信息包含了数据和非数据部分，数据反映了being，非数据反映的是should，即信息不仅仅包含了事实性的数据（data），还包括了关于应该如何行动或思考的建议或规范（should）。在信息理论和哲学中，这种区分可以被解释为：
1、数据（Data）：通常指描述或反映事物状态、属性或事件的数字、文字、声音等形式的信息。数据通常被视为对"是什么"的描述，即描述事物"being"的状态或属性。
2、非数据（Non-data，或应该性）：这部分信息涉及到价值观念、规范、建议或期望，即描述事物"should"如何或应该如何。它可能包括道德观念、伦理原则、社会规范等，这些不是直接可测量的数据，而是关于行为、态度或决策的指导性信息。
在信息理论中，数据和非数据部分的结合构成了完整的信息内容，它们共同影响人们的行为和决策。这种区分有助于我们理解信息在传达时所包含的不同层面和影响力。在某种程度上，可以将人机融合理解为数据与非数据的融合。人机融合是指人类与计算机技术或智能系统之间的深度集成和互动。在这个过程中，数据（包括结构化和非结构化数据）是信息交流和处理的基础，而非数据则涉及到人类的情感、价值观、决策和道德考量等因素。具体而言：
1、数据的融合：人机融合中，数据从人类和机器两个方向进行交换和处理。机器通过传感器、监控设备或用户输入收集数据，然后通过算法和分析处理这些数据。这种数据驱动的过程帮助计算机系统理解和响应人类的需求。
2、非数据的融合：与数据相对应的是非数据部分，即人类的情感、判断力、道德观念等。在人机融合中，这些非数据因素尤为重要。例如，在决策支持系统中，机器可以提供数据分析和模型预测，但最终的决策可能依赖于人类的伦理判断或价值观。
因此，人机融合不仅涉及技术层面上的数据处理和算法运作，还需要考虑到人类的主观因素和非结构化信息的处理。这种融合使得人类能够更自然、高效地与技术交互，同时充分利用人类的判断力和情感智能来补充机器的计算能力。
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