​严格意义上说，人、机、环境之间的边界并不是固定的，而是随着技术、文化和社会的发展而演变的。随着科技的进步和新的挑战的出现，我们需要重新思考和界定这些边界，以促进良好的人机环境关系和社会发展。人、机、环境之间的边界划分主要涉及到以下几个方面：

人与机器的边界：人与机器的边界可以根据责任和控制权来划分。在传统的角色分工中，人是决策者和控制者，而机器是执行者。然而，随着人工智能的发展，机器具备了更多的自主性和智能，这使得界定人与机器之间的边界变得更加复杂。在某些情况下，机器可能会进行自主决策和行动，而人只是提供指导和监督。因此，人与机器的边界划分需要考虑到信息的流动、决策权和责任的分配。

人与环境的边界：人与环境的边界可以根据交互和依赖关系来划分。人通过感知、认知和与环境的互动来获取信息和资源，同时也对环境产生影响。这种交互关系将人与环境视为一个整体系统。然而，确切的边界位置可能因具体情境而异。例如，在某些情况下，人与环境之间的界限可以界定为人的身体边界，而在其他情况下，边界可以扩展到人的社会和文化环境。

机器与环境的边界：机器与环境的边界主要关注机器在物理和交互层面上与环境的互动。机器通过传感器和执行器与环境进行信息的获取和输出。这些边界可以根据机器对环境的感知和响应能力来划分。例如，一台机器人可以通过相机、激光雷达等感知设备获取环境信息，并通过电机、执行器等执行设备对环境进行操作。

人、机、环境之间的非时空边界是指它们之间交互和影响的边界，不仅仅局限于物理空间和时间上的限制。这些边界涉及到人与机器的交互、态势感知、事实与价值、数学物理、常识、通用AI等方面。

一、智能中的非时空特性

智能中的非时空特性指的是人类智能中一些与时空无关的特征，包括但不限于以下几个方面：

抽象概念：人类可以理解和使用抽象概念，如“自由”、“正义”等，这些概念并不具有明确的时空标识。

语言运用：人类能够使用语言进行沟通和传递信息，而语言本身也是一个非时空的符号系统。

判断和决策：人类可以根据多种因素（如情感、价值观、经验、知识等）做出判断和决策，其中很多因素并不直接与时空相关。

创造性和想象力：人类可以进行创造性思维和想象力发散，产生新的概念、想法和艺术作品，这些都是非时空属性的表现。

自我意识：人类具有自我意识，能够认识自己的存在并对自己的行为和想法进行反思和调整，这也是一个非时空的特征。

这些非时空特性对于智能系统的发展具有重要的借鉴作用。例如，在自然语言处理领域，研究人员通过对语言运用中抽象概念的处理，实现了智能问答和机器翻译等应用。在决策和规划领域，研究人员借鉴人类判断和决策的思路，开发了基于价值和社会规则的智能决策系统。此外，在人机交互和创造性领域，非时空属性的考虑也为智能系统带来了更多可能性和灵活性。因此，考虑和模拟一些非时空特性，对于实现更智能、更自然的人机交互和机器智能，具有重要的意义。

二、态势感知中的非时空特性

在态势感知中，非时空特性主要指的是一些与时间和空间无关的特征，可以帮助我们理解和分析各种情境下的态势。以下是一些常见的非时空特性：

上下文理解：非时空特性中的上下文理解是指对信息、事件或行为背后的背景和相关因素进行理解和分析。这可以包括历史数据、社会文化背景、用户偏好等。通过了解上下文，我们可以更好地理解和解释当前的态势。

感知和情感：非时空特性中的感知和情感是指人类对环境和事件产生的感受和情感反应。这可以包括心理状态、情绪、态度、偏好等。考虑到人类的感知和情感，可以更准确地理解和预测态势的变化和影响。

关联和关系：非时空特性中的关联和关系描述了不同要素之间的相互作用或关联关系。这可以包括物体之间的关联、人与环境的关系、事件之间的关联等。通过分析这些关联和关系，我们可以获得更全面的态势感知。

意图和目标：非时空特性中的意图和目标描述人类的意图、目标和动机，以及行为背后的目的。这可以包括个体或群体的意图，以及他们希望实现的目标。了解这些意图和目标可以更好地理解态势中的行为和决策。

信任和信念：非时空特性中的信任和信念描述人类对信息来源、行为者或系统的信任和信念。这可以包括信任度、可信度、值得依赖等方面。考虑到信任和信念，可以更好地评估和解释态势中的可靠性和可行性。

这些非时空特性在态势感知中起着重要的作用。通过将这些特性纳入模型和算法中，我们能够更全面、准确地感知和理解不同情境下的态势，并做出相应的决策和行动。

三、事实与价值的非时空性

在人工智能和机器学习等领域，事实和价值的非时空性也是需要考虑的。为了让机器正确理解和处理人类的价值观和态度，研究人员需要开发相应的模型和算法，使机器智能可以处理和分辨出事实和价值之间的差异。这对于实现人机协同和人工智能的发展都具有重要的意义。事实与价值是非时空概念，其非时空性表现在以下两个方面：

事实的非时空性：事实是独立于时间和空间的，它们在不同时间和空间中都是不变的。例如，“地球是围绕太阳公转的”这个事实，无论在哪个时间点和空间中都是成立的。

价值的非时空性：价值是主观的、文化的和历史的，不同的人、不同的文化和历史时期可能有不同的价值观。例如，“民主自由”、“和谐社会”等价值观，并不具有明确的时间和空间标识。

在现实生活中，事实和价值常常交织在一起，难以区分。例如，在政治、道德、法律等领域，事实和价值经常密切相关。在处理这种情况时，我们需要意识到事实和价值有所区别，避免将价值观强行加入到事实中。

四、人机融合的非时空性

人机融合是指人类与机器之间的深度交互和协同工作，它涵盖了多个领域，包括人机界面、认知增强、智能辅助等。人机融合的非时空性主要表现在以下几个方面：

任务分工和协同：人机融合中的非时空性体现在任务的分工和协同上。人类和机器可以根据各自的特长和能力进行有效的任务分配和协同工作。例如，在医疗诊断中，医生可以借助机器的图像处理和大数据分析能力，实现更准确的诊断结果。

灵活性和可调节性：人机融合可以根据不同的时间和空间需求进行灵活调整。人类可以根据具体情况选择合适的机器辅助工具或系统，并根据需要进行调整和配置。这种灵活性和可调节性使人机融合可以适应不同的工作环境和任务要求。

深度学习和知识传递：人机融合中的非时空性还表现在深度学习和知识传递上。人类可以通过与机器的交互和学习，不断积累知识和经验，并将这些知识传递给机器。机器则可以通过大规模数据的学习和模型训练，为人类提供更准确和高效的辅助。

个性化和用户体验：人机融合还可以根据个体的需求和偏好进行个性化定制。机器可以根据个体的反馈和数据分析，提供个性化的服务和辅助功能，以提升用户体验和工作效率。这种个性化适应性使得人机融合更加贴近个体的需求和情境。

简而言之，人机融合的非时空性体现在任务分工、灵活性、深度学习和个性化等方面。通过合理利用和整合人类和机器的优势，人机融合可以实现更高效、智能和个性化的工作方式和体验。

五、常识中的非时空性

常识中的非时空性是指那些超越时间和空间限制的普遍适用的知识或原理。以下是一些常见的常识中的非时空性：

逻辑规律：逻辑规律是指那些独立于时间和空间的思维规律。例如，排中律（要么A成立，要么A不成立）、爱因斯坦的相对论中的逻辑推理等都是不受具体时间和空间限制的。

数学定理：数学定理是普遍适用的证明和规则。例如，费马定理、勾股定理等数学定理不依赖于具体的时间和空间条件。

伦理原则：某些道德和伦理原则也具有非时空性。例如，不伤害他人、诚实守信等原则在不同的文化和历史背景下仍然被广泛认可。

自然法则：一些自然科学的基本法则和原理具有非时空性。例如，能量守恒定律、热力学第二定律等规律在不同时间和空间条件下都成立。

这些非时空性的常识作为人们的普遍认知，在生活和学习中发挥着重要的作用。它们帮助我们理解世界、推理思考，不受具体时间和地点的限制。然而，需要注意的是，一些特定领域的常识可能会受到文化、历史和社会背景的影响，因此在具体情境下可能会有所差异。

可解释性是常识中的非时空性之一，它描述了可以被人类认知和理解的普遍适用规律或原理。这些规律或原理并不依赖于具体的时间和空间条件，但是它们需要被人类认知和理解才能发挥作用。例如，物理学中的牛顿定律、热力学的基本法则、原子结构的基本原理等都具有可解释性。它们提供了关于物质世界和自然界的普遍规律，在科学研究和工程实践中起到了重要作用。另外，数学中的许多定理和公式也具有可解释性。例如，欧几里得几何中的勾股定理、微积分中的导数和积分等都是易于被理解和解释的。

六、数学是非时空的

数学被称为非时空的，是因为数学是一种抽象的学科，它研究的对象不依赖于具体的时间和空间条件。数学是一套逻辑严谨的符号系统，通过定义、公理和推理建立起来的。数学的概念和原理可以应用于各个领域，包括物理、工程、经济等等，但数学本身并不受这些领域的具体时间和空间限制。一个数学定理或公式在不同时间和空间条件下依然成立，不会因为具体情境的改变而改变。例如，勾股定理是一个数学定理，它描述了直角三角形中三边之间的关系。无论在何时何地，只要条件满足，勾股定理都是成立的，不受具体时间和空间的限制。

数学的非时空性使得它成为一种普遍可应用的学科。在科学研究中，数学起着重要的作用，可以描述、分析和预测自然界中的现象。同时，在技术和工程领域，数学也是解决问题和优化设计的重要工具。

尽管数学本身是非时空的，但它的应用仍然可以涉及到特定的时间和空间条件。在具体的问题中，数学可以用来建立模型、推导方程式，然后根据具体的时间和空间条件进行求解和分析。这种应用使得数学成为联系抽象理论与实际应用的桥梁。

七、非时空性与时空性

时空性和非时空性是描述事物属性的两个方面，时空性涉及到时间和空间的限制，而非时空性则指独立于时间和空间的属性或存在。我们可以通过分析时空性和非时空性来深入理解事物的本质和规律这对于人、机、环境的分界划分具有重要的意义。

时空性：时空性是指事物存在于特定的时间和空间中。时指时间，空指空间。时空性决定了事物发生、存在和发展的具体时刻和地点。例如，我们常说的历史事件发生在某个具体的时间和地点，这就是时空性的表现。

非时空性：非时空性指的是不依赖于时间和空间的性质或属性。它与时空分离，不受时间和空间限制，独立于具体的时间和地点存在。例如，抽象的数学概念、一些普适的规律和原理，都具有非时空性。

另外，时空性和非时空性在许多领域都有应用和意义。在科学研究中，我们需要考虑事物的时空属性以及非时空属性，以便更好地理解和解释现象。在哲学和宗教领域中，也经常思考关于时间、空间和超越时间空间的存在的问题。

八、现有的AI建构体系很难实现通用AI

现有的AI建构体系很难实现通用人工智能，主要有以下几个原因：

复杂性：通用人工智能要求在各种领域和任务中展示出与人类智能相媲美或超越人类智能的能力。这意味着需要涵盖广泛的知识、理解复杂的语义、具备推理、判断和逻辑能力，并能在不断变化的环境中适应和学习。实现这样的复杂功能需要跨多个学科领域的深入研究和技术突破。

数据需求：通用人工智能需要大量的高质量数据来进行学习和训练。然而，在某些领域和任务中，获取这样的数据可能非常困难，或者存在数据的稀缺性和不完整性。此外，通用人工智能需要处理和理解不同类型和形式的数据，包括文本、图像、声音等，这增加了数据处理的复杂性。

迁移学习和泛化能力：通用人工智能需要具备迁移学习和泛化能力，即能够将在一个领域或任务中学到的知识和经验迁移到其他领域或任务中。然而，目前的AI系统在处理领域迁移和泛化问题上仍面临挑战。许多AI模型在特定任务上表现出色，但在未经训练的领域或新任务中可能无法产生合理的结果。

伦理与安全的考虑：实现通用人工智能也引发了一系列重要的伦理和安全问题。例如，如何确保人工智能系统的决策是公正、透明和可解释的？如何防止恶意使用和滥用人工智能？这些问题需要深入思考和有效监管。

尽管现有的AI建构体系存在上述挑战，科学家和研究人员仍然在不断努力推动人工智能的发展。随着技术的进步和创新的推动，我们可能会看到对通用人工智能的实现做出更大的突破。

九、人、机、环境之间可以相互拓扑

人、机、环境之间可以相互拓扑和互补。拓扑是指将一个事物的特征或能力扩展到另一个事物上，使其具备类似的功能或表现。在人机环境系统智能中，人的能力可以通过技术手段转移到机器上，从而增强机器的智能化水平。例如，人的认知和决策能力可以通过机器学习和推理算法来实现，使机器能够根据数据和模型做出复杂的决策。同时，机器的智能化技术也可以为人提供更好的支持和增强。例如，机器可以处理和分析大量的数据，提取有用的信息，并为人提供决策和行动建议。此外，环境也可以通过传感器和物联网技术来感知人和机器的活动，并提供相应的反馈和交互。这样的环境感知和交互能力可以帮助人和机器更好地理解和适应周围的环境。

通过人、机、环境之间的相互拓扑，我们可以实现更高水平的智能化和协同。人的能力可以与机器的计算能力相结合，发挥各自的优势，共同解决复杂的问题和完成任务。环境的感知和交互能力可以提供更好的用户体验和支持，使整个系统更加智能和灵活。

人、机、环境之间可以相互跨时空拓扑，它们之间的相互作用和影响不仅仅局限于特定的时间和空间范围。这种非时空的拓扑关系使得人、机、环境能够在不同的时间和空间中相互连接和影响。例如，人们可以通过使用互联网和电子设备进行远程交互，无论彼此之间的物理距离有多远。人们可以通过电子邮件、视频通话、社交媒体等方式与远在世界各地的人进行沟通和交流。同样地，机器也可以通过网络等方式与人们进行远程交互。例如，远程控制机器人、智能家居设备等，人类可以通过网络远程控制它们，无论自己身在何处。环境对人和机器的影响也可以在不同的时间和空间中发生。例如，全球气候变化对全球范围内的人类和机器都产生了长期和广泛的影响，不受特定地点和时间的限制。

十、我们只能感受到重复，很难感受到因果

感受到的重复：在我们的日常经验中，我们确实可以感受到一些重复出现的模式或事件。例如，天日的更替、季节的循环、心脏的跳动等。这种重复性的现象使得我们能够建立起对时间和周期的感知和认知。我们基于这种感知能力，可以预测和期待未来的事件。

感受不到的因果：相比于重复，人们通常很难直接感受到因果关系。因果关系是指一个事件或行为产生的结果与其前因后果之间的关联。因果关系涉及到因果链条上的多个环节，而我们的感知系统更倾向于注意到表面上的现象和模式，而忽略了其中的复杂因果关系。

虽然我们的感知能力在感受到因果关系方面有限，但人类通过科学方法和推理能力逐渐理解了许多自然界中的因果关系。科学研究的目的之一就是通过实验证据和数据来揭示事物之间的因果关系。通过观察、实验和分析，我们可以识别出事件之间的因果联系，并用科学理论来解释这些关系。总的来说，我们可以通过感知和经验间接了解因果关系，但直接感受到因果关系是有限的。科学方法和推理是揭示和理解因果关系的重要工具。

就像我们只能感受到自变量 x 和 y，并且无法直接感受到函数 f(x) 的值。

在数学中，函数 f(x) 可以被看作是自变量 x 和因变量 f(x) 的关系。我们可以通过给定不同的 x 值来计算对应的 f(x) 值。而自变量 x 和 y 是我们可以直接感受和观察到的数值或量度。虽然我们无法直接感知到函数 f(x) 的值，但我们可以通过一些方法和技术来近似或推测函数的行为和特征。例如，我们可以选择一些特定的 x 值，计算对应的 f(x) 值，然后通过这些离散的数据点来描绘函数的曲线。这样，我们可以得到一个关于函数 f(x) 大致形状和趋势的概念。此外，通过数学建模和统计分析等方法，我们还可以利用已知的数据和模型来预测和估计函数 f(x) 在未知自变量 x 值处的取值。这种方式允许我们通过已有的信息来推断未知的函数值。

虽然我们无法直接感受到函数 f(x) 的值，但我们可以通过观察和计算一些特定的自变量和因变量值，并利用数学方法和模型来推断和预测函数的行为。这样，我们可以通过间接方式理解和研究函数 f(x) 的特性和变化。

十一、我们的态势感知常常是意识拓扑后的

态势常常是被主体感知拓扑后的态势，这里提到的“被主体感知拓扑后的态势”可以理解为个体或主体在感知和理解环境信息时，经过个体的思维加工和认知处理后形成的对环境态势的认知和理解。在这种情况下，个体或主体通过自身的感知能力、认知过程和思维模式，对原始的感知信息进行筛选、整合、解释和归纳，从而形成对环境态势的独特认知。这种认知可能基于主观经验、知识背景、学习历程以及与环境的交互等因素。

原生态感知：原生态感知指的是我们直接从环境中获得信息的感知方式，即通过感官输入（如视觉、听觉、触觉等）来感知外界事物和现象。这种感知方式是基于我们的感官器官与外界刺激之间的直接交互。原生态感知强调的是对外部世界的直接观察和感受。

意识拓扑感知：意识拓扑感知则更多地涉及到我们对感知信息的加工、解释和理解。这种感知方式是基于我们的认知过程和思维模式。在这个过程中，我们会对原生态感知所获得的信息进行筛选、整合和诠释，形成对事物和现象的理解。意识拓扑感知强调的是对感知信息的加工和解读，涉及到个体的经验、知识和思维模式。

我们的态势感知常常是意识拓扑后的，这意味着我们对外界的感知并不仅仅依赖于原生态的感知方式，而是通过意识的参与和加工来进行更深层次的理解。这种意识拓扑的感知方式使我们能够对环境中的复杂信息进行分析、归类和推演，并在此基础上做出决策和行动。

需要指出的是，意识拓扑感知也具有一定的主观性和局限性，因为每个人的经验、知识和思维方式都不尽相同。不同的个体可能会对同一事物产生不同的感知和理解。因此，对于态势感知的研究和应用，需要考虑到个体差异以及意识拓扑感知的主观性特征。

本文参考了大语言模型