我们的理智并不是从自然界引出规律，而是把规律强加给自然界，这个强加给自然界的规律是我们由众多的理论中，遴选出的理论来表述的。——伊曼努尔·康德

人是机器吗？为什么是抑或不是？

机器学习中的深度学习模型比较擅长感知类的任务，不擅长推理、推断任务，概率图模型擅长推理任务，但不擅长感知任务。而这两个模型都不擅长人为目的的设计。

如何设计出既能反映感知，又擅长推理，还具有意向目的性的态势感知智能模型呢？

稍微再深入一下，用现有的数学工具、逻辑关系能够做出上述智能模型吗？

退一步说，万一做不出来，这些数学工具和逻辑关系究竟能做出怎样的智能模型或自动化模型？以及做不出怎样的智能模型或自动化模型？

对于已做出的种种智能模型的界限是什么？这些智能模型在与不同人、环境配合中还需要做哪些进一步的研究才能发挥其效益而不是容易产生各种干扰与错误？

数据在人工智能中很重要，在智能中很重要吗？若不是太重要，智能中真正重要的又会是什么呢？会是计算的算法和算力吗？

休谟之问为什么是因果与归纳双重之问？归纳里的演绎规律与演绎中的归纳规律为什么常常会嵌套在一起？智能中的因果论与目的论、归纳演绎与类比隐喻又孰轻孰重呢？

上述问题敬请非人工智能领域的老师回答，THX！：）