正如昨天科学网—人机交互的瓶颈：数据的二象性 - 刘伟的博文 (sciencenet.cn)所言：数据本身就具有模糊性，只有在使用的过程中才能将客观事实性与主观价值性结合在一起，智能也类似。智能常常不是一味的模糊，也不是一味的清晰，而是模糊和清晰的混合体。智能系统在面对复杂、不完整或模糊的信息时，可能需要进行或模糊或清晰处理来做出决策或提供解释，这是由于真实世界中的许多情况大都存在不确定性、模糊性、确定性、清晰性，智能系统需要具备处理这些复杂情况的能力。

算计（谋算）提供了一种方式来描述和处理不确定、模糊或模糊边界的概念，通过使用模糊集合、模糊关系和模糊规则，智能系统可以对模糊信息进行建模和推理，以便更好地处理不确定性的情况。然而，智能系统并不仅限于模糊处理。它们也可以利用清晰的逻辑、精确的数据和准确的计算（算法）来进行决策和推理，清晰的逻辑和精确的计算可以在面对明确的问题或可靠的信息时提供更确切的答案和解决方案。智能是模糊与清晰的混合，根据具体的情况和需求，在处理模糊性和不确定性时使用算计模糊技术，而在处理清晰和确切的问题时使用准确的计算逻辑和方法。这样的混合可以使智能系统更加灵活和适应不同的情境和任务。人类在算计（谋算）方面有着独特的优势，而机器则在计算方面具有显著的优势。

人类在算计方面擅长的原因包括以下几点：

1、主观判断：人类能够结合自身的情感、道德观念和经验来做出主观判断和决策。这种主观判断在某些情况下非常重要，特别是在涉及伦理、道德和复杂社会情境的决策中。

2、创造性思维：人类具有创造性思维和想象力，能够提出新的观点、构建新的概念和解决问题的方法。创造性思维需要灵感和直觉，而这些是目前机器无法完全模拟的。

3、社交能力：人类具有复杂的社交能力，能够理解他人的情感、意图和动机。在交流和合作过程中，人类能够适应各种不确定性和变化，并进行灵活的协商和决策。

虽然人类在算计方面具有优势，但机器在计算方面也具有独特的优势：

1、大数据处理：机器能够高效地处理大量的数据，并进行快速的计算和分析。机器学习和人工智能技术使得机器能够从海量数据中提取有价值的信息和模式。

2、高速计算：机器能够以极高的速度执行计算任务，远远超过人类的计算能力。这使得机器能够在短时间内完成复杂的计算和优化问题。

3、精确性和可靠性：机器在进行计算任务时通常能够保持高度的精确性和可靠性。它们不受情绪、疲劳或其他主观因素影响，能够按照事先设定的规则和算法执行任务。

人类在算计方面有着独特的能力和优势，而机器则在计算方面具有突出的优势。在许多情况下，人与机器的结合可以发挥各自的优势，实现更好的结果。例如，人类可以利用机器的计算能力来辅助决策和解决复杂问题，而机器可以通过学习人类的经验和行为来提升自身的智能和算计能力。

人们是通过算计（谋算）的方式不断思考、推理和分析，发现并发明了计算方法。在古代，人们通过观察天象和自然现象，进行数学的推导和计算，从而发现了一些基本的计算方法。例如，古代埃及人通过观察河水的涨落，并建立了一套基于水位高度的计量系统。古希腊的数学家们通过几何推导和逻辑思考，发明了一些计算面积、体积和角度的方法。随着时间的推移，人们在科学、工程、经济等领域的发展中，不断通过算计的方式发现和创造出更高效、更精确的计算方法，如代数运算、微积分、统计学等。因此，可以说算计方式促进了计算方法的发现和发明。

计算与算计两者之间的界限不是非常清晰，因为它们在某些方面有一定的重叠和交叉。然而，我们可以从以下几个方面来理解它们的界限：

1、方法和过程：计算更注重使用特定的方法和算法，通过逻辑和数学运算处理数据来获得结果。它更加依赖于确定性的步骤和公式。而算计则更倚重于思考、推理和判断的过程，它可能涉及更多的主观因素和非确定性的因素。

2、目的和应用：计算主要是为了解决特定的问题、获得准确的结果或实现特定的目标。它在科学、工程、金融等领域具有实际应用。而算计则更强调思考和推理的过程，它通常用于决策制定、问题解决、战略规划等方面，涉及更多的主观判断和综合考量。

3、数据和信息：计算更加关注对数据进行处理、转换和运算，通过特定的算法和公式来获得结果。它更加强调对数据的精确度和准确性。而算计更注重对信息的理解、解读和分析，将信息和知识进行整合和综合，从而得出结论或制定行动计划。

计算和算计在某种程度上确实有所区别，主要体现在推理方式和侧重点上。

计算更偏向于客观的推理和准确性。计算是通过数学或逻辑的规则和方法，根据已知的信息进行推导和计算，以得出准确的结果。计算过程中，追求的是逻辑上的严谨性和结果的准确性，不受主观因素的影响。例如，数学运算、数据处理和科学计算等都属于计算的范畴。

而算计则更注重主观的判断和价值取舍。算计是指根据个人或群体的判断和价值观念，通过权衡利弊、考虑各种因素来做出决策或行动。算计过程中，个人的主观意愿和选择扮演着重要的角色。例如，商业运作中的市场策略、政治决策中的权衡考虑等都涉及到算计。

算计通过跨域的价值关系整合把握方向，计算则是通过区域的事实处理精确过程 。

算计通常指的是通过综合考虑不同领域或不同利益相关方的价值关系，来制定决策或把握方向。它需要在权衡各种因素、利益和目标之间取得平衡，以达到最优解或最佳的利益结果。算计可能涉及对多个领域或多方利益进行综合分析和综合决策，考虑的因素更加复杂和广泛。而计算则强调通过处理事实和数据来进行精确的分析和推导。计算依赖于准确的输入数据和明确的算法，通过逻辑推理和数学运算来产生精确的结果。计算通常用于执行特定的计算任务，例如数值计算、模拟实验等，其重点是对已知信息的准确处理和推导。

算计和计算可以被视为决策和分析的两个方面。算计更注重权衡和综合利益，而计算更关注准确性和精确的处理过程。在实际应用中，这两者可能同时存在并相互影响，智能系统可以结合算计和计算的方法来进行综合决策和精确分析，在处理复杂问题时更加全面和有效。

由上所述可得，计算和算计虽然具有一定的区别，但在实际应用中也存在一定的交叉和影响。计算作为一种客观、准确的推理方式，在很多领域发挥着关键作用；而算计则通过主观的判断和权衡来做出决策，更注重考虑主观因素和价值取舍。在实际问题中，综合运用计算和算计能够更全面地处理复杂的情况。算计和计算可以被视为决策和分析的两个方面。算计更注重权衡和综合利益，而计算更关注准确性和精确的处理过程。在实际应用中，这两者可能同时存在并相互影响，智能系统可以结合算计和计算的方法来进行综合决策和精确分析，在处理复杂问题时更加全面和有效。虽然计算与算计存在一定的界限，但在实际应用中，它们经常相互交叉和融合。计算需要一定的算计过程来确定问题的定义、数据的选择和结果的解释，而算计则需要计算的支持来验证假设或评估不同方案的优劣。因此，在实际应用中，计算和算计往往是相互依存和相互支持的。

趋势方向和状态过程常常会相互影响和混合在一起。在许多情况下，一个系统或过程可能同时存在着某种趋势和一种状态。

趋势方向是指一个系统或过程在一段时间内的变化方向和趋势。它可以是增长、下降、稳定等，反映了系统的发展和变化的趋势。例如，一个市场的趋势方向可能是增长，表示市场在逐渐扩大和发展。

状态过程是指一个系统或过程所处的特定状态。它可以是稳定的、不稳定的、平衡的等，反映了系统的当前状态和特征。例如，一个生态系统的状态过程可能是平衡状态，表示各种生物在该生态系统中相对稳定地存在和相互作用。

然而，在实际情况中，趋势方向和状态过程往往会相互交织和混合在一起。一个系统或过程可能同时存在着某种趋势和一种状态。例如，一个市场可能同时呈现出增长的趋势，但也存在着周期性的波动。一个生态系统可能同时处于平衡状态，但也受到外部环境因素的影响而发生变化。

因此，在分析和处理现实情况时，需要综合考虑趋势方向和状态过程，以更好地理解和把握系统或过程的运行规律和特征。这可以通过数据分析、模型建立和综合判断等方法来实现。

感觉与知觉过程常常是相互交织、混合在一起的。

感觉是指对外界刺激的接收和传递过程，它涉及到我们感官器官的接收和转换，将外界的物理刺激转化为神经信号。例如，我们通过眼睛接收到光的刺激、通过耳朵接收到声音的刺激等等。感觉是相对较为客观的，可以被测量和共享。

而知觉则是在感觉的基础上形成的主观体验和理解。知觉涉及到对感觉信息的加工、解释和组织，以及个体对感觉经验的主观认知。知觉的过程受到许多因素的影响，包括个体的经验、注意力、情感等等。知觉是一个主观的心理过程，每个人的知觉可能存在差异。

在实际情况中，感觉和知觉往往交织在一起，相互影响。我们的感觉输入会影响我们的知觉结果，而我们的知觉过程也会影响我们对感觉的解释和反应。在日常生活中，我们常常通过感觉来获取外界的信息，然后在知觉的基础上进行理解、解释和决策。

总而言之，感觉和知觉是相互关联的过程，它们一起构成了我们对外界的感知和认知。感觉提供了原始的输入信息，知觉则将这些信息加工和理解，形成我们对世界的主观体验和认知。

计算与算计之间存在一种转换的过程。

计算（Computation）指的是使用特定的规则和步骤进行数值或符号处理的过程。它可以涉及数学运算、逻辑推理、数据处理等各种形式。计算通常是由计算机或其他计算设备执行的，以解决问题或实现特定的功能。计算是一种精确、系统化的操作，基于输入的数据和预定义的算法，通过执行一系列的计算步骤来生成输出结果。

算计（Calculating）则强调的是一种心算或头脑运算的能力。它涉及人类在脑中进行数学或逻辑运算的能力，而不依赖于外部计算设备。算计可以在没有纸笔或计算器的情况下进行，通过运用自身的思维和推理能力进行数值估算、逻辑推理、快速计算等。算计通常更加灵活自由，但也可能因为人的错误或不精确性而产生一些误差。

在计算与算计之间存在一种转换的过程。当人们使用计算设备（如计算器或计算机）进行数值或符号处理时，他们将执行计算的任务交给了计算设备，这时计算的过程转换成了通过计算设备进行的计算。反过来，当人们在脑中进行数学或逻辑运算时，他们实际上在进行算计。这里的转换涉及到任务的分配和角色的改变。

总而言之，计算与算计是相关但不完全相同的概念。计算强调使用规则和步骤进行数值或符号处理的过程，可由计算设备执行；而算计则强调人类进行数学或逻辑运算的能力。这两者之间可以通过任务的转换而相互转换。

计算与算计在实际应用中也常常相互交织、混合在一起。

计算是指使用数学方法和算法进行精确的推理和计算过程。它涉及到逻辑运算、数值计算、数据处理等方面，以确定性的方式进行。计算通常依赖于已有的算法和规则，通过严格的步骤和规范进行操作。在计算中，结果是确定的、可预测的，并且可以进行验证和重现。

而算计则更注重主观的思考、判断和决策过程。算计涉及到个体的价值观、情感、经验等因素，以及可能涉及的道德、伦理等考虑，从而作出适合自己的选择或判断。算计是一个相对主观的过程，其结果不仅仅依赖于推理过程，还受到主观因素的影响，可能存在不同的解释和评估。

在实际应用中，计算和算计经常相互交织。例如，在决策支持系统中，计算模型可以提供数据分析、预测和优化等方面的支持，而决策过程本身则涉及到算计，需要综合考虑各种因素来作出最终的决策。在人工智能领域，算法和模型的计算过程是基础，而在实际应用中，需要进行算计来解释和利用计算结果。

算计里有设计，并且可以无现有的规则，而计算里只有规则，并且是现有的规则。

在智能中，设计和规则有着不同的概念和作用。设计通常指的是为了达到特定目标而制定的计划或方案，包括系统的架构、功能模块的设计、算法的设计等。设计是一种创造性的活动，需要考虑解决特定问题的最佳方法和策略。规则则是一种事先定义好的指导原则或行为准则，用于指导计算机在特定情况下的处理过程。规则可以是硬编码的、基于逻辑的、基于统计的等。例如，基于规则的算法可以使用一系列的条件和操作来决定计算机的行为。在某些情况下，设计可以包含规则的制定和定义。例如，在构建一个情感识别系统时，设计者可以制定一系列规则来判断文本中的情绪。这些规则可以基于情感词典、词语的上下文等。在这种情况下，设计和规则是相互关联的，设计者需要设计相应的规则来实现情感识别的功能。然而，在一些情况下，设计可能并不依赖现有的规则。例如，在使用深度学习进行情感识别或情绪合成时，设计者可以通过训练神经网络模型来自动学习特征和规律，而不需要事先定义规则。在这种情况下，设计更加强调的是模型的架构和参数的选择，以及训练数据的准备和处理。

因此，机器的计算常常被认为是相对封闭的事实结构，因为它是基于确定的数学和逻辑规则进行的，结果是可预测和可验证的；而人类的算计则被认为是开放的价值组合，因为它考虑到了更多的因素和变量，不仅仅局限于数学和逻辑规律，还涉及到人的主观意识、价值观念和策略选择（如非/超逻辑、非数学等），因此结果更加多样化和模糊。将人类算计与机器计算结合起来，就构成了开放性封闭的事实价值混合体，这意味着在实际应用过程中，计算和算计可以相互结合，相互交织、相互支持的，共同发挥作用，既考虑到了确定的事实结构，又融入了开放的人的主观价值和策略选择，计算提供了客观的分析和推理工具，而算计则考虑到主观因素和价值判断，使人们的决策和行动更加符合个体或团体的需求和期望。

人-AI协同是指人与人工智能系统之间的合作关系，旨在使系统成为人类的直觉伙伴，而不仅仅是一个工具。在传统的人机交互中，人类主导决策和执行任务，而人工智能系统则提供辅助和执行功能。然而，人-AI协同的目标是通过结合人类的智慧和创造力，以及人工智能系统的计算能力和自动化技术，实现更高效、更深入的合作。人-AI协同的一个重要方面是系统的能力去理解和解释人类的意图和需求。通过使用自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，人工智能系统可以更好地理解人类的语言和行为，并从中获取上下文信息，以更好地响应和配合人类的需求。另一个重要的方面是系统和人类之间的双向交流和互动。人工智能系统应该能够提供清晰和易于理解的反馈，以便人类能够理解系统的决策和行动。同时，系统也应该能够理解和适应人类的反馈和指导，以便提高系统的准确性和效率。总而言之，人-AI协同旨在使人工智能系统成为人类的伙伴，通过结合人类的直觉和创造力，以及人工智能系统的计算能力和自动化技术，实现更高效、更深入的合作。