人类的学习能够产生范围不确定的隐性的知识和规则，在实践中，人类的智能也可以被描述为：在现有知识体系之外创造新的知识和技能并解决问题的能力，尤其是能够解决带有矛盾的难题能力。人工智能的基础是样本和逻辑，但人类却可以超越样本和逻辑给出的范围。表面上，人工智能是数据和数理逻辑驱动的，实际上，实践中的算法，除了包括理性程序和数据外，还要包含人的因素、有关制度、交叉环境等，所以智能是一个由相互联系的人、物（机是人造物）、环境等概念通过关系或关系的关系构成的网络。各种感知、学习、使用、协调大都是为了增加对这个网络的理解，促进有基础有意义的创造，进而更好的组织这个网络，而这一切的核心就是人机环境系统的多逻辑关联组合计算与算计。

开放复杂任务情境中充满了偶发的零碎的各种事件，而这些事件又常常是机器学习的数据中需要筛掉的信息，所以系统很难看得见各种关键的偶发事件，更难学得会不能穷举偶发事件所产生的隐秩序和潜逻辑，这或许只能靠人类的生物和社会系统来临机决策，这也就是人工智能很难实现通用智能的根本原因。

在生活中，稍微认真打开一个高级智能体或智慧体，不经意间，你常常就会发现“对立统一+普遍联系+否定之否定”现象，辩证法不是变戏法，胜似变戏法，一会儿山穷水尽，一会儿柳暗花明，一会儿内外交困，一会儿峰回路转，慕然回首，人算之外竟还有天算和地算，真实的智能，哪里仅是区区数学的形式化计算，分明还有非数学的形而上算计在发力吧！

若不信，20年后再回顾一下这次疫情和《中国医生》这部电影，或许，从中能感觉到什么……

真正的智能绝不仅是什么人工的数据、算法、算力，而是包含人类的.....