人机协同中最困难的部分在于确定性与不确定性的叠加纠缠。在人与机器之间的协同工作中，机器往往处理和运算数据的能力远远超过人类，但是在面对复杂的问题和环境时，人类的判断和决策能力通常更为准确和灵活。

确定性是指事物或事件发生的结果是可以预测和确定的。在机器中，确定性往往由算法、逻辑和规则来驱动。机器可以根据已有的数据和先验知识，以一定的规则进行计算和判断，并给出准确的结果。然而，在复杂的现实世界中，存在许多不确定性因素，如不完全的信息、不可预测的环境变化、人类主观因素等。

不确定性是指事物或事件发生的结果无法完全预测和确定的情况。在人类的决策中，我们常常需要根据个人经验、直觉、情感和价值观等因素来做出判断。这些主观因素往往是难以量化和规则化的，也是机器难以模拟和理解的。

在人机协同中，确定性与不确定性的叠加纠缠使得机器难以完全代替人类的决策和判断，也使得人类难以充分利用机器的计算和处理能力。另外，确定性与不确定性的冲突也增加了协同工作的复杂性和挑战性。为了解决这个问题，需要将机器的计算能力与人类的判断能力相结合，建立起人机协同的工作机制和决策模型，使得机器能够处理确定性任务，而人类能够处理不确定性任务，并通过相互协作来实现更好的工作效果。

在无人驾驶汽车领域就强调人和汽车之间的合作需要克服确定性和不确定性的叠加纠缠。

在驾驶汽车的过程中，有许多确定性的因素，例如车辆的速度、方向和其他车辆的位置等。这些因素可以通过传感器和算法被车辆上的计算机准确地收集和处理。机器在这方面较为擅长，可以根据已知的规则和指令进行准确的决策。然而，驾驶汽车也涉及到许多不确定性的因素，例如天气状况、道路状况、其他驾驶员的行为等。这些因素可能是动态的，不易预测和量化。人类在这方面相对较擅长，能够通过观察和经验来做出相应的决策。因此，在无人驾驶汽车这个例子中，确定性与不确定性的叠加纠缠是人机协同的最困难部分。机器可以处理确定性的因素，但在面对不确定性时需要依赖人类的智慧和判断力。通过准确地判断和预测不确定性因素，人和机器之间需要密切合作来做出正确的驾驶决策，确保安全和高效的行驶。这对于人机协同来说是一个具有挑战性的任务。

人类解决不确定性与机器处理确定性的共轭是指人类和机器在处理问题时所采用的不同方法和角度。人类在面对不确定性时往往依赖于直觉、经验和判断力，而机器处理问题则依赖于算法、逻辑和数据。

人类解决不确定性的特点是灵活性和适应性，人类可以根据自身的经验和直觉做出判断，并能够适应不同的情况和变化。人类还可以利用感知和感情等因素来辅助决策，考虑到更多的因素和因果关系。

相对而言，机器处理问题更加依赖于确定性的方法和算法。机器可以通过编程和算法来处理大量的数据和信息，并进行逻辑推理和决策。机器处理问题的能力通常比人类更加准确和高效，尤其在处理大数据和复杂问题时具有优势。

然而，机器在处理不确定性方面存在一定的局限性。机器只能根据已有的数据和算法进行处理，无法像人类一样根据直觉和经验来做出判断。机器也无法考虑到一些非结构化的因素和情感因素。

因此，人类和机器在解决不确定性时应该相互补充。人类可以利用机器的计算和处理能力来处理大量的数据和信息，从中获得更准确的结论和决策。而机器也可以通过学习和模拟人类的思维方式来提高在处理不确定性问题上的能力。

总的来说，人类和机器在解决不确定性与处理确定性的过程中是互为补充的，通过结合人类的智慧算计（谋算）和机器的计算能力，可以更好地应对复杂的问题和不确定性的挑战。