基于事实与价值叠加的算计与基于事实的计算有着明显的区别。
基于事实的计算是指根据已有的客观事实和数据进行计算和推理。在这种计算中，只考虑和利用与事实相关的信息和数据，目的是得出合理的、基于客观事实的结论。例如，使用数学公式和逻辑推理来解决问题或进行数据分析，这属于基于事实的计算。
而基于事实与价值叠加的算计是在计算过程中引入主观的价值观和偏好，使计算结果不仅基于客观事实，还考虑了个人的情感、道德、伦理等因素。这种计算涉及到主观判断、道德权衡和价值取舍的过程。例如，在决策问题中，除了考虑客观的事实和数据外，还会考虑道德因素、社会责任和个人偏好等。
基于事实与价值叠加的算计更接近于人类的思维和决策过程，它考虑了更多的主观因素，并将计算过程与道德和价值观相融合。这种计算可以帮助解决一些复杂的问题，如伦理决策、个人化推荐和情感分析等领域。
在进行基于事实与价值叠加的算计时，必须明确主体的价值观和偏好，并且要遵循适当的伦理和道德原则。此外，基于事实与价值叠加的算计往往更加主观化，可能会存在不同人之间的差异和争议。因此，在实际应用中需要慎重考虑和权衡各种因素，以确保计算结果的合理性和公正性。
符号化的事实和非符号化的事实是指通过不同的方式表达和表示的事实。
符号化的事实是用符号、符号系统或语言来表示和表达的事实。它将事实转化为具体的符号或字词，以便进行交流、存储和处理。例如，将"苹果是红色的"这个事实用符号 "apple" 和 "red" 表示，可以写作 "apple is red"。这样的表示方法使得我们能够通过语言进行沟通，并进行逻辑推理和计算。
非符号化的事实则指没有经过明确符号化处理的事实，它们可能是直接感知到或观察到的事实，或者是以非语言形式存在的事实。例如，当我们看到一个红色的苹果时，我们直接感知到了它的颜色，这个颜色本身就是一个非符号化的事实。又比如，当我们用触摸来感受到物体的温度，这个温度也是一个非符号化的事实。
符号化的事实通过将事实转化为符号进行处理，使得我们能够更容易地对其进行存储、传递、分析和计算。而非符号化的事实更直接地与我们的感知和体验相关，它们往往更加直观和具体。
符号化的事实可能存在一定的抽象和概括，而非符号化的事实更接近于具体的感知和观察。在不同的领域和应用中，选择符号化还是非符号化的表示方式取决于具体的需求和目标。有时候，将非符号化的事实转化为符号化的形式可以更方便地进行处理和分析；而有时候，直接保留非符号化的形式可以更好地呈现事实的真实性和细节。
符号化的价值和非符号化的价值指的是将价值观念以符号或非符号的方式表达和表述的不同形式。
符号化的价值是通过使用符号、符号系统或语言来表示和传达的价值观念。它将抽象的价值观转化为具体的符号或字词，以便于交流、存储和传递。例如，将道德准则 "诚实" 用语言描述为 "说实话"，将人权价值观 "尊重人的尊严与自由" 用符号 "人权" 表示。这样的符号化方式使得我们能够更容易地进行讨论、辩论和传播特定的价值观。
非符号化的价值则指没有经过明确符号化处理的价值观念，它们可能是直接体验和感受到的。非符号化的价值可以通过情感、直觉、体验和行为来表达。例如，当我们看到别人遭受不公正对待时产生的义愤、当我们亲身经历团结和友谊带来的温暖感受时，这些都是非符号化的形式表达了特定的价值观。
符号化的价值使得我们能够更容易地对价值观进行交流、理解和思考。通过符号化，我们可以用语言进行讨论、辩论和分析不同的价值观念，从中获得共识或者产生争议。而非符号化的价值更直接地与我们的感知、情感和体验相关，它们往往更加个体化和直观。
将智能仅仅视为物化的理性特征符号可能会产生误导，因为这样的观点无法看到智能现象是人与人之间关系和社会意义上人机环境系统的一部分。将智能仅仅视为物化的理性特征是狭隘的，它忽视了智能和社会关系之间的相互作用以及智能在社会中的作用。智能是一个复杂而多维的概念，涉及认知能力、情感、社会交互等方面。
智能现象不仅仅是个体内部的特征，也包括个体与外部环境的相互作用和社会关系。人机环境系统中的智能涉及到人类与技术系统的协同合作、信息共享和相互影响。这种交互对于实现全面的智能体验至关重要，并且在社会和文化背景下起着重要作用。
因此，我们应该把智能视为更广泛的社会现象，将其置于人与人之间的关系中考虑。这样的观点有助于更好地理解智能的发展、应用和影响，并更加全面地探索人工智能在社会中的角色和责任。
所以，将智能仅仅理解为物化的理性特征是迷惑人的，我们应该将智能视为人与人的关系和社会意义上的人机环境系统总体的一个必然组成部分。这样的视角有助于更好地理解智能的本质，并将其应用于更广泛的社会背景和环境中。
人工智能的符号化是一个被广泛讨论的问题和挑战之一，它涉及将现实世界的知识和概念表示为离散的符号形式。符号化可以帮助机器理解和处理语言、推理、决策等任务，但也存在一些挑战和限制。
首先，符号化需要对现实世界进行抽象和简化，这可能导致信息的丢失或模糊性。现实世界的知识通常是复杂和模糊的，而将其表示为离散的符号形式可能无法完全捕捉其复杂性和多样性。
其次，符号化还面临着知识的获取和表示的困难。人类知识的获得通常依赖于长期的学习和经验积累，而机器在获取和理解知识方面并不具备与人类相同的能力。此外，知识的表示和编码也需要人工设计和规范化，这可能存在主观性和局限性。
另外，符号化还涉及到语义理解的挑战。符号之间的关联和语义关系通常是复杂且多样的，而机器在理解这些关系方面可能存在困难。在处理模糊、歧义或逻辑推理问题时，传统的符号化方法可能不够灵活或准确。
为了应对这些挑战，研究者们正在探索基于社会化深度学习的方法，试图通过让机器从大规模数据中自动学习知识和表示并结合人机环境系统，以解决符号化的问题。这些方法可以更好地处理复杂且模糊的知识，并在某些任务上取得了显著的成果。
总之，符号化虽然是智能与人工智能发展中的一个重要障碍，但也有许多方法和技术正在不断演进和改进。未来智能的发展将需要综合利用符号化、非符号化和基于社会文化驱动的方法，以实现更全面、灵活和强大的人机环境系统智能系统。以下是一些正在不断演进和改进的方法：
语言模型：大型语言模型（如GPT-4、BERT）的出现使得计算机能够更好地理解和生成自然语言，从而改善了符号化的能力。
知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，可以将实体、关系和属性以图形方式表示。通过建立和扩展知识图谱，可以更好地表示和组织知识。
逻辑推理：逻辑推理是一种基于规则和推断的方法，可以将符号化的知识应用到问题求解中。逻辑推理技术的发展使得计算机能够更好地进行推理和推断。
归纳和概念学习：通过从数据中归纳出概念和规则，计算机能够从经验中学习并构建自己的知识表示。这些技术可以帮助克服符号化的挑战。
随着智能领域不断发展，我们可以期待更多方法和技术的出现，以改进符号化能力并推动智能与人工智能的发展。
