人类的智能既包括量化，也包括变化与随变

人类智能的本质是一个复杂而多维的概念，它包括了量化的方面，也包括了变化和随变的方面。

在量化方面，人类智能可以通过智商（IQ）来衡量。智商是一种人类智能的量化指标，通过智力测试等方法可以评估一个人在某些认知能力方面的表现。然而，智商只是人类智能的一个方面，它只能衡量一部分认知能力，如数学推理、逻辑思维等，而并不能完全代表人类的智能。

另一方面，人类智能也包括了变化和随变的特性。人类智能是一种高度适应性的能力，它可以根据环境的变化而灵活调整和改变。人类可以根据不同的情境和需求，灵活运用自己的认知能力和经验，做出相应的决策和行为。这种能力使得人类智能具有了持续学习、创造性思维和适应性等特点。

由上所述不难看出，人类智能的本质既包括量化，也包括变化和随变。量化方面可以通过智商等指标进行测量，而变化和随变的特性则体现了人类智能的灵活性和适应性。以下是一些例子：

人类的语言能力是一种非量化的智能，尽管可以通过测定词汇量、语法规则掌握程度等指标来衡量。然而，语言能力也具有变化和随变的特征。例如，人们的语言能力会随着时间推移而改变，也会随着不同的语境和情境而变化。此外，在不同的社会和文化环境中，人们的语言习惯和表达方式也会有所不同。

创造性思维也是一种非常重要的智能，它可以帮助人们产生新的想法和解决问题。尽管创造性思维的质量可以通过一些量化的指标来评估，例如独创性、创造力等等，但是这种智能也具有变化和随变的特征。例如，人们在不同的情境下可能会表现出不同的创造性思维水平。此外，在不同的文化背景中，人们对于创造性思维的认知和表达方式也可能有所不同。

情感智能是人类的另一种非常重要的智能，可以帮助人们理解、表达和处理情感。虽然情感智能也可以通过一些量化的指标来评估，例如情绪识别准确率、情感表达能力等等，但是这种智能也具有变化和随变的特征。例如，人们在不同的情境下可能会表现出不同的情感智能水平。此外，在不同的文化背景中，人们对于情感的认知和表达方式也可能有所不同。

目前的人工智能主要是以量化为主，变化和随变相对较少。譬如：

目前流行的大型语言模型（如GPT-3、BERT等）主要依赖于大规模的量化数据和数学算法，通过大量的训练数据和数学计算来学习语言规律和模式。这些模型在生成文本、回答问题等任务中表现出色，但往往缺乏灵活性和变化性，对于不同语境下的语言理解和表达能力还有待提升。

在图像识别领域，深度学习模型在大规模数据集上的训练已经取得了显著的进展，实现了准确的物体识别和分类。然而，这些模型通常对于光照、角度等变化较为敏感，对于场景中的变化和随变性的适应能力相对较弱。

自动驾驶技术是人工智能在实际应用中的一个重要领域。虽然自动驾驶系统可以通过传感器获取大量的量化数据，并利用深度学习算法进行实时决策，但在面对复杂多变的道路情况时，系统的鲁棒性和适应性仍然存在挑战。

尽管人工智能在各个领域取得了显著进展，但目前主要还是以量化为主，变化和随变相对较少。未来的发展方向之一就是如何结合量化和非量化的因素，提升人工智能系统的灵活性、适应性和智能水平，使其更好地应对各种复杂情况和挑战。而人类的智能既具有量化的特征，也包括变化和随变的特征。我们需要考虑这些特征，以更好地理解和应用人类的智能。