东方算计：象者，像也

西方计算：逻辑 or 实证

人工智能是数学物理的产物，而数学是不完备的，物理仍是在探索中，所以人工智能存在着先天不足，有着大量的脆弱和缺点，具体而言，包括不可解释性，缺乏常识，没有真正的类人学习，在与人的结合使用中，输入端处理过程输出端反馈中存在着不同的隐患。

很多没有专业知识的普通人，也可以具有高智力、好智能、优智慧，反之，很多具有专业知识的人，也可以没有……人处理事情，尤其是带有矛盾的复杂事情，常常是根据实际的变化条件/前提进行各种关系的组合使用。

语言不是思维的边界，符号不可能完全表征思维。人类的思维既有可表征、可公理、可逻辑的成分，也有非表征、非公理、非逻辑的成分，对于前者可用数学、物理等科技方式实现，而对于后者则需要慎用科技工具，以免弄巧成拙、南辕北辙。如人类的智能常常可以反表征、反公理、反逻辑进行。

计算不可能产生理解，“阿罗不可能定理”可以理解为说明了真正公平的选举的不存在。其中根本的原因就是1）人们并非总是进行“真诚（事实）选举”，更多的时候进行的是“策略（价值）选举”（即不真诚的选举）；并且2）没有任何理由能够证明“策略选举”是不好的。

“我”既包括事实也涉及价值，这也是人最难理解的两面，“我思”是“我”的重要成分，机器的“思维”是无“我”性“思维”，作为哲学或智能的第一性问题，“我是谁”问题已有数千年甚至更久远，破解的方法依然可能在“我”之外的（生命内在与社会外在）环境之镜中，没有镜中影，很难认识自己！

人类的态势感知终究不是数学意义上的集合问题，原因在于其中的元素是非同构非同类的，而且会有相同元素（非互异性）产生出现。所以我们可称之为泛集合/伪集合问题。

制心一处，无事不办，知识本身就是不确定性和确定性混杂在一起的一多关系，进而使得人们认知知识的过程变的愈加混乱，也可以认为：所有的知识都是有用的，同时，所有的知识也都是有害的。

机器使用改造后的事实逻辑系统，人类使用个性化价值逻辑系统。

控制论出现之前就有机器了，但没有那么精确，智能论之前的控制论涉及客观事实的数据反馈，比如高射炮打飞机，然而，真实智能论里的反馈则主要是价值性的反馈，能够使用事实与价值混合预、中、后过程性的反馈即为人类计算计的智能过程。

事实中存在着决定论，价值里包含有自由意志。简单地说，计算有决定论，算计含自由意志。人机混合智能的本质就是决定论与自由意志的结合。

“比特”既然可以算公共事实性信息值多少，“古德”就应该可以算个人价值性有效性大小。针对不同的情境，个性化的价值有可能与共性化的事实进行过程或结果上的等价换算，这将会涉及计算计模型中算计的算法问题，算计可以产生数据信息知识经验之间的虫洞。

东方智能常常强调一个事物既是又不是以保留决策的弹性和空间（对同样的事物可以有不同的看法，即从确定的规则条例中看到实践中的不确定性，或从不确定性实践中看到确定性的可能性。），而不是像西方那种“是或不是”的决定论，把最后的决策空间余地给消除了。真正的智能极可能在东方文明产生：中和、平衡、阴阳……

“1+1=2”在数理域、物理域常常是正确的，但对于认知域、信息域和博弈域而言，“1+1/=2”确是常态，如两条信息在一起的效用就可以大于或小于各自每一条的效用。

智力，有效学习知识的能力；智能，恰当运用知识的能力；智慧，有机协调各方的能力，哲学属于智慧领域。

智，Being（道）

慧，Should（义）

Being+Should=BeShould（非常道）