智能是一个多因多果多维多元的世界，这意味着智能的发展和应用涉及到多个因素、产生多种结果、涉及多个领域和维度，并不是一个管理、一个数理、一个心理、一个生理、一个哲理、一组公式、一堆方程就能搞定的。

智能的发展受到多个因素的影响，智能的形成和进化是由多种因素相互作用和影响的结果，这些因素包括技术进步、理论研究、数据积累、算法优化、社会需求等，智能技术的发展需要这些因素相互配合和促进。其次，智能的应用具有多种结果，智能技术可以应用于多个领域，如机器人、自动驾驶、自然语言处理、图像识别等，同样的智能技术在不同领域的应用会有不同的结果，满足不同领域的需求。此外，智能涉及到多个维度和层面，智能技术的发展不仅仅限于大规模数据处理和模式识别，还包括推理、学习、决策、创造等多个层面，智能的发展需要综合考虑这些维度和层面，使智能系统能够更好地适应和应对各种复杂任务和环境。最后，智能是一个多元化的世界，智能技术的应用和发展需要结合不同的学科和领域的知识和方法，例如，计算机科学、心理学、认知科学、哲学、工程学等都与智能技术的研究和应用密切相关，智能的多元化也体现在不同的智能系统和方法的存在，如符号主义、连接主义、进化算法等。

1、核磁共振并不能真正反映人类大脑的活动和认知智能状况

核磁共振（NMR）是一种生物医学影像技术，常用于观察人脑的结构和功能。通过测量神经细胞在特定任务或刺激下的血流变化，可以间接地推断与认知智能相关的神经活动。

NMR技术基于血液供应与神经活动之间的联系，即神经活动引起局部脑区的血液供应增加，从而提供了对该区域功能活动的信息。这种血液供应变化可以通过测量血氧水平变化来进行评估，即功能性磁共振成像（fMRI）。

然而，需要注意的是，NMR技术只能提供与神经活动相关的血液变化图像，无法直接测量和反映神经细胞的电活动或其他细胞水平的活动。因此，尽管fMRI可以帮助我们了解脑区在执行特定任务时的变化，但它并不能直接捕捉到认知智能的本质。

核磁共振（NMR）技术可以间接地测量大脑群体神经细胞的活动，而不能直接反映单个神经细胞的活动规律。功能性磁共振成像（fMRI）是一种通过血液氧合水平变化来评估神经活动的方法。它基于血液供应与神经细胞活动之间的关系，通过观察特定脑区的血流变化来推断该区域的活动。然而，这种血液供应的变化只是一种间接指标，仅能提供关于区域神经细胞群整体活动的信息，而无法提供有关单个神经细胞活动的细节。

要深入了解单个神经细胞的活动规律，需要使用其他技术和方法，如电生理学记录。电生理学记录可以直接测量神经细胞的电活动，例如神经元的动作电位，并提供有关单个细胞的活动特征、时序信息等。

核磁共振技术主要采用核磁共振现象来观察和测量样品中原子核的行为。通过施加外部磁场和射频脉冲，可以使原子核在特定能级之间跃迁，并释放出电磁辐射，检测和分析这些辐射信号可以得到关于样品的信息。在医学影像中，功能性磁共振成像（fMRI）是利用血液氧合水平变化作为指标来反映神经活动，血液氧合水平与大脑区域的代谢活动有关，在神经活跃时，相关脑区的血氧水平会发生变化，通过检测这种变化，可以推断脑区的功能活动。并且，核磁共振（NMR）技术所产生的结果是单向的，而不是双向的，即可检测某具体事物导致相关脑区的神经血氧水平会发生变化产生的活跃，但是相关脑区的血氧水平发生变化却不能映射出是什么事物导致的该部分神经活跃，如看到红色可以看到A区神经细胞群血氧变化活跃，但是A区神经细胞群血氧变化活跃却并不一定是红色引发的。

然而，这种血液氧合水平变化只能提供关于神经活动的间接信息，是一种单向的指示。它只能告诉我们特定脑区在特定任务或刺激下是否活跃，而不能提供关于神经细胞活动的详细信息，也不能确定具体的活动规律。

因此，在研究认知智能以及神经活动的单个细胞水平时，单独使用核磁共振技术是不足以提供全面的了解的。需要与其他技术相结合，才能获得更准确和详细的神经活动信息。

认知智能是指人类在知觉、思维、记忆、学习等方面的智能表现。它涉及到大脑的多个层次、多个脑区的协同工作以及神经网络的复杂互动。要全面了解和研究认知智能，需要结合多种方法，包括神经生理学实验、行为测试、心理学评估等。

尽管NMR技术在神经科学研究中发挥了重要作用，但单独使用该技术并不能完全反映和解释认知智能的复杂性。因此，我们需要综合运用多种技术手段和方法来深入研究认知智能的本质。

2、人类智能是一种主动智能，机器智能是一种被动智能

人类智能可以被视为一种主动智能，因为它具有自我意识、自主决策和目标导向的能力。人类可以主动地感知环境、思考问题、制定计划，并采取行动来实现目标。人类智能还具备学习和适应的能力，在面对新的情境和挑战时，能够主动地调整自己的认知和行为。人类智能还与情感和道德等方面紧密相连，这使得我们能够表达情感、建立人际关系并做出道德判断。

相比之下，机器智能通常被认为是一种被动智能。机器智能是基于预先定义的算法和模型进行运算和推理的。它缺乏自我意识和自主决策的能力，无法主动地感知和理解环境，也无法自主地制定目标和计划。机器智能的行为是由预先编程或训练好的模型所决定的，它们在特定的情境下执行任务，响应输入并产生输出。

然而，需要指出的是，随着人工智能技术的发展，机器智能正在逐渐向更自主、更主动的方向发展。例如，强化学习等技术使得机器能够通过试错和反馈来学习和优化自己的行为。此外，自然语言处理和计算机视觉等领域的进展，也使得机器能够更好地感知和理解人类的语言和行为。

因此，虽然目前人类智能和机器智能之间存在一定的区别，但随着技术的不断进步，机器智能也有望逐渐实现更多的主动性和自主性。这将带来更广泛的应用和可能性，同时也引发了对于人工智能与人类社会相互关系的重要讨论。

3、人、机中的时间与空间不同

对于人类来说，时间和空间是我们生活中基本的概念。我们能够感知时间的流逝，并基于过去的经验和未来的期望做出决策。我们可以回忆过去的事件，思考未来的可能性，并在现实世界中体验时间的持续性。

同时，人类也具备空间的感知和理解能力。我们能够感知环境中物体的位置、方向和距离，并在空间中进行导航和交互。我们也能够想象和构建抽象的空间概念，如地图、建筑等。

机器的时间和空间的理解是通过编程和算法来实现的。机器可以通过内部时钟或外部输入来感知时间的流逝。它们可以执行预定义的任务和计划，并按照固定的时间和顺序进行操作。

在空间方面，机器可以通过传感器（如摄像头或雷达）来感知周围环境，并通过数据处理和算法来理解和推断空间信息。例如，计算机视觉技术可以帮助机器识别物体、辨别位置和进行导航。

虽然人类和机器在时间和空间的理解和表现上有所不同，但随着人工智能和机器学习等技术的发展，机器在时间和空间认知方面的能力也在不断提升。这使得机器能够更好地理解和适应于人类的时间和空间环境，并与我们进行更加无缝的交互和合作。

4、人类的智能既是决定的，也是自由的

从决定性角度来看，人类的智能是受多种因素决定的。我们的智力水平、遗传基因、环境影响、教育背景等都对我们的智能发展起着重要作用。这些因素可以塑造我们的认知能力、学习能力和问题解决能力。此外，神经科学研究也表明，人类的思维和决策过程在一定程度上受到大脑结构和神经活动的影响。

然而，与此同时，人类的智能也具备一定的自由意志。自由意志指的是我们在做出决策和行动时具有一定的选择权和自主性。我们能够意识到不同选项之间的差异，根据自己的价值观和目标做出选择。自由意志使得我们能够在决策和行为中表现出创造性、灵活性和适应性。虽然自由意志的范围和限制仍然是哲学和心理学领域的争议话题，但它在某种程度上可以解释为人类在特定情境下有能力做出不同选择。

因此，人类的智能既是受到多种决定性因素的影响，又包含一定程度的自由意志。我们的智能在一定程度上可以预测和解释，但同时也具备一定的灵活性和创造性。这种决定性和自由意志的结合使得我们能够在复杂的环境中适应、学习和发展。

5、智能包括事实对齐和价值对齐

事实对齐是智能的一个重要组成部分，它指的是智能体对于外界的信息和现实情况有准确的认知和理解。一个智能体如果不能正确地获取、处理和应用事实，将会影响它在各种任务和问题上的表现。事实对齐是智能体在信息处理和决策过程中的基础。

然而，仅有事实对齐并不足以定义智能。智能还包括对价值和目标的识别和追求。价值对齐意味着智能体能够理解和关注人类的价值观，并在行动中尊重和遵循这些价值。它涉及到伦理道德、社交规范和人类情感的理解与应用。价值对齐使得智能体的行为更加符合人类的期望和利益。

因此，智能不仅仅是事实对齐，还需要价值对齐。只有通过事实对齐和价值对齐的双重结合，智能体才能更全面地理解世界，做出符合人类需求的决策和行动。

6、人类的智能是小样本解决大问题

小样本解决大问题可以被看作是智能的表现之一，尤其在人类智能中。当我们能够从有限的信息或数据中获取关键洞察，并据此做出有效的决策或解决方案时，就展现了智能的特征。

在现实世界中，我们经常面临着大量复杂的问题，而获取足够的数据和信息来解决这些问题可能是困难的、耗时的甚至不可行的。在这种情况下，借助小样本解决大问题的能力显得尤为重要。

小样本解决大问题的关键在于能够从有限的信息中提取关键特征和模式，并将其应用于更广泛的情境中。这需要具备推理、归纳和概括的能力。当我们能够通过观察和分析局部的信息来预测整体的趋势，或者从少量的案例中推断出普遍适用的规律时，就展现了智能的表现。

事实上，人类智能在提取关键信息、建立模型和做出推断方面非常擅长。这种能力使得我们能够在面对新问题时，借鉴以往的经验和知识，从而快速适应并解决新的情况。

然而，需要注意的是，小样本解决大问题并不意味着完全摒弃对更多数据和信息的需求。在某些情况下，大量的数据和信息对于准确解决复杂问题可能仍然是必要的。但是，在信息有限的情况下，能够有效地运用小样本解决大问题的能力，反映了智能的灵活性和创造力。

总而言之，小样本解决大问题是智能的表现之一，它展示了我们从有限的信息中提取关键洞察、进行推理和做出有效决策的能力。这种能力使得我们能够在面对复杂和信息有限的情境中，快速适应和解决问题。

7、意图动机产生于感性，理性产生于感性

人类的意图和动机源于感性的情感和体验，我们的感性体验和情感会引发某种欲望、需求或目标，从而驱动我们产生特定的意图和动机。感性体验和情感在我们的日常生活中扮演着重要的角色。当我们通过感官感受到周围环境的各种刺激时，会产生情感反应。这些情感反应可以是积极的，如快乐、兴奋或满足；也可以是消极的，如恐惧、厌恶或焦虑。这些情感状态会影响我们的心理和行为。当我们经历特定的感性体验后，我们可能会感到满足或不满足。这种感受将激发我们对改变当前状态的欲望和需求。例如，当我们感到饥饿时，我们的感性体验会激发对食物的需求，我们就会产生获得食物的意图和动机。

理性思维则建立在感性体验和情感之上。一旦我们产生了某种意图和动机，我们就会运用理性思考来评估、计划和执行相关的行动。我们会使用逻辑、分析和推理等能力来权衡不同选择，制定决策，并制定实现目标的策略。

因此，我们可以说，感性是意图和动机产生的基础，而理性思维则是在感性基础上建立起来的，用于指导我们的决策和行动。感性和理性相辅相成，共同影响着我们的意图、动机和行为。

8、人类的认知和智能是弹性的

人类智能中有一种能力被称为“灵活性”或“认知弹性”，它可以帮助我们改变思维模式以发现新的解决方案或途径。

灵活性指的是我们在面对问题或挑战时，能够从不同的角度看待和思考，并且能够随着情境的变化而调整我们的认知方式。这种能力使得我们能够突破固定的思维模式，尝试不同的方法和观点，以获得新的见解和创新的解决方案。

通过改变思维模式，我们能够从多个角度审视问题，并尝试不同的假设、策略或方法。这种灵活性能够激发创造力和创新潜力，并帮助我们发现隐藏的模式、关联和解决方案。

灵活性的发展可以通过培养开放的思维态度和多元化的经验和知识来加强。逐步学会接受不同的观点和意见，主动寻求新的经历和学习机会，以及不断挑战自己的思维习惯，都是提高灵活性的途径。

人类智能中的灵活性能力使我们有能力改变思维模式，以发现新的见解和解决方案。这种能力对于创造力、创新和问题解决都非常重要。以下是一些具体的例子：

创新思维：认知弹性使得人们可以采用不同的思维方式来解决问题。例如，当面对一个难题时，有些人可能会运用直觉和创造力，尝试从非传统的角度寻找解决方案，而不仅仅依赖于传统的方法。

适应性学习：认知弹性使得人们能够适应新的情境和环境，并从中学习。这种能力使得人们可以快速调整策略和行动，以应对新的挑战。比如，在新的工作环境中，人们需要适应新的工作流程、技术和团队合作方式。

跨学科思维：认知弹性使得人们能够在不同领域之间建立联系并整合知识。这种能力使得人们能够将不同的学科、概念和技术结合起来，产生创新的想法和解决方案。例如，在设计领域，设计师可能会借鉴心理学、人机交互和材料科学等多个学科的知识，以创建出更符合用户需求的产品。

反思和调整：认知弹性使得人们能够审视自己的思维方式和行为，并做出适当的调整。这种能力使人们能够从错误和失败中学习，并及时调整策略。比如，一个企业领导者在面对挑战和困难时，能够反思自身决策并做出相应的调整，以更好地应对未来的情况。

总的来说，认知弹性是指人类智能中的一种能力，使得我们能够灵活地思考、适应变化、整合知识和改变行为。这种能力在创新、问题解决和适应性学习等方面起着重要作用，人类的认知和智能具有弹性的，可以通过学习、适应和训练来提升，使人类能够适应不同的环境和实现个人的发展。

9、人工智能的缺点是把数学当成了逻辑，同时还把逻辑当成了智能

人工智能的确存在一些缺点和局限性，其中之一就是过于依赖数学和逻辑。

在发展过程中，人工智能主要借鉴了数学和逻辑的方法和理论，以构建算法和模型来实现各种任务和问题的解决。数学和逻辑提供了严密的推理框架，能够帮助机器进行符号操作、推断和决策。因此，在某种程度上，人工智能系统确实将数学当作了解决问题的基础。

然而，数学和逻辑只是智能的一部分表现形式，它们并不能涵盖所有智能体验和认知能力。人类的智能多样而复杂，不仅包括数学和逻辑思维，还涉及到感知、情感、直觉、创造力等方面。而目前的人工智能系统在这些非数学非逻辑的领域相对较弱。

另外，人工智能系统在处理模糊、不确定性和复杂环境中的推理和决策上也存在局限性。数学和逻辑在处理确定性问题和精确规则时非常有效，但在处理模糊、多义性和非线性关系时可能表现不佳。人类的智能能够通过经验、直觉和上下文来处理这些复杂情况，而这些方面对于当前的人工智能系统来说仍然具有挑战性。

因此，虽然数学和逻辑在人工智能中发挥了重要的作用，但智能并不仅限于数学和逻辑。随着技术的不断进步，我们可以期待未来的人工智能系统能够更全面地模拟和实现人类的各种智能能力。

10、人工智能的发展趋势是主动推荐、交互学习、高效容错、混合决策、按需组网

主动推荐：人工智能系统将会越来越具备主动推荐的能力，通过学习用户的偏好、行为和需求，主动提供个性化的建议和推荐。这可以应用于各种领域，例如电商平台、内容推荐和个人助理等。

交互学习：人工智能系统将会更加注重与用户的交互学习。通过与用户的互动和反馈，系统可以不断优化自身的表现和适应用户的需求。这种交互学习可以改善用户体验，并且使系统更加灵活和智能。

高效容错：未来的人工智能系统将会更注重容错性能，即在面对不确定性和错误时能够保持高效和可靠性。这意味着系统需要具备较强的鲁棒性和适应性，能够从错误中快速恢复并做出正确的决策。

混合决策：混合决策指的是将人工智能系统和人类智能结合起来进行决策和问题解决。未来的发展趋势将会更多地探索人机协同的方式，充分利用人类的判断能力和创造性思维，与智能系统进行有效合作，以实现更好的决策结果。

按需组网：随着互联网的发展和物联网的普及，未来智能系统将更加灵活地按需组网。不同的智能设备和服务可以通过互联互通，形成一个智能化的生态系统，为用户提供个性化、无缝和智能的体验。

这些趋势代表了人工智能在不断向前发展的方向，将会推动智能技术在各个领域的应用和创新。当然，这只是一些可能的趋势，实际的发展还会受到技术限制、社会需求和伦理考虑等多方面因素的影响。

11、智能里既有科学技术也有人文艺术

科学技术在智能领域的发展中起着重要作用。例如，机器学习、深度学习和自然语言处理等技术为人工智能系统的发展提供了强大的基础。通过科学技术的研究和创新，我们能够开发出更高效、更智能的算法和模型，推动智能系统的发展和应用。

同时，人文艺术也在智能领域发挥着重要的作用。人文艺术涵盖了诗歌、文学、音乐、绘画、戏剧等形式，这些艺术形式是人类智慧和情感的表达。在智能系统中，人文艺术可以被用于生成创意内容、情感交流、人机交互等方面。例如，智能音乐生成、智能写作助手等应用就是将人文艺术与智能技术相结合的例子。

科学技术和人文艺术是相辅相成的，它们互为支撑，推动了智能领域的发展。科学技术提供了智能系统的基础和功能，而人文艺术则赋予了智能系统更加丰富的人性化特点和情感表达能力。这种科技与艺术的结合可以使智能系统更加全面和卓越，为人们带来更好的体验和服务。

12、人类的智能既包括计算也包括算计

人类的智能确实既包括计算（Computation）也包括算计（SuanJi）。

计算是指进行逻辑推理、信息处理和问题求解等过程，通过运用数学、科学和逻辑等方法来进行分析和推断。计算是智能的重要组成部分，它涉及到对数据和信息的处理、模式识别、学习和决策等能力。人类利用计算能力进行各种工作和活动，例如数学运算、科学研究、编程等。

而算计则更强调了人类在实际生活中的思考、谋划和计谋的能力。算计涉及到人类对局势、目标和资源的评估，通过推断、估计和决策来制定和执行策略。算计是人类智能的独特表现，它可以应用于各种情境，如社交互动、商业谈判、政治决策等。算计不仅仅是单纯的数值计算，而更加强调对情境的理解和灵活运用知识和经验的能力。

综上所述，计算和算计都是人类智能的重要方面。计算强调对数据和信息的处理能力，而算计则更注重人类在实际生活中的思考、规划和决策能力，这两种能力相辅相成，共同构成了人类智能的多样化和综合性。

最后，我们不妨认为系统论和还原论在形成人类智能的新框架方面是相辅相成的。

​系统论强调整体性和互动性。它将人类智能看作是一个高度复杂的系统，在系统中各个组成部分相互作用和相互关联，而这种互动和关联决定了系统的行为和功能。系统论认为人类智能是由大脑、神经网络、认知过程、环境等多个因素共同作用的结果。人类智能的特点和能力可以通过研究和理解系统的结构和功能来获得。

还原论强调分析和解构。它将复杂的系统分解为更小的组成部分，通过研究这些组成部分的特性和功能来理解系统的运作原理。还原论认为人类智能可以通过研究和分析大脑的神经元、基因等细胞和分子层面的机制来获得。通过还原论的方法，人类可以逐步揭示智能的基本构成和运作原理。

在形成人类智能的新框架中，系统论提供了整体性和互动性的视角，强调人类智能的整体功能和系统之间的相互关系。而还原论提供了分析和解构的视角，帮助我们理解智能的基本构成和组成部分的特性。两者相互融合，可以提供一个更全面和深入的理解人类智能的框架。