人机之间的差异主要体现在系统思维和目标思维两个方面。

系统思维是指人类在处理问题和决策时，充分考虑各种因素和变量之间的相互关系，并综合考虑整体效益的思维方式。人类可以通过分析和理解问题的全貌、追溯问题的根源，从而提出综合、全面的解决方案。

目标思维是指计算机系统在处理问题和决策时，着重关注于达到特定目标的思维方式。计算机可以通过设定明确的目标和规则，通过逻辑推理和计算来达到目标，并且可以高效地执行大量的重复性工作。

人机之间的差异主要来自于两者的思维模式和处理能力不同。人类具有创造性思维、灵活性思维和情感思维等能力，能够处理复杂的问题和情境，适应变化和创新。而计算机则具有高速计算、准确性和耐性等优势，可以执行重复性、繁琐的任务，并且不会因为疲劳或情绪而影响工作质量。

另外，人类还能够适应不同的环境和情境，可以通过学习和经验来改进自己的思维和行为，而计算机则需要通过编程和算法来实现。在处理复杂的问题和决策时，人类能够考虑到各种不确定性因素和非线性关系，而计算机则需要基于已有的数据和规则进行计算和推理。

人机之间的差异主要在于系统思维和目标思维的不同。人类能够运用系统思维来解决复杂问题和制定综合性决策，而计算机则能够运用目标思维来高效地执行任务和实现特定目标。人工智能技术的“瓶颈”在于人、机、环境之间的失调。包括：

1、人的不适应

人工智能技术的发展往往需要人们不断适应和学习新的技术和方法。然而，由于技术的快速发展和更新，人们可能无法及时掌握新技术，导致在应用人工智能技术时出现了瓶颈。

2、机器的限制

目前的人工智能技术仍然受到机器性能的限制。例如，处理大规模数据和实时交互的任务需要大量的计算能力和存储资源。虽然硬件技术在持续发展，但仍然无法满足一些复杂任务的需求。

3、环境的复杂性

人工智能技术的应用环境往往是复杂和多变的。例如，在无人驾驶领域，车辆需要适应各种交通规则、道路条件和行人行为等复杂环境。这些环境的复杂性使得人工智能系统难以有效应对，导致技术的瓶颈。

不难看出，人工智能技术的“瓶颈”主要源于人、机、环境之间的失调。通过加强人工智能技术的研究和发展，不断优化人机协同和适应复杂环境的能力，有望克服这些瓶颈并推动人工智能技术的进一步应用和发展。

进一步讲，人工智能技术的“灵魂”更在于实现人机环境协同，也就是让人工智能系统能够与人类用户和环境进行有效的交互和合作。这种协同可以帮助人工智能系统更好地理解人类的意图和需求，并提供相应的服务和支持。

人机环境协同在很多领域都发挥着重要作用。例如，在智能家居领域，人工智能系统可以通过与居住者的交互和感知环境的变化，自动调整室内温度、光照和安防等设备的状态，提供更加舒适和安全的居住环境。在医疗领域，人工智能系统可以与医生和患者进行沟通，根据医学知识和大数据分析，提供准确的诊断和治疗建议，帮助医生做出更好的决策，并提高医疗效率和精准度。在智能交通领域，人工智能系统可以通过感知和分析交通状况、预测交通流量和优化路径规划等方式，帮助驾驶员避免拥堵、提高行车安全，并实现智能驾驶和自动驾驶。

总之，人工智能技术的"灵魂"在于通过与人类用户和环境的协同，实现更加智能化、高效化和个性化的服务和应用，提高人类生活的品质和效率。