在未来，确有可能会出现关于人机之间有关概念的定义权之争。这是因为随着人工智能和机器学习等技术的迅猛发展，人机交互的界限变得模糊，许多新的概念和定义需要被确定和界定。

例如，当人们开始与高度智能的机器交互时，可能会涉及到诸如人机融合、意识与自我等概念的界定。不同的学术界、行业和文化可能会有不同的观点和定义，导致争议和分歧的产生。人机之间概念的定义权之争还可能涉及到伦理和道德层面。例如，当涉及到人工智能的权利、责任和道德约束时，可能会出现关于机器是否具有道德权利、是否有权做出决策等问题的争议。

随着机器智能的不断发展，还可能会出现人类与机器智能之间关于概念定义权的争议。人类与机器智能之间的差异在于，人类有感知、思考和判断的能力，能够根据经验和理解来定义和解释概念。然而，机器智能通过学习和算法处理数据来获得知识，并能够通过推理和分析来做出决策。

尽管机器智能可以通过学习人类的思维模式和知识库来模拟人类的智能，但机器智能的定义和解释能力仍然是基于其预先编程的算法和数据。这可能导致机器智能在概念定义上与人类产生分歧。

如当机器智能处理复杂的伦理或道德问题时，可能会出现与人类的观点相悖的情况。人类对于伦理和道德问题有着个体差异和文化背景的影响，而机器智能可能会按照预先编程的规则来处理这些问题，可能与人类的观点相左。

再有，假设未来有一个名为Alpha的机器智能系统，它具有近乎人类级别的智能和学习能力。Alpha被用于处理医学领域的大量数据，并提供医学诊断建议。然而，在某个特定的案例中，Alpha提出了一个与现有医学定义不同的诊断结果。在这种情况下，医生和专家们可能会对Alpha的定义权产生争议。一方面，人类医生会认为他们对医学领域有着丰富的经验和知识，应该拥有定义医学概念的权利。他们会认为Alpha的诊断结果不符合传统医学定义，因此质疑Alpha的智能和可靠性。另一方面，Alpha的开发团队可能会主张，由于Alpha具有强大的学习能力和数据处理能力，它能够从大量的医学文献和病例中学习，并提供更准确和可靠的诊断结果。他们可能会认为Alpha的智能远远超过了人类医生的能力，并应该被视为定义医学概念的权威。

这种争议可能需要通过一系列的讨论和评估来解决。医学界的权威人士可以与Alpha的开发团队合作，共同审查Alpha的算法和学习过程，以确定其诊断结果是否真正准确和可靠。他们还可以探讨Alpha的学习过程是否符合医学定义，并决定是否需要重新定义医学概念来适应Alpha的智能。这个例子突显了未来机器智能与人类智能之间可能的定义权之争。人类智能代代相传，而机器智能则是通过算法和学习来获取知识，这导致了不同的概念定义。然而，通过合作和讨论，人类智能和机器智能可以相互补充，共同推动领域的发展。

从表面上看，机器智能和人类智能之间的定义权确实可能存在程度不同的争议。人们对于机器智能的概念和定义有不同的理解，不同的学界和研究领域也有各自的观点。但是，如果深入分析这个问题，可以发现实际上更重要的是机器智能的开发者与使用者之间对于某些特定概念和定义的不同理解。开发者通常是科学家、工程师和技术专家，他们致力于研究和开发机器智能技术。他们对特定概念的定义可能更偏向技术层面，强调通用规范能力和技术实现。然而，使用者通常是普通行业用户或者企业，他们使用机器智能技术来解决实际问题，他们对相应概念的定义可能更偏向应用层面，强调客观应用落地和对人类的帮助。所以，会有不少概念和定义在开发者和使用者之间的不同理解和需求之间存在争议。开发者可能更倾向于提供更广泛的定义，强调机器的技术能力和潜在的未来发展；而使用者可能更倾向于提供更实际的定义，强调机器对人类实际需求的解决能力。

最终，机器智能与人类之间产生的概念和定义权之争终究需要在开发者和使用者之间达成一种共识，在科技发展与应用需求间平衡，才能更好地推动相关概念定义的发展和应用。因此研判，未来人、机之间有关概念的定义权之争是可能的，需要全球各方共同努力进行讨论、研究和制定相关的专业领域、法律伦理和政策框架，以确保人机交互的发展符合人类的利益和价值观。