智能技术的发展是基于人类智慧和思维方式的延伸和拓展，人类的智慧和思维方式是智能的基础，人类是智能技术的创造者和主导者。然而，人工智能技术却与人性并不一致，根本上，人工智能技术并不具备人类的情感、道德、意识等特征，因此不能完全等同于人性。

在数学中，拓扑学是一种研究空间形态的数学分支。与几何学不同，拓扑学不关注空间的度量和距离，而是关注空间的形态和结构。因此，拓扑学可以研究在没有任何几何结构的情况下的空间形态。在拓扑学中，我们可以将不同的空间形态抽象为一些基本的拓扑结构，如点、线、环、球等等。这些基本的拓扑结构可以被组合和变形，形成更加复杂的拓扑结构，如拓扑空间、拓扑流形等等。通过这种方式，我们可以将没有任何几何结构的抽象空间形态，用拓扑学的语言进行描述和研究。

智能不仅是数学结构的拓扑，还应该有事实结构的拓扑，更重要的是价值结构上的拓扑。数学结构的拓扑是指智能系统的算法和模型，事实结构的拓扑则是指智能系统对于现实世界的认知和理解，而价值结构的拓扑则是指智能系统所追求的目标和价值观。这种观点认为，智能系统不仅需要具备优秀的数学结构和事实结构，还需要具备符合人类价值观的价值结构。只有这三个方面同时发展，才能实现智能系统的全面发展和更好地服务人类。智能系统的数学结构和事实结构是其基础，它们可以帮助智能系统更好地理解和处理信息。但是，仅有这两个方面还不足以满足人类的需求，因为智能系统的目的是为人类服务。因此，智能系统的价值观也应该符合人类的期望和需要。在实际应用中，智能系统的价值结构可能会受到一些限制和挑战，比如可能存在利益冲突、道德问题等。因此，我们需要在智能系统的发展过程中注重价值观的构建和维护，以实现智能系统的更好服务人类的目标。

将事实和价值混合进行拓扑是一项非常有挑战性的任务，因为事实和价值是完全不同的概念，它们的处理方式也是相差很大的。确定要拓扑的智能主题或问题，这可能涉及许多事实和价值，因此需要有一个清晰的理解；列出与主题或问题相关的所有事实和价值，这将有助于用户了解所有相关方面，并使用户能够更好地理解主题或问题。将事实和价值分开也是非常重要的，因为它们需要不同的方式进行处理，可以根据主题或问题的不同方面来分类，也可以根据其重要性来分类，在某些情况下，事实和价值之间可能存在明显的关系，但在其他情况下，它们可能并不那么清晰。用户需要确定它们之间的联系，以便更好地理解主题或问题。在智能拓扑时，常常可以使用各种工具和技术（如图表、图示、思维导图）等，根据主题或问题的不同方面来组织事实和价值，同时确保它们之间的联系得到清晰呈现。将事实和价值混合进行拓扑是一个复杂的任务，需要用户仔细思考和分析。最重要的是，需要用户保持客观和中立，以确保其分析不会受到任何主观因素的影响。

对于事实与价值而言，人算和天算的区别在于，人算是指人们根据自己的经验和知识，以及对当前情况的判断，推算出未来可能发生的事情或结果。而天算则是指根据自然规律和宇宙的运行规律，以及历史的发展趋势，推算出未来可能发生的事情或结果。机器算则是基于预设的算法和程序进行计算，缺乏人类的主观思考和决策能力，人类可以处理模糊和不确定的信息，并可以学习和适应新的情况和环境，而机器算则需要明确的输入和输出。人算往往受到主观因素的影响，容易出现误判或偏差，而天算则更加客观准确，但也不是绝对的，因为自然规律和历史趋势也可能会受到人类的干预和改变，机器算则需要事先编写好对应的程序才能进行计算。

针对上述分析，未来若要真正实现人性化的智能则需要突破以下几个难点：

1. 数据获取和处理：需要从用户的行为、兴趣、历史数据等多方面获取数据，并进行清洗、处理和分析，以提取用户的个性化需求，这将会涉及数据隐私、数据安全、数据稀疏性等问题。

2. 模型设计和优化：需要设计和优化符合用户需求的模型，包括推荐算法、搜索算法等，这会涉及到模型的可解释性、复杂度、效率等问题。

3. 多源数据融合：需要将多源数据进行融合，如社交网络、搜索引擎、移动应用等，涉及数据格式不同、数据质量差异、数据权威性等问题。

4. 用户行为预测和反馈：需要对用户行为进行预测和反馈，以满足用户需求，包括用户行为的多样性、时效性、隐私性等问题。

5. 人性化推荐的多样性和可控性：需要保证推荐结果的多样性和可控性，以避免推荐算法的“过度个性化”或“过度相似化”问题，牵扯到推荐算法的多样性、可解释性、可控性等问题。

6. 用户对个性化需求的认知和接受度：需要考虑用户对人性化推荐的接受度和认知度，以提高用户体验，与推荐算法的透明度、用户反馈机制等问题有关。

7. 个性化需求与社会责任的平衡：需要平衡个性化需求与社会责任之间的关系，避免个人信息泄露、信息过度收集和滥用等问题，如法律、伦理和社会责任等。