力，并在新的情境下应用所学知识。然而，机器智能通常需要通过大量的训练和数据来获取逻辑关系，并且在未经过适当的训练和调整之前相对固定。人类通过持续的学习和实践，人类能够逐渐提高自己的逻辑思维水平，并在各种情境下灵活应用所学知识，例如：

1、学习新的逻辑规则：人类可以通过学习逻辑学和相关学科来掌握新的逻辑规则和推理方法。例如，学习形式逻辑、谬误识别和证明技巧等内容可以提高人类的逻辑推理能力。

2、解决问题的策略：人类可以学习和培养解决问题的策略，如分析、归纳、演绎和反证法等。通过学习这些策略，并在不同情境下进行实践，人类可以提高自己的逻辑推理和问题解决能力。

3、经验的积累：人类可以通过经验的积累来提高逻辑推理能力。通过在实际情境中不断应用逻辑推理，人类可以从中获得反馈和经验教训，并改进自己的推理过程。

4、不断挑战和思考：人类可以通过不断挑战和思考来拓展自己的逻辑推理能力。尝试解决复杂问题、思考抽象概念和进行辩论等活动可以促使人类思维的深入和自我修正。

5、应用到新的情境：学习逻辑推理并将其应用到新的情境中是提高逻辑推理能力的关键。人类可以通过将学到的逻辑规则和策略应用到不同领域和问题中来扩展自己的逻辑推理能力。

总之，人类智能和机器智能在处理逻辑关系时存在一些差异。人类智能在灵活性、上下文理解、推理能力和主观性方面具有优势，而机器智能在处理大规模数据和快速执行已知逻辑关系方面更加强大。通过结合两者的优势，我们可以创建更强大、更灵活的人机融合智能系统。

在人机融合智能中，与、或、非关系仍然存在，并且在某些方面可能会发生一些变化。以下是几个可能的变化：

1、与关系（Conjunction）：在人机融合智能中，与关系可以更加灵活和精确地实现。机器可以通过大数据分析和算法处理，提供更多的信息和条件，而人类可以运用自己的判断和经验，进行更复杂的逻辑推理。人类和机器的合作可以在不同层次上进行，从简单的逻辑连接到更复杂的多条件判断。

2、或关系（Disjunction）：在人机融合智能中，或关系的表达也可以更加灵活。机器可以通过学习和分析多种情况和可能性，提供更全面的选择和方案。人类可以通过与机器的交互和反馈，进一步明确需求和取舍，最终确定最合适的选择。

3、非关系（Negation）：在人机融合智能中，非关系的表达可能更加直观和个性化。机器可以通过情感识别技术和自然语言生成等技术，更准确地理解人类的意图和情感，以更贴近人类需求的方式进行反馈和回应。此外，人类也可以通过与机器的互动和指导，帮助机器更好地理解和表达否定的意图。

在人机融合智能中，人类和机器之间的相互协作和交互可以进一步丰富逻辑关系的表达和应用方式。机器可以通过大数据分析和算法处理，提供更全面、准确的信息和推理结果，而人类可以运用自己的判断和经验，进行更复杂、灵活的决策和判断。这种相互补充和协同的关系有助于提高智能系统的智能性和人性化，以更好地满足人类的需求和期望，例如，当一个命题为真，另一个命题半真半假时，机器智能常常无法确定整体的真假情况。这是因为半真半假具有两种可能的情况：一种是半真的部分与真命题一致，另一种是半真的部分与假命题一致，所以，机器智能无法确定整体的真假情况，而人类则能够根据背景进一步获得关于这两个命题的更多信息。用一个例子来说：

命题A：今天下雨。 命题B：我要带伞。

如果A为真，意味着今天确实下雨。但是B半真半假，可能表示我可能带伞，也可能不带伞。所以，机器智能无法确定整体情况：如果A为真，B为假，则整体为假，表示我不带伞。如果A为真，B为真，则整体为真，表示我带伞。而对于人类智能而言，则相对要灵活自如的多：具体情况具体分析最终是否要带伞。