人、机具有不同的简化、泛化、反演

人类凭借丰富的经验、灵活的智力和主动的动机，能够基于过往知识和目标需求对问题进行灵活的简化，将经验迁移到类似情境中实现泛化，并通过经验和动机驱动对现象进行深入反演；而机器则依赖预设的算法、规则和数据，按照既定程序进行简化、泛化和反演，缺乏人类的主动性和对复杂情境的模糊理解能力，其行为更多是被动的、基于数据规律和逻辑的，难以像人类一样在多样化的情境中灵活调整和主动探索。

一、简化方面

1. 人的简化

基于经验的简化：人类在面对复杂问题时，会利用以往的经验来简化问题。例如，一个有经验的厨师在烹饪一道复杂的菜肴时，会根据以往做类似菜肴的经验，省略一些他认为对最终口味影响不大的步骤。比如在做红烧肉时，他可能知道在某些情况下，不经过长时间的炖煮，而是采用高压锅快速烹饪，也能达到比较满意的口感。这种简化是基于对食材特性、烹饪原理等经验的综合判断。

基于目标的简化：人的简化还受到目标的影响。如果目标是快速制作一顿简单的饭菜，那么可能会选择一些方便的食材和简单的烹饪方法，如用速冻水饺和速食汤料来准备一顿饭。这种简化是为了满足特定情境下的需求，比如时间紧迫等情况。

2. 机器的简化

基于算法和规则的简化：机器在处理问题时，是按照预设的算法和规则来简化问题的。例如，在图像识别中，机器可能会通过算法来简化图像的特征提取。对于人脸识别，它会通过算法提取关键的面部特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等，忽略掉其他与识别无关的细节，如背景颜色等。这种简化是基于数据和算法的逻辑，而不是像人类那样依赖经验。

基于计算资源的简化：机器在运行过程中会考虑计算资源的限制。例如，对于一个复杂的数学模型，如果计算资源有限，机器可能会采用近似算法来简化计算过程。比如在大规模数据处理时，使用抽样方法来代替对全部数据的处理，以减少计算量。这和人类基于经验和目标的简化方式有很大不同。

二、泛化方面

1. 人的泛化

经验驱动的泛化：人类的泛化能力很强，这是由于人类丰富的经验。例如，一个小孩在学会了骑自行车之后，当他看到摩托车时，能够基于骑自行车的经验，很快地理解摩托车的基本操作原理，如转向、加速等。这是因为人类能够将一种情境下的经验迁移到类似的情境中，这种泛化是基于对事物本质和规律的模糊理解，以及对不同情境之间相似性的感知。

动机影响的泛化：人的动机也会影响泛化。如果一个人有强烈的动机去学习一种新的技能，他可能会更容易将已有的知识泛化到新的领域。比如一个对绘画充满热情的人，他可能会将绘画中的构图、色彩搭配等知识泛化到室内设计中，因为他有动机去探索和应用这些知识。

2. 机器的泛化

基于数据和模型的泛化：机器的泛化能力主要取决于其训练数据和模型的复杂度。例如，在机器学习中，一个经过大量图像数据训练的图像分类模型，能够对新的、未见过的图像进行分类。这是因为模型从训练数据中学习到了图像的特征和模式，能够将这些模式应用到新的图像上。但如果训练数据不够多样化，或者模型过于复杂，机器的泛化能力就会受到限制。

缺乏主动动机的泛化：机器的泛化是被动的，它没有像人类那样的主动动机去探索和泛化知识。机器只是按照程序和数据来执行泛化任务，不会像人类那样因为兴趣、好奇心等动机去主动寻找新的应用场景。

三、反演方面

1. 人的反演

经验引导的反演：人类在进行反演（如从结果推导原因）时，会利用经验。例如，当看到一片湿漉漉的地面时，人们会根据经验推断可能是刚刚下过雨，或者有人洒了水。这种反演是基于对自然现象、生活场景等经验的积累，人们会从众多可能的原因中选择最符合经验的那个。

动机影响的反演：人的动机也会影响反演的深度和方向。如果一个人有很强的探究动机，他可能会对一个现象进行深入的反演。比如一个侦探在调查案件时，会从一个犯罪现场的线索出发，通过各种复杂的推理和反演，挖掘出背后的犯罪动机和过程。这种反演是主动的，受到动机的驱动。

2. 机器的反演

基于算法和数据的反演：机器的反演是通过算法和数据来实现的。例如，在因果推断的机器学习模型中，机器会根据输入的数据和预设的因果关系模型来进行反演。如果输入的是一个产品的销售数据和广告投放数据，机器可以通过算法反演出广告投放对产品销售的影响程度。这种反演是基于数据的规律和算法的逻辑，而不是像人类那样依赖经验和动机。

缺乏主动性的反演：机器的反演是被动的，它没有主动性去深入探索和反演。机器只是按照既定的程序和数据进行反演操作，不会像人类那样因为好奇心等动机去主动寻找更多的反演可能性。