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智能并不是单一的技术问题，而是一个包括技术、人类智慧、社会制度和文化等多个方面的综合体，常常涉及技术变革、系统演变、运行方式创新、组织适应。智能是指人类的思考、判断、决策和创造等高级认知能力，可以通过技术手段来实现增强和扩展。但是，技术只是智能的一部分，智能还包含着人类的经验、知识、价值观和文化背景等方面，这些都是技术所不能替代的。因此，智能的发展需要技术与人类智慧、社会制度和文化等多个方面的融合，才能更好地服务于人类的需求和发展。

智能与物质、能量和信息之间存在着密切的关系。具体来说：1. 物质：智能需要依托物质进行实现。例如，人类的智能是依赖于大脑这一物质器官的，而智能技术的发展也需要依托于计算机、芯片等物质设备。2. 能量：智能技术的发展需要消耗大量的能量，例如，计算机完成复杂计算需要消耗大量的电能。同时，智能技术的应用也可以帮助我们更有效地利用能源，提高其利用效率。3. 信息：智能技术需要处理和利用大量的信息，例如，机器学习需要大量的数据集来训练模型。同时，智能技术也可以帮助我们更好地获取、处理和利用信息，提高信息的利用效率。因此，智能、物质、能量和信息之间是相互依存、相互作用的。只有在这些方面的综合作用下，智能才能得到更好的发展和应用。

智能中主体性非常重要。主体性是指个体或集体在自身内部具有自我意识、自我决定和自我行动的能力。它是人类思想、意识和行为的主导力量，是人类自我实现和自我超越的基础。主体性是一种自我意识和自我决定的状态，在这种状态下，个体或集体可以自主地选择自己的行为和思想方向，从而实现自我价值的实现和自我意义的创造。

人与机器的主体性相同点是：1. 主体性都具有感知、思考、行动的能力；2. 主体性都可以进行自我学习和自我完善；3. 主体性都可以对外界进行响应和作出反应；4. 主体性都具有自主性和自我决策的能力；5. 主体性都受到环境和经验的影响。

人与机器的主体性不同点是：1. 人具有情感、意识和灵魂等高级特性，而机器则没有；2. 人具有自我意识和自我认知的能力，而机器则只能进行程序化的计算和执行；3. 人具有自由意志和选择的能力，而机器则只能依据程序进行操作；4. 人具有创造性和想象力，而机器则只能进行已经编程好的操作；5. 人具有道德和伦理的观念，而机器则没有。

“人的行为的改变取决于动机、能力和提示或提醒三个要素的汇合”这一观点是行为心理学中的重要理论，意味着人类的行为是由多种因素综合影响的结果，不仅仅是单一因素的作用。动机、能力和提示或提醒三个要素的汇合，能够有效地促进人的行为改变和行为控制，同时也可以预测人的行为表现。这一观点对于促进个人的自我管理、行为改变和社会影响具有重要意义，可以引导人们更加科学地管理自己的行为并影响他人的行为。

测量动机是行为心理学中的一个重要研究方向，主要有以下几种方法：1. 问卷调查：通过编制一些针对特定行为的问卷，来了解个体对于该行为的动机程度。问卷调查可以采用定量或定性的方法。2. 行为记录：记录个体在特定行为上的表现，如完成情况、时间和效率等，通过观察行为表现来判断个体的动机程度。3. 生理指标：生理指标可以反映出个体的生理状态，如心率、皮肤电反应、脑电波等，通过生理指标的变化来判断个体的动机程度。4. 认知任务：通过让个体完成一些认知任务，如决策任务、问题解决任务等，来了解个体对于特定行为的动机程度。测量动机需要根据具体研究问题选择合适的方法，同时需要考虑到方法的可靠性和有效性。

测量能力是行为心理学中的一个重要研究方向，主要有以下几种方法：1. 测验法：测验法是一种常用的测量能力的方法，可以通过测验来评估个体在特定领域的能力水平。例如，语文、数学、英语等学科的考试就是一种测验方法。2. 任务法：任务法是通过让个体完成一些任务来评估其能力水平。例如，通过观察个体在解决问题、完成任务等方面的表现来评估其智力水平。3. 自我报告法：自我报告法是通过让个体自己评估自己在特定领域的能力水平。例如，让个体自己评估自己的语言能力、写作能力等。4. 观察法：观察法是通过观察个体在特定领域的行为表现来评估其能力水平。例如，通过观察个体在音乐演奏、运动、艺术创作等方面的表现来评估其能力水平。

评价提示或提醒的质量可以从以下几个方面进行评价：1.准确性：提示或提醒是否准确，是否能够帮助人们正确地完成某个任务或者避免某些错误。2.及时性：提示或提醒是否及时，是否能够在需要时及时提醒人们进行相应的操作。3.清晰度：提示或提醒的语言是否清晰明了，是否容易理解。4.个性化：提示或提醒是否能够根据不同的用户需求进行个性化的设置，是否能够满足不同用户的需求。5.友好度：提示或提醒的表现形式是否友好，是否能够引起用户的注意和兴趣。6.可靠性：提示或提醒是否可靠，是否能够保证在各种情况下都能够正常工作。

总之，真正的智能应该是一个体系问题。它涉及到许多不同的方面和领域，包括计算机科学、心理学、神经科学、哲学和工程学等。这些领域的研究都对于发展真正的智能至关重要。除此之外，智能还需要涉及到语言、知识表示、推理、学习、感知和自我调整等方面。因此，真正的智能是一个庞大的体系问题，需要多学科的合作和研究。