“智能”同时具有可计算性和可算计性的性质，即“智能的计算计二象性”。对“智能的计算计二象性”研究能够从一个全新的角度探讨智能的多维、多重、多域性。通过将“可计算性”和“可算计性”结合起来，我们将能够更全面地理解智能的复杂性和多样性。可惜的是，机器智能或AI只侧重开发了计算性……
一、智能的计算性
例如，人工智能中的深度学习通过算法和数据模型反复迭代优化，表现出可计算的智能：输入数据后，算法依据已有的模型做出推理并产生结果。
二、智能的算计性
与计算性相对，算计性则是对智能更加灵活、模糊的一种理解。它并不依赖于固定的规则和步骤，而是更多依赖于联想、创造性思维和直觉。算计性强调的是应对不确定性和复杂情境时的决策能力，尤其是在缺乏完整信息或明确规则的情况下。算计性的核心特点是：
三、智能的计算计二象性
“智能的计算计二象性”所强调的是计算性与算计性的双重性质，这两者并非完全独立或对立，而是彼此补充、互为补充的。
四、智能的计算计二象性的应用
在现代人工智能的发展中，这种“计算计二象性”已经逐渐显现。深度学习等机器学习技术虽然表现出强大的计算能力，但也存在着面对不确定、不透明问题时的局限性。因此，当前很多先进的人工智能研究都在试图将两者结合，以发挥其各自优势。
“智能的计算计二象性”强调了智能不仅依赖于精确的计算（计算性），还需要应对复杂、不确定环境中的灵活决策（算计性）。这一概念为我们提供了一个更全面的框架，以理解智能在现实生活中的多维性表现。从计算到算计，智能的表现不仅仅是对规则的遵循，也包括对复杂情境的直觉和创新应对。
智能计算计二象性的实质
智能计算计二象性的实质就是人机环境生态系统中的态势感知与势态知感的平衡，即融合了动态人机环境中的感知能力和对未来趋势的预测能力，强调在复杂、不确定的情境下如何通过计算和算计（判断）相互补充，从而实现智能系统的高效决策和灵活适应。
一、态势感知：智能的“计算性”
态势感知是指系统或个体在某一时刻对环境状态的感知、识别与理解，通常是通过大量的传感器、数据收集和计算能力来实现的。态势感知强调的是实时数据的处理和对当前状态的精准认知，这正是计算性智能的体现。
二、势态知感：智能的“算计性”
势态知感则指的是在对当前人机环境的理解基础上，系统能够推测未来可能的状态、发展趋势，并作出相应的决策和行动。这一过程侧重于不确定性应对、趋势预测和灵活调整，是算计性智能的体现。
三、平衡的核心：计算性与算计性的有机结合
智能计算计二象性的实质，是在复杂多变的人物（机）环境中实现态势感知与势态知感的平衡。在现实世界中，单纯依赖计算性（即仅依赖数据处理和规则分析）往往无法应对高复杂度、不确定性的挑战；而单纯依赖算计性（即凭借直觉和经验）又容易陷入误判。因此，平衡这两者的关系，形成有机的互动和补充，成为实现高效智能的关键。
“智能计算计二象性”的实质—态势感知与势态知感的平衡—揭示了智能在面对复杂人机环境系统时，如何通过计算性和算计性的结合，实现对当前和未来状态的综合认知与决策。通过在这两者之间取得平衡，智能系统能够在既有精确性要求的基础上，又能灵活应对未来的不确定性，从而在复杂的实际应用中展现出高度的适应性与决策能力。