智能算法是指利用人工智能技术来处理和解决问题的算法。这些算法通过模仿人类的思维和学习过程，可以自动从数据中提取知识、推断和决策。尽管智能算法的智能程度可能存在不同的层次，但它们都具有一定的智能特征，并能够完成一些复杂的任务。例如，机器学习算法可以根据数据的模式和趋势对未知的数据进行预测和分类，这就是一种智能行为。因此，可以说智能算法具备一定的智能。

智能算法的智能程度是相对的，取决于其设计和训练的复杂程度、使用的数据质量和数量，以及所解决问题的复杂性等因素。但无论智能算法的智能程度如何，它们都基于特定的算法和技术，能够处理和解决一些复杂的问题，这是智能算法的基本特征。

实际上，智能算法的确需要一定的边界约束和条件来确保其有效性和可控性。这些约束和条件可以包括数据的范围、训练的时间和资源限制、算法的参数设置等。智能算法正是通过设定这些约束和条件，使其能够自动学习和适应不同的情况和环境，从而表现出智能的行为。对于一些特定的任务和领域，计算智能可能会表现出更高的效能和效率。例如，在大规模数据处理、复杂模式识别和决策等领域，计算智能算法能够通过高速计算和数据分析优势，比人类更快速和准确地处理和分析数据。

但是，人类智能却常常可以超越这些边界约束和条件，解决一些计算智能尚未能够解决的问题。人类具有自我意识、创造力、直觉、情感等特点，能够以非线性、直觉性的方式进行思考和解决问题。

随着机器智能底层理论与技术的快速发展与不断进步，机器的自主程度将会越来越高，与人类的融合或许也会越来越难，即机器自主程度越高，意味着机器能够更独立地进行决策和执行任务，不需要过多依赖人类的指导和干预。这种自主性可能源自机器学习、人工智能等技术的发展，使得机器具有更高的智能水平。机器的自主性增强也带来了一系列的挑战和问题，导致人机融合变得更加困难。以下是几个可能原因：

技术差距：人类目前的智能水平与机器相比较低，机器在某些领域已经超过人类，但在其他领域还无法与人类媲美。人机融合需要机器具有足够的智能和理解能力，与人类进行有效的沟通和协作，但目前机器的自主程度可能超过了人类的能力范围。

价值观和道德问题：机器的自主决策可能与人类的价值观和道德标准存在冲突。机器自主程度越高，其决策可能越难以预测和解释，也可能产生不符合人类道德标准的结果。这将导致人类难以信任和接受机器的决策，从而阻碍人机融合的进程。

安全和隐私问题：机器的自主程度越高，其对敏感信息的获取和使用能力也越强。这可能引发安全和隐私问题，例如机器可能滥用个人数据，或者被黑客攻击用于不法活动。这在人机融合中会对人类造成潜在威胁，使人们对机器的接受度降低。

社会接受度和法律法规：随着机器自主程度的增加，人们对机器的接受度和理解能力可能有限。此外，法律法规也需要跟上科技发展的步伐，以解决机器自主程度增强带来的伦理和法律问题。这些社会和法律方面的因素会导致人机融合的困难。

由上面我们可以看出，机器自主程度越高，人机融合越难。虽然机器的自主性有助于提升生产效率和智能化水平，但也带来了技术、价值观、安全、隐私等方面的问题和挑战，需要进一步研究和解决。