人間の意識は、参照の仮想と現実の枠役割の結果です。ない仮想基準システム（または仮想マシンの参照システム弱い） - これは、機械が意識を生成することができない主な理由です。
自然言語コミュニケーションでは、文の意味は、多くの場合、完全な理由は、このようなミーティングなど、現実と参照の参照フレームの仮想フレーム間のずれを発生さ、言われていることを決定し、お互いに尋ねていない、「あなたはまだ食べたことがありますか？」、実際には、それが今日含まれていますそれは多くの場合、グリーティング俗語である中国では、朝食、ランチ、ディナーの背景には、あなたはそれがそうで食べるとするどのように感じ、どのように食べて、食べて何を答える必要はありません。ときに人々の交流、すべての関係者の意志（仮想）参照システムは、セマンティクスを生成。AC人間とマシンが、これらは、コントロールのうち、情報の流れの流量との間の相互作用、流れの乱れが生成されるように、方向の変化を暗黙参照系をしばしば失われます。特に誰間パラドックスが通常動員面マニホールド意味で暗黙仮想基準システムは、標準化と統一、およびヒト形態は、多くの場合、それによって反対の矛盾引き起こし、そのような調整メカニズムではないとの間の相いれません。
そう、客観的、意味論は、人々の一種、大会の潜在意識、文法クロスボーダーよりも、柔軟性の間の合意の意味のある要素の使用であり、それは現在の人々の法律は、まだ効果的な認知のルールを形成していないされてそれは物事が複雑になりました。
人工知能解釈可能で、おそらく偽の命題であるシーク。人物Aと人物Bとの間に解釈可能との相互作用は、人物Aのために、人のB自体がブラックボックスで、主観的な判断メインで構成され、最終的には人のBはAさんとどのように現実の人々で、正確ではありませんBが説明されていても、知っているが、この解釈は、おそらく偽、真おそらく真と偽混合（そして時には自らBでは明確に自分の真の意図を言うのは難しいかもしれ - それは感じることができます）説明されていない、彼らのコラボレーションの一貫性の最後の2等は、そのような完全または不完全ダブルス卓球など、発生するお互いの行動や言語の自己認識で、最終的に彼らは、信頼または準信頼形成に依存していますメカニズムは、統合を対話します。だから、人々の間で、人と機械の解釈可能との間で主に経験と個人の行動のメカニズムの知識に頼るその後、原因不明とを説明するのは、緩やかな不可解からである、すなわち、自己理解や解釈が遅いですゆっくりとお互いの相互理解と信頼の基礎を形成します。また、近い将来には、説明のマシン・ツー・マン「理解」とは、ある範囲内で発売される、との範囲内で展開されます。解釈コンピューティングより大きい理解パーソナライズ：すべてまたは人間かどうかは、重要ではないかもしれない解決策を説明することはできません、組織行動、フォームに2つの以上の当事者間の信頼メカニズムの良好な相互作用が、これはインタラクティブな統合の本質があることが重要です。また、それが原因不明の計算が含まれ、解釈計算だけでなく、「知っている」の「汝自身を知れ」！
主な理由は、人間の知性だけではなく、それ自体が、おそらく時空と認知矛盾、情報や知識人は、変化に特徴があるものを扱うことができるのは難しい統合することであるが、それはまた事実であること、他のもの、の文脈にあったという事実変動性のこの相対的欠如を識別するデータ/情報/知識を処理反対の状態機械。さらに重要なのは時間、空間と人間の本来の形ではなく、このような成功した時にヒトや難易度と同じスケール空間（心理的、物理的部分側面）、で、分、室内空間の意思でありますそれは異なっていてもよい。適応人間の学習、推論や判断力、政治改革も変更されている、インシデント法も変更、機械学習、推論や判断の認知的側面にデザイナーのための具体的なメカニズムが開発されているか、特定の時間と空間のミッションのために選ばれました、そして、ユーザの意図に現在の時空ジョブが参照誘発変動のこの認知違い異なる時間/フレームが同期化されていない、多くの場合、まったく同じではありません。
定式化は、人間の知性の効果的な統合の鍵のゲートウェイになります生成するための正式な手段や意向を生産する意図をどのように見つけるかだけタリアを解決しようとしているため、現在の数学、物理的手段は、完全に、この責任を負いかねますスマート - 問題の複雑さの二つの側面、彼らの側の範囲を超えて、よりをカバーすることができません。
AIはスマートではない、ではなく、機械学習アルゴリズムです。同様に、人工知能、機械学習アルゴリズムは、知性ではない、人間の知性は、環境の相互の統合で、（適応）、柔軟な関心が（瞬間をつかむ）する場合、3間（印を参照）、いくつかを知ることです。