现在我们所说的“人工智能” 归根到底还只是围绕着“机器学习”，也就是学习人类所说和所做，但并不涉及到人类“说”和“做”的动机和意图。也就是说，主要将焦点放在了智商上，而不关心情商，即使提及也只是顺便提到的只言片语，更不用说智商和情商的互熵 (也可以叫“能熵”) <注：暂时想不到更好的词，先造一个。指的是智商和情商两者之间的相互关系-相互依存相互制约和相互作用 --的有限范围，我把它称为 ’限制restriction’> 。或者说， 目前只是在模拟人类的智力intelligence（而非“情绪”或“灵力” psyche ）。这时其主题词是“概率”-模拟人类大脑的机械工作机制。其发展路径，从模拟人脑智力表征的概率计算，中间经过智力增强的概率存储，到最后假设检验的概率演算，基本上已经到了机器学习或者说人脑“智力”表征所能及的极限。同时“机器学习模型”的表征就是“语言模型”（机械智能 - AI的辅助推理reasoning工具--挖AI的求实所据 例外的异常处理 : 表面模型 representation-生物可能具备的突出特质的连续演进Evolution<Annotation{Constraint，Operation}, Specification { Attribute，Reference} > （可持续发展的过程。遵循认识存在实象-诸法实相- 的两大法则--分解律和统一律），可以简单地理解为“输入输出模型”或“主参模型”(函数的) 或“转换模型”。
五个发展阶段从能力 （准确说是技能或本领competence） 水平上，可以看成特征系（正向和逆向两个方向，对应前2 的“通用模型”和“N-gram模型”），分类学（自上而下和自下而上的两种分类方法，对应中间的“神经网络模型”和“词向量模型”）和命名法（ 对应最后的也是如今的趋势“大语言模型”--Chat GPT的水平。它应该包含真名和假名两套命名标记）。这些水平中的每一个都取决于并包含早期水平所达到的能力。它们合起来表示了移动机器人 ( a robot) 的技能水平。
而语言本身就是含糊的（技术上无法解决的“内在上的不确定性”。相对好一些的是“歧义性”和“索引词”）。而从功能上说，语言的一个单词会被不加区别地使用语言的两种功能（体现智商的做表述和体现情商的激发情绪）。这就是为什么 我们有些时候会觉得她总是在“一本正经地胡说八道”的原因。她“情商”能力上的缺陷甚至可能是缺失使得“智商"单方面的狭义的“语言模型”变了“味”。
机械智能的单方面发展的平稳进化到了要进入加速进化的“拐点”。
要想跨过去，就不得不去考虑AI的另外两个方面，那就是“因果关系”（说和做的主体 - 思想本身--意向相关项或“质素”）和“现实”（说和做的客体 - 相关的现实世界中的实体--独立存在于意向之外的东西或“质料”）两个方面的模型，二者对应的表征分别是“范畴模型”(机器智能-AI的附加演绎deduction工件 - 查AI的得名所依 例行的常规检查: 表现模型manifestation-有可能的世界的离散近似Approximation{good,fair,poor} 。(需不断迭代的结果。 遵守认知逻辑具象-万象更新-的两个规则--因果律和同一律）)和“逻辑模型”( 科学智能-AI的附属推理inference工程-找 AI的 线索 意外的事故防范 : 表示模型 characteristic-有意义的情境的真假表示Denotation{true,false} （要不断修正的目标。坚持知识概念抽象-万物虚机-的两个原则 - 询问的原则和告诉的原则）。
两者（因果关系和现实）也可以分别简单地理解为“导入导出模型”（或元级别的“元数据仓库的交换exchange模板” - “一般参数模型” (泛函的) 或“映射模型”） ，和“插入删除模型”（或元元级别的“元对象设施的交换interchange模式” - “超参数模型”(虚机的) 或“投影模型”）。
AI的上述三面各自的三个面心对应三个主题词：概率（语言的视角）、机会(逻辑的视角）和知识（范畴的视角）。个人认为：理解语言、逻辑和范畴三者之间立场和观点上以及各自可用的技术上的不同和相同之处是决定AI发展的最重要的因素。
总之，“机器学习”关心的是what和how（what-how平面，权力-责任平面。存在的组织者），而忽略了why (还有 who，when，where) ，她有时会 “一本正经胡说八道”的原因就是 “没心眼”----没有 了知“因果关系“的 ”心”(when-where平面，time-space 平面。概念的分析者)和看清“现实”的“眼”(why-who平面， 时间规模-能力成熟度平面。逻辑的解释者)。这“仨人”正是以软件智能为目标的aaas系统中设计的三个程序版块( 分别是自证分、相分和见分的证明程序 )的所在，它们充当了软件智能的驱动程序driver。
说明--aaas中划分的三种智能及其表现的三种范style：
机械智能：又作“感性智能”（sensitive）。表示基于机械连杆的智能。<条件-反射式>( 提出条件)
机器智能：又作“理性智能”（rational）。代表能对来自环境中的刺激等做出响应的智能。<刺激-响应式> （找出原因）
科学智能：又作“知性智能”或“生命智能” (animate)。指能从经验中学习的智能。<奖励-惩罚式>（给出理由）