实际上，智能可以被理解为一种包括逻辑和非逻辑行为的自主行为。更具体地说，智能是指系统在面对复杂环境时，能够感知、理解、推理、学习和决策，从而适应环境并实现目标的能力。这种能力既包括基于严格的逻辑推理和规则的行为，也包括基于经验、直觉和模糊推理的非逻辑行为。

逻辑行为通常指的是基于明确规则和推理的决策过程。这种行为可以通过传统的人工智能方法，如符号推理和规则引擎来实现。逻辑行为具有以下特点：

（1）可解释性：基于规则的推理过程通常是透明的，便于人类理解和验证。

（2）确定性：给定相同的输入，系统的输出是可预测的。

（3）基于知识库：智能系统依赖事先定义的规则和知识库来推理和做出决策。如在医学诊断中，一个基于规则的专家系统可以根据输入的症状和病史信息，通过规则推理确定可能的疾病。

非逻辑行为则涉及到不完全依赖于明确规则和推理的智能决策，这通常表现为对模糊、未知或不确定信息的处理。非逻辑行为强调适应性、经验和直觉，并且常常通过学习和经验积累来逐步改进决策。其特点包括：

（1）模糊性和不确定性：非逻辑行为通常在信息不完全或模糊的情况下依然能够做出合理的决策。

（2）适应性：系统能够通过学习和环境交互调整自己的行为，以应对变化。

（3）灵活性：非逻辑智能能够处理更广泛的情境，并能够应对复杂多变的现实世界问题。深度学习模型和强化学习算法可以通过大量的训练数据来学习模式和规律，而不需要依赖明确的规则。它们能够根据环境的反馈来调整策略，做出灵活的决策。

现代智能系统通常是逻辑与非逻辑行为的结合体。例如，自动驾驶汽车不仅依赖于精准的逻辑算法（如路径规划、交通规则遵守）来进行决策，还结合了深度学习技术（如对交通环境的识别、预测其他驾驶者行为）来应对复杂的、动态变化的道路情况。平心而论，人类智能本身就是一个典型的逻辑与非逻辑结合体。我们在面对问题时，常常通过理性推理（逻辑行为）来做出决策，但同时我们也依赖于直觉、经验和模糊的判断（非逻辑行为），尤其在面对不确定性和未知情况时。

智能的表现形式是多样的，既包括基于规则和逻辑推理的行为，也包括依赖经验、直觉和模糊推理的非逻辑行为。综合运用这两种方式可以帮助智能系统在复杂、动态的环境中实现更为高效和灵活的决策。这种智能的多维度特性使得它能够应对更广泛的问题，并在实际应用中表现出更强的适应性和自主性。

目前的人工智能（包括大模型）主要是围绕逻辑展开的数学模型或统计概率，还远远没有梳理出非逻辑、超逻辑的“思维链”，以及得“意”忘“形”的洞察力。这也是未来人机环境系统智能的发展方向。

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