对于“算法与人类认知的差异”，人机认知是否应该趋同还是趋异，这是一个复杂的问题，没有简单的答案。

一方面，人机认知的趋同可以使人类能够更好地理解和利用算法的能力，从而提高工作效率和生活质量。趋同意味着人类可以学习和模仿机器的思维方式，更好地适应数字化和智能化时代的变化。例如，机器在处理大量数据和进行复杂计算方面具有优势，人类可以借鉴机器的思维方式来更好地应对信息爆炸和复杂问题。另一方面，人机认知的趋异也是重要的。人类认知具有独特的创造性、情感、道德和伦理等方面的特质，这些是机器无法完全具备的。趋异意味着人类可以保持自己的独特性，发挥自己的优势，同时也可以与机器形成互补，实现更好的合作。人类可以关注更抽象、主观和价值导向的问题，从而创造出更具有意义和深度的成果。因此，人机认知应该是趋同和趋异相结合的。我们应该善于学习和利用机器的优势，同时保持和发挥人类自身独特的认知能力，实现彼此之间的互补和协同。这可以使我们更好地应对日益复杂和快速变化的世界，实现个体和社会的可持续发展。

人、机认知何时、何处趋同？何时、何处趋异？

人机认知趋同的时候是在人工智能技术不断发展和进步的过程中，机器能够模拟和复制人类的认知过程，达到或接近人类的认知能力。这包括语言理解、图像识别、推理等方面。

人机认知趋同的地方主要是在复杂的计算和数据处理方面，机器通过大量数据的学习和处理，能够模拟人类的认知能力，达到相似的水平。例如，计算机可以通过深度学习技术来学习和理解自然语言，从而能够进行语义理解和回答问题，这与人类的认知过程相似。

人机认知趋异的时候是在机器能够超越人类认知能力的情况下。这可能发生在某些特定的领域，例如机器在某些复杂的计算或推理任务上表现出更高的准确性和效率。此外，人机认知趋异也可能发生在某些超越人类认知能力的新型技术的应用场景中，例如量子计算等。

人机认知趋异的地方可能是在需要高度复杂的计算和分析任务上，机器能够利用强大的计算能力和算法优势完成超越人类能力的工作。此外，机器在处理大量数据和实时决策方面也可能具有优势，从而在特定的情况下超越人类认知能力。

在“机器启发人”和“机器取信于人”之间找一个平衡，这个平衡点如何寻找？

要在“机器启发人”和“机器取信于人”之间找到平衡，可以考虑以下几点：

1、个性化需求

尊重个体差异，允许用户对机器进行一定程度的个性化定制，以满足不同人的需求和偏好。

2、透明度与可解释性

确保机器的决策过程和推理过程是可以理解和解释的，避免机器的决策过于隐秘，提高人对机器决策的信任。

3、用户参与和控制

鼓励用户参与机器决策的过程，例如提供选择权、解释决策依据，并允许用户对机器的决策进行干预和修改。

4、技术沟通与教育

加强对公众的科技知识普及和教育，提高人们对机器智能技术的理解，减少对机器的不信任和误解。

5、法律与道德准则

建立相关的法律和道德准则，对机器的行为进行监管和约束，确保机器在尊重人权、隐私保护等方面具有合理的基础。

通过以上措施，可以促进“机器启发人”和“机器取信于人”之间的平衡，使机器技术能够更好地为人类服务，同时保护人类的权益和利益。