智能中仍存在着许多未被发现的逻辑

自然规律不仅包括精确的也包括模糊的，即模糊的基本自然律意味着自然界中的现象与规律并不是绝对精确的，存在一定的模糊性和不确定性。因此，用数学来完全描述和预测这些现象可能会有限制。

智能与人工智能（AI）抑或智能化与自动化的区别也在于模糊与精确的问题。智能往往涉及对信息和数据进行模糊处理，通过模糊逻辑、模糊推理等技术来进行决策和判断。而人工智能则是指通过计算机和算法实现的智能化系统，能够模拟人类的智能行为和思维过程。计算与算计的区别也体现了精确与模糊的特点。计算强调的是准确地进行数字运算和推导，结果可以精确地得出。而算计更强调的是对信息和数据的处理，可能会涉及到模糊推理、模糊分类等方法，结果可能是模糊的或者是近似的。模糊性和精确性在自然界、智能与人工智能以及计算与算计等方面都存在差异，这也反映了现实世界中存在的模糊和不确定性的特点。

更高级的人工智能（AI）不仅涉及到精确性，也包括模糊性。在未来人工智能的发展中，模糊逻辑和模糊推理等技术将被广泛应用于处理和表达模糊的信息和数据。这种方法可以帮助解决现实世界中存在的不确定性和模糊性问题。通过模糊逻辑，高级AI系统可以根据模糊的输入数据做出模糊的判断和决策，从而更好地适应复杂、模糊的环境。

智能领域的研究还远未达到完备的理解和掌握。尽管目前已经取得了许多突破和成果，但仍然存在着许多未发现的逻辑和现象。在人工智能领域，深度学习和神经网络等技术已经取得了显著的成就，但我们对于这些模型的内部工作机制仍然知之甚少。神经网络是高度复杂的系统，其中包含了许多隐含的逻辑和决策规则，我们还没有完全理解和解释这些规则。另外，人类智能中存在着诸多复杂的认知过程和决策机制，如创造性思维、直觉判断等，这些过程也尚未完全被揭示和理解。在人工智能的研究中，我们还需要进一步探索和发现这些未知的逻辑和机制。

智能的参考坐标系不仅限于数学物理的坐标系，还可以包括其他领域的坐标系。在计算机科学领域，智能系统常常使用的坐标系是数据空间的坐标系。例如，在机器学习中，数据样本可以以特征向量的形式表示，并在特征空间中进行计算和分析。在人工智能领域，智能体的参考坐标系可以是环境状态空间的坐标系。智能体通过感知环境的状态，并基于该状态做出决策和行动。在认知科学领域，智能系统的参考坐标系可以是认知空间的坐标系。这个坐标系可以用来表示认知过程中的概念、思维模式和知识结构等。

西方的逻辑主要使用基于真值的推理方法，例如经典逻辑中的"与"、"或"、"非"运算符。它建立在两种可能的真假值上，即真和假。然而，东方的非对称逻辑或中介逻辑主张的是非对称性的是非形式。它并不依赖于真值的二元分类，而是关注于更加细致的判断、分析和推理。在中介逻辑中，一个命题可以有多个可能的真实状态，而不仅仅是真或假。因此，东方的是非中逻辑与西方的经典逻辑有所不同。在东方逻辑中，推理更多地涉及到各种可能的情况和细微的差别，而不是简单地将命题归类为真或假。将西方的经典逻辑与东方的是非中逻辑结合起来，可以创造出一种更加丰富和综合的逻辑系统。这种结合可以兼顾经典逻辑的严密性和东方中介逻辑的细致性。通过使用不同的推理方法和分析策略，这种结合可以帮助我们更全面地理解和处理复杂的逻辑问题。