机器智能

机器智能是指机器所具有的智能，包括感知能力（如视觉、听觉等）、认知能力（如学习、推理等）和决策能力（如规划、问题解决等）。

机器智能是基于电子元件和计算机硬件。

而机器智能的重组受限于：

机器智能的行为是基于算法和数据的确定性过程，它的每一个决策和行动都可以追溯到特定的程序指令和数据输入。

机器智能的行为是由人类编写的程序所决定的，程序规定了它在特定情况下的操作步骤和反应方式。

即使一些机器智能系统能够模拟情感表达，那也只是基于预设的规则和数据模式，而不是真实的情感体验。

机器智能的本质是基于算法和数据的计算系统，它没有像人类一样的自“我”意识，无法感知自身的存在状态和与其他事物的区别。

人机环境系统通常由多个子系统组成，包括人机交互子系统、机器智能子系统和环境感知子系统等。

在一个智能医疗诊断系统中，人机交互子系统用于医生和患者与系统进行交互，机器智能子系统负责分析医学影像数据等进行疾病诊断，环境感知子系统则用于感知医院内的环境信息（如温度、湿度对医疗设备的影响等）。

另外，机器智能需要大量数据来进行学习和训练，其性能和能力在很大程度上取决于数据的质量和数量，数据是人类提供的，带有主观性和局限性，机器智能无法主动获取和筛选数据，更无法像人类一样对数据进行深入的理解和批判性思考，产生有更价值性的信息感，一旦数据出现偏差或不完整，机器智能的决策和行为就会受到影响。

人类智能不同于机器智能的关键在于：人类可以把事实、价值、知识、逻辑、态、势、感、知进行打碎弥散，还能够在需要时恰好地重组聚合使用，得意忘形，机器智能很难弥聚这些态、势、感、知，常常是得形忘义。

人类智能融合机器智能的关键在于，能够将事实、价值、知识、逻辑、态、势、感、知等要素进行深度打碎弥散，形成一种高度灵活且多元的“知识流”。

而且，随着机器智能的提升，对数据的实时性和准确性要求更高，这就增加了数据处理的复杂性。

机器智能为什么很难产生自主性？