“会不会问为什么”是人与机器之间的一个关键区别，也是人类算计（谋算）与机器计算的本质差异。这种能力涉及到对事物的深入思考、理解和推理，而不仅仅是简单地执行预先编程好的指令或模式识别。人类能够提出“为什么”这样的问题，并试图寻找答案，这反映了我们的思维能力和创造性。机器目前虽然在某些领域已经取得了巨大的进步，但它们仍然缺乏人类的直觉和理解能力，因此很难真正理解和探索问题的本质。

人类的谋算（算计）源自对现实问题的思考和解决方法的探讨。当人们面临问题时，他们会提出问题并寻求解决方案。在这个过程中，他们会进行分析、评估和取舍，以找到最合适的解决方案。谋算（算计）涉及到理性的分析和决策，以及对可能结果的预测和规划。在这个过程中，人们会考虑各种因素，包括资源、风险、时间等，以制定最有效的解决方案。人类的谋算（算计）是一种自然而然的行为，它反映了人类对问题解决的追求和对未来的考量。

人类的谋算指的是人类在面对问题时所展现出的策略性思维和解决问题的能力。这种能力体现在提出问题、分析问题、制定解决方案以及执行方案的过程中。以下是一个例子来说明人类的谋算：

问题： 一家公司想要提高销售额，但市场竞争激烈，产品需求不断变化，该公司该如何应对？

解决方案：

分析市场： 公司首先分析市场趋势，了解竞争对手的策略、客户的需求和行为，以及潜在的机会和威胁。

制定策略： 基于市场分析结果，公司制定出针对性的销售策略。这可能包括定位品牌形象、调整产品定价、改进产品质量、扩大营销渠道等方面的措施。

执行方案： 公司执行制定的销售策略，可能通过广告宣传、促销活动、线上线下渠道的拓展等手段来吸引客户和提高销售额。

监测和调整： 公司密切关注销售数据和市场反馈，根据实际情况及时调整策略。这包括对销售数据进行分析，了解销售情况，以及根据客户反馈进行产品改进等。

以上过程展示了人类谋算的典型特征，即提出问题、分析问题、制定解决方案和执行方案，并根据反馈信息进行调整。这种能力使人类能够灵活应对各种复杂情况，并不断提高解决问题的效率和成功率。

人类的谋算（算计）来自提出问题及如何解决问题，并因此发明了计算符号和计算规则。人类的谋算可以追溯到古代文明时期，当人类开始提出问题并试图用各种方法解决问题时。随着时间的推移，人类发展出各种计算符号和计算规则，如算盘、数学符号和算法等，这些工具和方法帮助人类更有效地进行谋算。

在现代社会中，人类的谋算发展到了一个新的高度，计算机和人工智能等技术的发展为人类提供了更强大的计算能力和解决问题的能力。人类利用计算机和人工智能来解决各种复杂的问题，推动着社会的发展和进步。

简单来说，人类的谋算是人类智慧和创造力的结晶，它推动着人类不断地探索和发现未知领域，为人类社会的发展和进步做出贡献。与此相对应的是，机器仍不能针对特定环境进行提问，因而不能实现谋算（算计）能力。

尽管现代人工智能系统已经在某些方面取得了巨大进步，可以根据环境中的输入做出反应，并执行一系列任务。它们仍然无法像人类一样进行复杂的谋算，可以通过学习和适应来提高谋划能力，并在特定环境中执行特定任务。因而，机器在很大程度上依然会受到特定环境的限制，特别是在涉及实时感知和情境理解的情况下。

假设有一个智能机器人被设计用于在家庭环境中执行各种任务，比如打扫房间、照顾孩子等。这个机器人可能有非常先进的感知和行动能力，可以检测房间的杂乱程度并采取适当的清洁行动，也能够与孩子互动并提供娱乐。然而，即使这个机器人具备了大量的数据和算法，它也有一些固有的局限性：

1、环境感知的限制

尽管机器人可以感知房间的状态，但它可能无法理解房间中的情境。例如，如果房间里的一团凌乱是由孩子在制作一个艺术项目而引起的，机器人可能会误以为这是需要清理的杂乱，而不是孩子的创意活动。

2、情境理解的不足

即使机器人能够识别环境中的一些特征，它也可能无法理解这些特征背后的意义或目的。例如，机器人可能能够检测到一堆洗衣篮，但它无法确定这是否意味着主人要洗衣服，或者这些篮子只是被放在那里暂时存放东西。

3、推理和谋算的困难

即使机器人能够获取大量的数据，并且具有一定程度的学习能力，但它可能无法像人类那样进行复杂的推理和谋算。例如，在处理孩子的行为时，机器人可能无法考虑到孩子可能有不同的动机或情感状态，从而导致它做出的决策可能不够周全或合适。

所以，尽管机器人可能在特定环境中表现出一定程度的智能，但它们仍然面临着无法真正理解环境、情境和人类行为的挑战，这限制了它们在实现谋算能力方面的表现。

综上而言，“会不会问为什么”是人与机器之间最重要的区别之一，因为这反映了人类思维与机器逻辑之间的根本差异。人类拥有探索和理解世界的自发性需求。我们不仅仅想知道某个事情的结果，更想知道其中的原因和动机。这种求知欲驱使我们提出问题，追寻事物背后的原理和逻辑。我们不满足于简单地接受表面信息，而是努力理解事物的本质。这种好奇心推动着科学的发展，促使人类不断进步。相比之下，机器在这方面与人类存在显著差异。虽然机器可以执行复杂的任务，但它们缺乏人类的好奇心和理解能力。机器学习模型能够从数据中学习模式和规律，但它们无法真正理解为什么某种模式存在，或者为什么某种规律适用。它们只是执行预先编程好的指令，缺乏自主思考和理解能力。

因此，“会不会问为什么”成为人与机器之间最重要的区别之一。这种思考方式反映了人类独特的认知能力和智慧，使我们能够超越表面现象，深入探索事物的本质。机器虽然在执行特定任务方面可能比人类更有效率，但它们缺乏人类的创造性和探索精神。