智能不僅僅是一個産品或系統的問題，它更是一個涉及人、機器和環境之間複雜互動關系的系統生态問題。以下是幾個方面的原因：
1、智能需要人與機器之間的有效協作和互相配合。智能系統的設計應考慮使用者需求和體驗，充分了解人類的認知、行為和情感特征，并提供友好的界面和互動方式，以便人們能夠與智能系統進行高效溝通和合作。
2、智能系統需要在不同的環境條件下工作，并根據環境的變化進行适應和調整。這包括對傳感器資料的解釋和了解，對周圍環境進行推理和決策，并采取相應的行動。智能系統要适應不同的環境場景和任務需求，能夠适應性地應對各種挑戰和變化。
3、智能系統需要通過大量的資料來訓練和學習，進而具備對資訊的了解和分析能力。資料的品質、多樣性和時效性對智能系統的性能至關重要。智能系統還應具備學習和演化的能力，能夠持續改進和優化自身的表現，并通過回報機制不斷提升智能水準。
4、智能的發展和應用對社會産生廣泛的影響，涉及倫理、隐私、安全等諸多問題。智能系統的設計和應用需要考慮人類價值觀、法律法規以及社會的可持續發展需求。這包括確定智能系統的公平性、可解釋性、透明度，并避免濫用和歧視等不良後果。 從以上内容我們不難看出，智能不僅僅是一個單一的産品或系統問題，而是一個綜合考慮人、機器和環境互相作用的複雜生态系統問題。隻有在符合人機環境系統生态的基礎上，智能技術才能更好地為人類提供服務，推動社會的進步和可持續發展。但是，單純地使用人工智能技術之後，人們會發現經常有"事實充分價值貧乏"或"資料豐富資訊缺乏"現象。
"事實充分價值貧乏"現象指的是在某些情況下，盡管我們可以輕易地擷取到大量的事實資訊，但這些事實并未為我們提供足夠的價值和意義。這種現象在資訊時代尤為突出，人們在面對海量的資料和資訊時可能感到困惑和迷失。這種現象常常是由于資訊超載（當我們面臨大量的事實資訊時，很容易被各種資訊淹沒，無法有效地篩選出有價值的内容。這需要我們具備資訊素養和批判思維能力，學會區分事實的真實性和可信度）、主觀偏好和價值觀（每個人的主觀偏好和價值觀念不同，這也會導緻對事實的選擇性關注和解讀。人們傾向于選擇與自己已有觀點一緻的事實，而忽略或貶低與之相悖的資訊）、資訊過載與表面知識（雖然擷取事實資訊變得更容易，但我們常常隻是停留在事實的表面，缺乏對事實的全面了解和深入思考。這使得事實難以産生更深層次的洞察和價值）、資訊的關聯性和上下文（單獨的事實往往無法提供足夠的價值和意義，需要将其放置在更廣闊的背景和上下文中進行了解。隻有在關聯的資訊網絡中，事實才能真正産生連貫性和有意義的解讀）等原因所造成。是以，面對"事實充分價值貧乏"現象，我們應該培養批判性思維能力，注重對事實資訊的篩選和驗證，同時保持開放和多元的視角，将事實放置于更廣闊的語境和背景中進行了解，以尋找事實的内在價值和意義。同時，我們也需要意識到資訊并非全部，深度思考和問題探索同樣重要，這有助于我們更好地把握資訊的價值與意義。
人機融合智能可以通過資料挖掘和大資料分析、自然語言處理和文本分析、專家系統和知識圖譜、智能推薦和個性化服務等技術手段，解決"事實充分價值貧乏"現象。通過結合人類的智慧和計算機的能力，可以提供更加豐富、準确和有意義的資訊，幫助人們更好地了解和應用事實。但是，目前，這些技術手段還存在以下幾個方面的問題：
1、資料挖掘不精确和大資料分析不可靠
在進行資料挖掘和大資料分析時，資料的品質對結果的準确性至關重要。如果原始資料存在噪音、缺失值或不完整的問題，或者沒有經過合适的預處理和清洗，那麼分析結果可能會受到影響并産生誤差。是以，在進行資料分析之前，應該注重資料的品質管理和有效的預處理步驟。
資料挖掘和大資料分析涉及多種方法和模型的選擇。不同的方法和模型在不同場景下表現可能有所差異。選擇合适的方法和模型需要考慮到資料的特點、問題的定義以及分析的目标。若選擇的方法或模型不合适，或參數設定不準确，将導緻結果的不精确和不可靠。是以，在選擇方法和建立模型時，需要綜合考慮并進行充分驗證和評估。
資料挖掘和大資料分析的結果通常需要解釋和驗證。單一的分析結果并不能代表全部事實，還需要進一步的解釋和驗證。這包括與領域專家的讨論、實驗驗證和結果的可靠性評估等方式。隻有在多方面、多層面的解釋和驗證後，才能更準确地評估分析結果的可靠程度。
資料挖掘和大資料分析是由人來指導和執行的過程。人的專業知識、經驗和判斷起着關鍵作用。合适的資料選擇、問題定義、方法應用以及結果解讀都需要人的參與和決策。是以，在進行資料挖掘和大資料分析時，人的角色不可或缺，并對其所做的決策和處理負有責任。
資料挖掘和大資料分析的準确性和可靠性需要綜合考慮多個因素。隻有在合适的資料品質管理、方法模型選擇、結果解釋與驗證以及人的積極參與的基礎上，才能得到更精确和可靠的分析結果。此外，還需謹記資料分析本身不能替代人的判斷和決策能力，需要理性看待其局限性并進行有效的補充和評估。
2、自然語言處理不自然和文本分析不深入
自然語言處理技術在處理人類語言時，尤其是在涉及上下文、語義了解和語用等方面，仍存在一定的困難。盡管NLP算法能夠進行文法分析、詞性标注和命名實體識别等任務，但對于複雜的句子結構、多義詞、語言的隐含含義等問題，其表現可能不如人類直覺和了解。是以，在某些特定的語境下，NLP系統生成的文本可能會顯得不夠自然，缺乏人類語言的靈活性和流暢性。
在進行文本分析時，有時可能無法深入挖掘文本的内涵和潛在資訊。雖然文本分析技術可以應用于情感分析、主題模組化、關鍵詞抽取等任務，但它們通常隻能基于表層資訊進行處理，而缺乏對文本背後含義和上下文的細緻分析。文本中的歧義、文法錯綜複雜的結構以及情感色彩等因素，有時可能需要更深入的人工分析和判斷才能得到準确的結果。
盡管自然語言處理和文本分析在某些方面存在局限性，但它們仍然是極具價值的技術和方法。通過進一步提高和改善，自然語言處理技術可以幫助實作機器與人類之間的溝通和互動，促進自動化和智能化應用的發展。
3、專家系統不專家和知識圖譜不知識
盡管專家系統可以通過規則、邏輯和資料推理等方式模拟專家的知識和經驗，但它們并不能完全代替真正的領域專家。專家系統可能會受到知識擷取的局限、難以處理複雜問題、缺乏實踐經驗等方面的限制。是以，在某些特定領域或複雜情境下，專家系統的表現可能會有限。
知識圖譜本身隻是對知識的結構化表示群組織，并不能了解和産生新的知識。知識圖譜中的資訊通常來自于人類專家的整理和抽象，但它們缺乏對知識的真正了解和推理能力。知識圖譜可以提供豐富的關系和語義資訊，幫助我們在不同實體之間建立聯系，但它們本身并不具備深層次的智能和認知。
雖然專家系統和知識圖譜在某些方面存在局限性，但它們仍然是有價值的工具和技術。專家系統可以幫助人們進行決策支援、問題解決和模拟專家行為等任務。知識圖譜則有助于知識檢索、資訊推薦、語義了解和智能應用等領域。盡管它們各自存在缺陷，但結合其他技術和方法，可以進一步提升其性能和效果，實作更加智能和全面的應用。
4、智能推薦不智能和個性化服務不個性
一般而言，智能推薦和個性化服務的效果很大程度上依賴于收集和分析使用者的資料。然而，如果資料采樣存在偏差、收集不全或者資料品質較低，就容易導緻推薦結果和個性化服務的不準确性，無法真正滿足使用者的需求。另外，部分智能系統雖然在資料處理和計算能力上表現出衆，但卻缺乏對使用者行為和意圖的深入了解。這種情況下，推薦結果僅基于統計規律或相似性比對，無法真正了解使用者的喜好和背後的動機，導緻推薦内容缺乏智能性和個性化。還有，有些個性化服務受限于特定平台，僅僅推薦使用者已有興趣和互動過的内容，忽視了多樣化的資訊和觀點。這種過濾現象可能導緻資訊孤島和思維定勢，使得個性化服務缺乏多樣性和創新性。
面對上述問題，我們可以采取以下措施來改善：
首先要加強資料收集、清洗和驗證，確定資料具有廣泛性、代表性和準确性，避免資料偏差或者缺失對推薦結果的影響。給使用者提供更多主動選擇的機會，鼓勵他們參與進個性化服務的建構過程，并提供回報意見。其次，可以通過使用者的明示或暗示回報，系統可以更好地了解使用者的真實需求和偏好。還有，不隻依賴單一的推薦政策，可以結合基于協同過濾、内容了解以及深度學習等不同方法，建立更豐富和綜合的推薦模型。同時，引入使用者社交網絡資料和其他領域的相關資訊，打破封閉環境，提供更全面和多元的推薦服務。最後，增加智能系統運作機制的透明度，向使用者展示推薦的原因和過程，讓使用者能夠了解和信任推薦結果。同時，加強隐私保護措施，確定使用者的個人資料不被濫用或洩漏。總之，改善智能推薦和個性化服務需要綜合考慮資料品質、使用者參與、算法優化和隐私保護等方面的因素。通過不斷改進和創新，可以提升智能推薦和個性化服務的準确性、智能性和個性化程度，更好地滿足使用者的需求。
