决策的本质是在面临选择时，从多个选项中做出最终的行动或决策。它是一个认知过程和行为过程的结合，涉及到信息获取、分析、评估和选择等步骤，也是在选择、不确定性、目标导向、影响力和学习等多个要素的交织下的一个综合过程，具体可包括：

1、选择：决策是一种选择行为，即在多个可能性之间进行取舍。决策者需要从可选的选项中选择一个或多个最适合的方案来达到特定的目标或满足需求。

2、不确定性：决策通常发生在不完全信息或不确定性的情况下。决策者往往需要在有限的信息和资源下做出判断和选择，并承担可能的风险和后果。

3、目标导向：决策是为了实现特定的目标或解决问题而进行的。决策者需要明确自己的目标和优先级，并将其作为衡量和评估不同选项的依据。

4、影响力：决策涉及到多方利益的平衡和权衡。决策者需要考虑各种因素的影响，如利益相关者的需求、组织的目标、社会和环境的影响等。

5、反思和学习：决策并非一次性的过程，而是一个不断反思和学习的过程。通过对决策结果的评估和反馈，决策者可以获得经验教训，并改进未来的决策质量。

是非、得失、事实和价值是决策过程中相互关联的要素。决策者在面对问题时，往往需要综合考虑是非、得失、事实和价值等因素，并根据具体情境和目标做出综合的决策。这四个要素相互交织、相互影响，共同塑造了决策的过程和结果。

1、是非：是非是一种道德、伦理或法律等准则来判断某个行为或决策是否符合道德标准或正确与否的判断。是非涉及到道德、伦理、正义等价值观念。在决策过程中，是非问题需要考虑的是决策的道德性、合法性以及对他人和社会的影响，以达到符合道德规范的目标。

2、得失：得失决策是基于个人或组织的利益、效益最大化等因素来判断某个选择或决策的好坏。得失关注决策所带来的成本与收益、风险与回报、优势与劣势等方面的因素。在决策过程中，得失问题需要权衡不同选项的利弊，以便获得最佳的结果或最大的利益。

3、事实：事实是客观存在的、可以通过观察、测量和验证等方式得到的信息。事实是决策过程中的基础，决策者需要基于事实来了解现实情况、了解问题的根源和后果。在决策过程中，事实问题需要收集和分析相关的数据和信息，以便做出准确的判断和决策。

4、价值：价值是人们对行为、选择或决策所赋予的重要性、意义或好坏的评价。价值涉及到个人和社会的目标、信念、期望等因素。在决策过程中，价值问题涉及到人们的优先级、关注点以及对不同选项的偏好。不同的人可能有不同的价值观和偏好，所以价值观念在决策中起着重要的作用。

人类常常用是非、价值决策，而机器往往更倾向于得失、事实决策。随着技术的进步，机器的决策能力也在向人类的价值决策靠拢，实现更全面的决策过程。人类在面对决策时，通常会考虑更多的是道德、伦理和社会因素。他们会权衡利益和价值观，评估不同选项对个人和他人的影响，并在此基础上作出是非判，这种决策方式强调了人的主观意识和集体共识。人类在进行决策时，常常会考虑个人的价值观、信念和情感等因素。他们会权衡不同选项对于自己和他人的意义和价值，并根据这些价值观进行决策。这种决策方式强调了主观意识和个体的感知。

相比之下，机器在进行决策时，往往更加注重于数据和算法驱动的事实、得失计算（如强化学习）。机器通过分析大量的数据和应用预定义的规则或算法来做出判断，不受情感和主观因素/偏见的干扰。机器在进行决策时，更加注重事实和数学的分析。它们根据已有的信息和算法来做出决策，机器的决策过程更加客观、准确和基于事实。

是非、得失、事实和价值之间存在密切的关系，它们相互影响并共同构成我们的认知和判断。下面通过一个例子来说明它们之间的关系：
假设有一个道德伦理的问题：是否应该对人工智能进行广泛的监管？

1. 事实：人工智能技术的快速发展和广泛应用已经带来了许多社会、经济和伦理挑战。这些事实包括人工智能在就业市场的影响、隐私和数据安全的风险以及对人类社会的社会和道德影响等。
   

2. 是非：人们对于是否应该对人工智能进行广泛监管的立场可能存在不同的观点。一些人认为广泛监管是必要的，以防止滥用和削弱人类价值观；而另一些人则认为过度监管可能限制了技术创新和发展，违背自由和市场原则。

3. 得失：对人工智能进行广泛监管可能会带来一些利益和损失。监管可以确保人工智能系统的公平性和透明度，增强个人隐私保护，减少道德风险。然而，过度监管可能会限制技术的应用和发展，对创新产生负面影响，并增加企业的负担。

4. 价值观：人工智能监管问题涉及到不同的价值观。例如，关注人类福祉、隐私权保护、公平性、自由与责任等价值观可能会导致对广泛监管的支持。而追求技术发展、市场自由、创新和效率等价值观可能会导致对过度监管的担忧。

总之，事实提供了我们对现实世界的认知和理解，是非提供了我们对道德和伦理问题的立场和判断，得失考虑了决策所带来的利益和损失，而价值观则反映了我们个体或社会所重视的原则和目标。在面对复杂问题时，综合考虑这些因素可以帮助我们做出更全面和明智的决策。

然而，随着人工智能的发展，机器的决策能力也逐渐向人类的是非决策靠拢。例如，在某些领域，机器学习模型可以通过训练来学习人类的价值观和道德标准（如道德物化），从而更好地践行是非决策。此外，也有研究致力于为机器赋予道德决策的能力，使其能够在特定场景下考虑道德准则和伦理原则。

人机融合的是非、得失、价值、事实仍然受到人类决策者的控制和监督。最终的决策仍由人类决策者负责，并考虑到机器辅助的建议、技术可行性以及人类价值观等因素。人机融合的发展将在实现更高效决策的同时，也对我们重新思考伦理、法律和社会问题提出了挑战。人机融合的是非、得失与人类的是非、得失之间存在一些不同之处。下面是它们之间的区别：

1、视角不同：人机融合的是非、得失是从人机融合的角度出发进行评估和判断的，考虑了人与机器之间的交互和合作。而人类的是非、得失是从单纯人类的角度出发进行评估和判断的，不涉及机器的参与。

2、决策依据不同：人机融合的是非、得失可能会基于机器给出的数据、算法结果或智能辅助决策系统的建议来做出决策。而人类的是非、得失可能会更多地基于人的道德、价值观、经验和情感等因素来做出决策。

3、考虑因素不同：人机融合的是非、得失可能会更加注重效率、准确性、尺度扩展能力、智能辅助等方面的因素。而人类的是非、得失可能会更加注重道德、伦理、情感、个人目标和社会影响等方面的因素。

4、判断标准不同：人机融合的是非、得失可能会基于机器的优化算法、决策模型或预设目标来判断什么是对的或好的，以最大限度地满足特定的目标或需求。而人类的是非、得失可能会根据个体或社会的伦理观念、道德规范和责任感来判断什么是对的或好的。