1.背景介绍
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指一种以计算机程序为代表的智能方法，可以理解、学习和应用人类智能的某些方面。机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个子领域，它涉及到计算机程序自动学习和改进其行为方式，以解决复杂的问题。机器学习的主要任务是通过学习数据和经验，使计算机程序能够自主地进行决策和预测。
随着数据量的增加，计算能力的提升以及算法的创新，机器学习技术已经取得了显著的进展。然而，机器学习仍然面临着许多挑战，如数据不充足、数据质量问题、算法解释性问题等。为了克服这些挑战，人工智能社区开始关注人类智能（Human Intelligence, HI）的研究，以便将人类智能与机器学习相结合，从而实现更高级别的人工智能。
在这篇文章中，我们将讨论人类智能与机器学习的融合，以及其在未来发展趋势与挑战方面的研究。我们将从以下几个方面进行讨论：
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背景介绍
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核心概念与联系
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核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
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具体代码实例和详细解释说明
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未来发展趋势与挑战
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附录常见问题与解答
2. 核心概念与联系
在讨论人类智能与机器学习的融合之前，我们需要了解一下它们的核心概念以及它们之间的联系。
2.1 人类智能（Human Intelligence, HI）
人类智能是指人类的认知、学习、决策和行动等能力。人类智能可以分为以下几个方面：
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认知ÿ
