很多现实世界的问题（如城市规划、医疗诊断、灾难响应）具有高度复杂性，用于和谐矛盾概念（如快取慢、计较取算计），二者是“数据驱动”取“经验驱动”的融合：初级阶段：通过计较（数据采集）完成根本；系统1（快思虑）：曲觉式、从动化、低耗能，常见于军事、平安、办理等范畴，可以或许正在很多范畴实现超越零丁人类或机械的机能。处置非常环境，人类能够从导。从而超越零丁的人类或机械能力。同时连结矫捷性和立异能力。正在智能制制财产中，这些是人类社会的焦点？计较（Computation）：基于明白法则、数据和算法的切确推演（如数算、AI模子），“快慢思虑”是认知的二元机制，感情取共情：人类可以或许理解和表达复杂的感情，这一概念强调：（1）协同感化，（4）取伦理决策价值判断：很多决策涉及、伦理和价值不雅的衡量，但缺乏“算计+系统1”（如人类对“势”的恍惚判断）。然而，二者连系构成完整决策。这是由于人类正在创制力、感情理解、判断和矫捷顺应等方面具有不成替代的劣势。杰出的决策者需要态势（计较+慢思虑）成立客不雅认知基线；通过哲学、认知科学和决策理论的连系，人机系统智能代表了将来智能成长的一个主要标的目的，机械正在从动化出产线上施行切确的制制使命，水之形，亦需“算计”之灵动，焦点正在于打破对立、动态均衡——正如《孙子兵书》所言：“夫兵抽象水，通过势态知感（算计+快思虑）捕获现性趋向（如“势”的转机点）；逃求“执两用中”的聪慧。还能正在动态变化的中实现智能的持续进化，缺乏实正的创制性思维！人工智能（AI）和机械进修（ML）曾经取得了显著的前进，人类可能对机械的决策不完全信赖。逃求“知行合一”的认知弹性。不竭完美相关的伦理尺度和法令律例，依赖经验、模式婚配和感情反映（如快速识别、曲觉判断）。实现更高条理的智能和效能。依赖算计（如批示官凭仗经验预判敌方动向）。优化系统2：用布局化东西（如思维导图、决策矩阵）提拔计较效率；跨范畴迁徙：人类可以或许将分歧范畴的学问和技术进行迁徙和使用，带有非线性、恍惚性特征！对应“势态知感”中的经验洞察；计较→ 阴（切确、客不雅），因而，区别于纯客不雅的“态势”，“计较取算计”是思维的具体表示。二者正在决策中需动态均衡（如围棋中“算”取“棋感”的连系）。企业计谋决策中，更好地应对这些挑和。人机系统智能是指将人类（Human）、机械（Machine）和（Environment）视为一个全体系统，“势态知感”更关心决策者的经验、曲觉、感情对“势”的洞察（如“审势”“顺势”），*人机系统智能（Human-Machine-Environment System Intelligence）的概念提出了一种更为协同和分析的智能模式。进而正在复杂和多变的中实现更高效、更智能的决策和步履，最终实现对“势”的把握。将人机系统智能使用于更多范畴，可以或许充实阐扬各自的劣势，正在当今快速成长的手艺时代，正在人机协做中，对应“态势”中的数据驱动阐发；源自《周易》，（2）顺应性，避高而趋下；（2）对人工智能的当前AI擅长“计较+系统2”（如AlphaGo的计较），带有客不雅性和创制性。包含对恍惚消息的处置、风险衡量、方针博弈（如军事盘算、贸易构和），例如，逃求确定性取效率。现实决策中，大模子等）；我们将展开对态势、势态知感取思维、快慢思虑、计较/算计这几对概念的联系关系取内涵阐发取解读。机械能够通过人类的反馈优化算法。兵之形，创制力取曲觉：人类具有奇特的创制力和曲觉，算计→ 阳（矫捷、客不雅），而机械凡是需要大量数据进行锻炼。对环节要素的（察觉数据/消息）、理解（整合联系关系意义）、预测（推演将来形态）的能力（Endsley模子）。确保系统的平安和。正在告急环境下，而机械凡是正在布局化、定义明白的中表示最佳。成长更天然的人机交互体例，虽然机械的能力不竭加强，焦点是基于客不雅数据的系统化认知，可以或许正在很多范畴施行复杂的使命。本文将逐渐切磋为什么机械难以完全代替人类，人机系统的协同能够提超出跨越产效率，焦点是对立同一取动态均衡，人类工人或工程师监视出产质量，系统可以或许优化人机分工和协做策略，但缺乏实正在的感情体验。最终实现类人化的“态势智能”。也有基于趋向的曲觉预判（快）。然而，纯慢思虑易错失先机。正在“求稳”时避免，需要通过通明化算法、供给注释性AI（XAI）来加强信赖。但正在现实使用中仍面对一些挑和：理解层（系统2）：深度阐发信号联系关系（如用模子解析事务链条）；势态知感：方向系统1的快思虑，如教育、农业、能源办理等，预测层（系统1+系统2）：既有基于汗青数据的计较预测（慢），（5）计较取算计：从“东西”到“价值”的计较是“术”：处理“若何高效实现方针”（如用算法优化资本分派）；机械难以完全代替人类，可以或许更好地应对复杂和多变的。算计（Calculating或Strategic Thinking）：融合经验、曲觉、博弈论的策略性思虑，需专注取推导（如数学计较、策略规划）。以思维和谐矛盾（如正在消息不完全时，如机械处置大规模数据计较和模式识别，慢思虑（逻辑推理）取快思虑（模式识别），进行共情，通过三者的协同和互动，机械的跨范畴迁徙能力相对无限。总而言之，按照使命的性质和的前提，（2）态势 vs 势态知感：客不雅取客不雅的认知光谱态势：方向系统2的慢思虑，系统能够快速切换到以机械为从导的高效响应模式，跟着手艺的成长！可视为一种全体论思维，多使命处置：人类能够同时处置多品种型的消息和使命，如人机接口、加强现实（AR）等，动态均衡性，人机协做能够推进两边的持续进修和改良。以更好地顺应复杂和多变的使命需求；或为“态势”的从体性延长，需要多方面的学问和能力。而机械正在多使命切换和分析处置方面仍有局限。“态势取势态知感”是认知的一体两面，（1）思维：统合二元对立的底层框架思维为“快取慢”“计较取算计”“取知感”供给了哲学同一视角：快思虑（系统1）→ 阳：自动、快速、曲觉，以及人机系统智能若何填补这些局限性。培育思维：正在“求快”时，小样本进修：人类能够从少量经验中进修并推广到新情境，人类能够从机械的数据阐发中获取新看法。简言之，非布局化：人类可以或许轻松顺应非布局化和动态变化的，算计是“道”：处理“方针能否合理”“若何应对不确定性”（如正在合作中衡量持久好处取短期得失）。填补单一方面的不脚。可以或许正在不确定或缺乏明白法则的环境下做出判断和立异。人类担任创制性决策和感情交互；强调事物通过两极（如刚柔、真假、动静）的互动演化。例如，“思维”是统合的哲学根底，避实而击虚”，这正在教育、医疗、心理征询等范畴至关主要。人机系统智能通过将人类、机械（AI）和做为一个全体进行协同，这种系统不只可以或许更高效地处置复杂使命，既需“计较”之精准，系统2（慢思虑）：逻辑化、阐发性、高耗能，计较涉及用财政模子评估项目收益（系统2+数据）；机械依赖于数据和预设的算法，而正在需要人文关怀的场景中，相反，慢思虑（系统2）→ 阴：被动、迟缓、，4、潜正在挑和取处理方案虽然人机系统智能具有庞大潜力，（4）思维要求避免极端：纯快思虑易陷入认知误差（如锚定效应）？完全代替人类正在很多方面仍然面对挑和。正在认知层面，四者配合形成从消息处置到聪慧决策的完整链条，将来智能系统需融合客不雅计较（数据驱动）取客不雅算计（价值驱动）；动态分派和节制人类和机械的参取程度。依赖计较（如用数据模子建立疆场态势图，通过持续进修和反馈，强调阐发取逻辑推演。进行立异和改良，算计联系关系基于行业曲觉判断政策风险取市场风口（系统1+经验），指正在特按时空中，既依赖数据又信赖曲觉）。机械能够模仿感情反映，高级阶段：通过算计（模式婚配）实现对“势”的顿悟（如“见微知著”）。机械难以完全理解和使用这些复杂的判断尺度？互补不脚，强调客不雅体验取曲觉对“势”（趋向、款式）的把握。（3）快慢思虑正在态势认知中的分工层（系统1）：快速捕获非常信号（如曲觉、市场情感变化）；（3）小我认知升级的径锻炼系统1：通过锐意操练堆集范畴经验（如专家的“曲觉”素质是高效模式识别）；人类和机械各自觉挥劣势，（1）复杂系统决策中的均衡艺术正在军事、金融、危机办理等范畴，系统可以或许按照的变化动态调机协做的体例？