就像维特根斯坦的前后两本大作（第一本是《逻辑哲学论》，最后一本是《哲学研究》）的区别一样，人机融合智能中的逻辑消失也是一个非常有深度的议题，这意味着随着人工智能（AI）和人类智能的日益融合，传统的逻辑模式、决策过程、思维框架可能发生的变化。在一些高级的智能系统中，尤其是当AI与人类认知高度集成时，“逻辑消失”不仅指代机器智能决策过程中的“黑箱”现象，也涉及到人类和AI互动中对传统逻辑与理性思维的重新审视。

“逻辑消失”可以从几个角度来理解：

1）AI决策的“黑箱”：许多深度学习算法（如神经网络）在处理复杂数据时，往往不提供人类容易理解的中间推理过程。系统的决策过程是基于庞大数据集和隐性规则的学习，这使得决策的背后“逻辑”变得模糊，难以追溯。例如，AI在图像识别或语音翻译等任务中往往是通过数百万个参数的调优来做出判断，而这些过程难以通过传统的逻辑分析来解释。

2）人类和机器认知融合后的思维变化：当人类与AI系统深度结合，部分决策和思维过程可能变得不再依赖传统的、线性的逻辑推理方式。AI的处理能力、快速决策和大数据分析会改变我们对信息处理的方式，从而影响人类的思维习惯。尤其是在复杂和模糊的环境中，人类可能更多依赖于AI提供的直觉性答案，而非传统的推理逻辑。

3）超越传统逻辑的非线性思维：随着AI不断学习和适应复杂环境，某些情况下，它的决策过程可能显现出非线性或非传统的逻辑模式。这种思维模式不再严格依赖经典的“因果关系”或“演绎推理”，而是通过模式识别、概率推断等方式进行决策，这种过程对人类而言不易直接理解。

AI，尤其是深度学习和其他复杂模型，往往面临着所谓的“黑箱”问题。在传统逻辑中，人们习惯于看到输入如何通过一系列明晰的规则、推理和步骤得出结果。而在深度学习中，神经网络的每一层都是通过大量的数据训练得出的权重和参数，这些权重和参数非常复杂且难以解释。这意味着AI做出的决策，尤其是在面临新问题时，其背后的逻辑无法被清晰地追踪或理解。譬如：

1）深度神经网络：在图像分类任务中，深度神经网络可能会自动学习到某些特征（如边缘、颜色、形状等），但是这些特征的学习过程对人类来说是不可见的，决策的具体过程对用户来说是一个“黑箱”。即使我们知道它的输入和输出，也很难回溯到中间的推理和具体的决策依据。

2）自然语言处理（NLP）模型：类似的，像GPT、BERT等模型虽然能够生成非常流畅和逻辑性强的文本，但它们的推理和生成过程并不透明。我们知道模型是通过大量数据训练而来的，但它如何从输入中推断出合适的回答往往超出人类直观理解。

这种“黑箱”效应使得AI系统的决策过程变得不再符合传统的逻辑框架，甚至在某些情况下，决策看起来并没有清晰的因果关系。这种“逻辑的消失”意味着人类无法完全理解AI的判断，甚至可能无法合理地向AI系统解释其决策的根本原因。

当AI与人类的认知过程更加紧密地融合时，人类的思维方式可能也会发生变化。AI的高度智能化和自适应性，能够提供更加复杂、直观的解决方案，人类可能不再依赖传统的逻辑推理模式，而是更多依赖机器的判断，尤其是在面对复杂决策时。如增强现实（AR）或脑机接口（BCI）等技术的应用，可能让人类大脑与机器直接连接，从而提升认知能力。在这种融合中，人类的直觉和机器的逻辑相结合，可能导致传统的逻辑推理在某些情境下“消失”——人类更多依赖直觉反应或机器的即时反馈，而非传统意义上的逐步推理和逻辑判断。

尽管“逻辑消失”可能看似带来困惑或不确定性，但它也可能是推动智能发展的一种必然趋势。在一些高度复杂的任务中，依赖传统逻辑可能已经不再足够，机器的“黑箱”决策和非线性推理能够有效处理和优化决策质量。为了应对这一问题，以下几种策略可能会有所帮助：

1）增强可解释性AI（Explainable AI，XAI）：为了应对“黑箱”问题，研究者们在开发AI时，注重提升其可解释性，即使AI模型的内部决策过程不能完全透明化，也希望能够通过某种方式为用户提供决策的合理性解释。这种“可解释性”有助于在逻辑不完全透明时增加人类的信任感。

2）人机共生与补充作用：在人机融合过程中，AI可以补充人类的逻辑推理，但人类仍然保持一定的决策主导权。AI的快速数据处理与决策能力可以在复杂环境下提供支持，而人类则发挥其判断力、道德感知和社会经验。这种共生关系能让人类与AI共同解决问题。

3）新的思维框架：随着AI的崛起，传统的逻辑推理可能需要被重新审视。新型的“思维模型”可能会包括多元化的推理方法，如模糊逻辑、概率推断、启发式算法等，帮助我们应对那些无法通过传统逻辑解决的问题。

总而言之，“逻辑消失”是指随着人工智能技术的发展，尤其是在深度学习和其他复杂模型中，传统的线性推理和因果关系逐渐变得不再明显，甚至变得无法解释。这种现象源于AI系统的“黑箱”效应以及AI在某些任务中的非线性决策过程。尽管如此，这并不意味着AI与人类之间的逻辑完全丧失，反而可能催生新的思维方式和认知模式。在未来，人机协作和AI的可解释性将成为关键，帮助人类理解和信任AI的决策过程。