1.世界是由事实和价值共同组成的
1.1 事实由对象、事态及其联系（如语言）构成
1.2 价值是事实在实践中的作用和效果构成
1.3 事实中存在着决定论，价值里包含有自由意志
1.3.1 事实反映有无，价值反映好坏
1.4 每一个事实都具有变价值，每一个价值都可以变事实
1.5 事实与决定相关，价值与自由相关
1.6 事实往往数学，而价值则需要部分数学、部分人学、部分文学……
1.7 事实与价值的差值会衍生出情感与可解释性
2. 事实中的对象包括真实的对象，也可包括虚拟的对象
2.1 真实的对象涉及物理、生理等
2.2 虚拟的对象涉及数理、文理等
2.3 事态是两个对象之间的关系
2.4 联系涉及三个及其以上对象的关系，即多个事态构成
2.5 信息也是一种对象，反映事实不确定的程度（通常用比特衡量其多少）
3. 价值是事实之间的作用及其影响，分为有向价值，无向价值，显性价值，隐性价值
3.1 有向价值是持续利己的增量
3.2 无向价值是持续非利己的增量
3.3 显性价值是当前利己的增量
3.4 隐性价值是非当前利己的增量
3.5 价值是事实相互作用的好坏程度（可用古德衡量其大小）
4. 计算与算计反映了秩序与自由
4.1 事实可以通过数理计算等方法反映各种秩序
4.1.1 计算逻辑通过操作符号和知识进行合格获取：形和式
4.1.2 对数学而言最重要的不是量化计算部分，而是非量化非计算部分
4.1.3数学起源于物理环境，其原始机理与物理规律相似就不足为奇了
4.1.4 “量子计算机”再快，也只是计算，仍不可能解决“算计”的问题
4.2 价值可以通过人类算计等手段自由地反映各种计算所不能反映的关系
4.2.1 算计的逻辑通过操作关系和作用进行破格获取：变与化
4.2.2 算计是人类（或灵长类动物）通过大脑思考而作出决策的过程。这个过程中包括了人的情感、价值观等无法用数学模型来描述的元素，因此永远无法用计算机算法的方式去说明各事物（或元素）之间的确定关系和矛盾（因为他们本质上就是不确定的）
4.2.3 算计里有哲学的透视逻辑和穿越洞察，算计不一定是每一步利益最大化（考虑全部最优），算计包含非逻辑及未发现的逻辑
4.3 计算的计是计数的计，算计的计是计策（谋）的计；计算的算是运算的算，算计的算是盘（庙）算的算
4.3.1算计是从0到1，‘计算’是从1到10、到N
4.3.2 计算是共性的，算计是个性的
4.3.3 计算的长处在封闭时空，算计的优势在开放环境
4.3.4 计算处理可计算性部分，算计对付可判定性部分
4.3.5 在可计算领域，对于任何一个形式数学系统，都必然存在在该系统内无法被证明的真命题，而在可算计领域，常常可以通过强/弱等价等主客观系统进行各种变换，进而实现某种必然存在在该系统内可以被证明的“真”命题
4.4 控制论中强调客观事实的数据反馈（比如高射炮打飞机），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反馈
4.5 不空，不虚，不幻，不智能
4.6 秩序有自然与人为之分，自由也有自律与自纵之分
4.7 算法中的算，包括计算和算计两部分
4.7.1计算是逻辑的理性结构，而逻辑就是推理
4.7.1.1 推理是有规则的
4.7.1.2 规则一般不会变化，但变化却是一种规则
4.7.1.3规则是产生式的，属于自动化范畴
4.7.1.4自动化的本质就是计算的逻辑规则推理，包括与、或、非及其各种组合
4.7.1.5人工智能的物理基础就是数字化与、或、非逻辑及其各种组合计算（尽管也会涉及一些非线性统计概率计算）
4.7.1.6 人工智能是自动化领域的一部分
4.7.2算计是非逻辑的情理结构，而非逻辑不是推理
4.7.2.1非逻辑不按推理程序进行
4.7.2.2 算计穿透着各个推理领域的部分
4.7.2.3这种启发式跨域的能力与感性有关
4.7.2.4感性是生产式的，属于智能化范畴
4.7.2.5智能化的核心就是算计的非逻辑、非规则跨域性感知，包括主要的与、或、非及其各种组合及其之外的洞察
4.7.2.6 自动化是智能化领域的一部分
4.8 算法中的法，是算计的算计
4.8.1法中包括具身性、反身性和离身性
4.8.1.1具身性使用耦合和涌现等概念解释认知过程，而不必要假设一个“表征”的概念
4.8.1.2反身性即认识可以产生认识，行为可以生产行为
4.8.1.3 离身性即认识可以从外部产生认识
4.8.1.4画里的留白、话外的留白都是法，其他部分是算
4.8.2法不是计算
4.8.2.1 法不是计算的法则，是算计的法则
4.8.2.2 计算的法则有情境，算计的法则无情境
4.8.2.3 人工智能有封闭性，智能没有封闭性
4.8.3算法中法大于算
4.8.3.1法不是事实，而是价值
4.8.3.2 事实适用于推算，价值适合觉察
4.8.3.3 法可以反事实推理，也可以反价值推理，还可以跨域（非）推理
4.8.3.4 算在下，自下而上，产生式，有理有据
4.8.3.5 法在上，自上而下，启发式，通情达理
4.8.3.6法能看到远处，算能看到近处
4.8.3.7 人擅长法，机优于算
4.8.3.8算法都是针对特定问题的，问题变了，算法就会随之变化
4.9 “计算计”与深度态势感知
4.9.1计算+ 算计生成“计算计”
4.9.1.1 计算用“是”，算计用“应”
4.9.1.2 计算有源，算计无本
4.9.1.3计算是科学，算计为艺术
4.9.1.4计算计就是深度态势感知
4.9.1.5 计算是已知条件，算计是未全知条件
4.9.2深度态势感知即洞察
4.9.2.1 态是计算，势是算计，感是映射，知是联系
4.9.2.2 态势感知就是用确定性计算计非确定性
4.9.2.3深度态势感知就是计算计事实、价值、责任
4.9.2.4计算一定要情境、场景、态势化，算计则可以非情境、非场景、非态势化
4.9.2.5 计算计过程中会衍生出自主机制，一种在计算与算计之间的恰当切换
4.9.2.6 计算计可以变易、不易、简易，也可以同化、顺应、平衡
4.10 “计算计”不是科学问题，而是复杂性问题
4.10 .1 “机”解决“复”问题，人解决“杂”问题
4.10 .2算计的关键之一就是：是 and 否（不是）
4.10 .3计算的特点之一就是：是 or 否（不是）
4.10 .4计算的“存在”与算计的“存在”不同，计算的“每一个”与算计的“每一个”不同，计算的逻辑量词“存在…使得”、“每一个…有”与算计的逻辑量词也不同
5. 人类与机器反映了自由与秩序
5.1 人机混合智能的本质就是数学决定论与人类自由意志的结合
5.2 人机混合智能中计算与算计的难点在于：a、何时计算与何时算计？（有无规则或概率时）；b、何处计算与何处算计？（事实与价值处）；c、何式计算与何式算计？（单一或组合）
5.2.1 算计出了计算，计算却束缚了算计
5.3 东方智能常常强调一个事物模糊性（既是又不是）、系统性（大局整体观）以保留决策的弹性和空间，而西方往往用“是或不是”决定论实现逻辑的严谨与精确性
5.3.1 “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
5.4 人机之间最难解决的依然是定域与非定域的逻辑必然性与逻辑非必然性关系问题
5.4.1 人机问题的重点与难点在于：
a、输入端：客观数据与主观信息/知识之间的相互验证、混序处理；
b、处理过程：基于规则/统计的推理计算过程与基于经验/应变的非公理算计过程之间的有机协同、高效联动；
c、输出端：逻辑决策与直觉决策之间的快慢平衡、分寸拿捏；
d、反馈过程：事实性反馈与价值性反馈之间的混合叠加、内在纠缠；
e、人机混合：态-势-感-知与势-态-知-感之间的双向通畅、尺度弥聚；
f、测试评价：人智与机智之间的测试指标/评价标准建立、动态管理；
g、人机混合群体智能的关键在于三体以上的协同逻辑构建，而三体及以上逻辑的构建已超出了形式化计算逻辑的范围，需要建立新的形式化算计逻辑体系。
5.4.2 人机交互有两条逻辑：事实逻辑与价值逻辑，即义与利的逻辑
5.5 人机混合智能是情理结构，理性用与或非的组合，感性用是非中的组合。其中物理域是时空结构，认知域是态势感知结构，信息域由物理域结构与认知域结构对应而成，即时空的态势感知行结果，人机环境及其关系用于解释说明离身与具身关系的存在being），行为域反映相互作用的反身性should。意图/动机结构包括感觉（有个东西，红的圆的）、知觉（什么东西，苹果）、情感觉（是否符合我们的需求，开心与否）、直觉（事物发展变化的预感，从哪来到哪去，为什么会出现苹果等等）
5.6 人机混合智能的核心是解决有态无势的问题，就是解决如何通过认知域（感知）把物理域（态）转化成信息域（势）的过程，即解决“数据丰富，信息贫乏”的DRIP（Data Rich Information Poor）问题
5.7 一个智能体是否具有自主性，并不取决于选择范围的大小，而是取决于ta能否自己根据自己的意图行事，或者说，别的智能体能否迫使ta按照其它的智能体意愿，而不是ta自己的意图来行事。
5.8 反智能涉及反人类智能、反人工智能、反人机环境系统智能
6．符号是被人类认知抽象出来的表征
6.1 符号是交互的产物
6.2 符号涉及物理符号、数理符号、心理符号等名称
6.3 符号主义的思想可简单的归结为“认知即计算”（人工智能符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。）
6.4 符号的本质与核心在于能否实现近似的等价或等效（如人类意向性问题的焦点是心智如何表征世界的问题，心智表征的内容与外在世界具有什么关系，是否能用外在的物理世界来实现意向性，也就是对意向性进行自然化的问题。）
6.5 符号本身具有定域性和局限性，智能具有非定域性
6.6 符号比较容易表征事实，却很难表征价值
7. 人类的认知是逻辑与非逻辑的混合
7.1 人类的认知是从具体的形象开始的
7.2 经过婴幼儿时期，人类通过否定渐渐开始形成了具象的抽象
7.3人类的认知既是具身情境化的，又是离身非情境化的，同时还是反身且与世界相互作用的
7.4 人类的认知可以产生能量、信息和温度（恻隐之心，仁之端也；羞恶之心，义之端也；辞让之心，礼之端也；是非之心，智之端也。）
7.5 人类的认知是计算+算计的计算计系统
8.人类目前只发现了部分逻辑
8.1 逻辑包括形式逻辑、数理逻辑、辩证逻辑等等
8.2 形式逻辑主要从形式结构上研究思维的形式和规律，具有明确的指称、固定的范畴和严密的秩序
8.3 数理逻辑又称符号逻辑，是用数学方法研究逻辑或形式逻辑的学科，其研究对象是对证明和计算这两个直观概念进行符号化以后的形式系统
8.4 辩证逻辑是以流动范畴建立起来的科学体系，表现为概念、判断、推理的矛盾运动，抽象和概括人类认识的发展、变化的连续方面，反映客观对象间的辩证联系
8.5 各种逻辑及其组合都存在着非定域性和不稳定性，而且常常相互纠缠、叠加
8.6 逻辑及其组合的不确定性常常是由确定的时间、空间、人机环系统之间的相互作用诱发出的
8.7 统计概率指将确切的测量结果描述为事实上没有被执行（即假定存在未测量的值）是有效的
8.8 未来逻辑体系的发现与建立或许可以引发人机环境系统智能的巨大变革
8.9辩证思维是认知域的一种超决策机制，相当于物理域的因果关系
9 其他
9.1没有比人更高的阶，没有比机更快的算，没有比环境更强的平台
9.2智能是对各种态势进行感知及调整的能力
9.3所有的符号里都包含着非符号，所有的计算里都蕴藏着非计算
9.4东方智能的一多关系不仅涉及事实，而且还涉及价值；西方智能的一多主要涉及客观事实
9.5计算使用参数建模，算计创造参数建模
9.6日常中的意外分为可计算部分和不可计算部分
9.7好的文学家像程序员一样，既是自己又不是自己，游刃有余地在你我他之间不停地切换
9.8全自主并不是完美的智能，完美的智能还应该包括它主和顺应
9.9智能是人机环境生态系统交互所产生出的一种功能力（功能+能力）
9.10智能是科学与非科学的复杂系统，可以打破数理、物理规律
9.11智能的基础不仅仅是现代的数学，需要新的数学体系出现
9.12好的智能不仅是大数据的，还是按需组网的小或无数据
9.13智能是事实与价值混合在一起的开放性计算计决策系统
9.14智能不是万能的（如勇气果敢等），智能里包含反智能
9.15当前的人工智能大潮，并非基于智能机理认识上的重大突破，而只是找到了一种较能利用大数据和计算机特长的强大方法——大数据深度学习
9.16计算态势感知与算计态势感知的区别：大时空尺度捕捉信号/信息的能力
9.17很多因果之间的关系是有阈值的，达到一定阈值时，才联通因果关系或相关关系
9.18信息熵计算出了信息量多少，但是并没给出信息价值大小的表征
9.19控制论的反馈只有客观事实（如数据）的反馈，没有主观价值（如意向）的反馈
9.20 人机环境智能系统需要事实的表征，但还缺少价值的表征
9.21人机混合群体智能的关键在于三体以上的协同逻辑构建，而三体及以上逻辑的构建已超出了形式化计算逻辑的范围，需要建立新的形式化计算-算计逻辑体系
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