在人机环境系统（Human-Machine-Environment System，HMES）中，阴态与阳态、阴势与阳势、阴感与阳感、阴知与阳知的对立统一可以帮助我们更深入地理解人与机器的互动、环境的影响，以及如何优化系统的设计与操作。这些概念可以通过阴阳哲学的框架来描述和分析各种系统中的动态与平衡。一般而言，人类常常具有
阴阳两种态、势、感、知及其混合，AI大模型还只有单性的态、势、感、知，还没有阴阳双性的态、势、感、知。
1、阴态与阳态
在人机环境系统中，阴态与阳态描述的是系统状态的两种极端或转变状态。
1）阴态（Passive State）：代表系统的稳定性、保守性、被动状态。在这一状态下，系统注重安全、稳定、减少不确定性，机器的功能更加被动地响应人类需求，环境也相对稳定、可预测。如人机交互中的自动化系统可能处于阴态，机器根据预设条件执行任务，不主动寻求新的挑战，只按指令工作。此时，环境保持平稳，且人类操作具有更多控制权。
2）阳态（Active State）：阳态则是系统的主动性、创新性、开放性状态。在这一状态下，系统倾向于积极响应、适应变化、寻求突破。机器可能根据环境变化主动进行调整，产生创新性响应。人工智能或自适应系统的运行，机器能够主动预测并响应人类行为或环境变化。这种模式下，系统处于更为动态的状态，强调实时反应和主动性。
2、阴势与阳势
阴势与阳势反映了系统中的力量和趋势，描述了力量的方向和动力机制。
1）阴势（Conserving Force）：阴势代表了系统中保守、稳定、约束的力量。它促使系统保持现有结构，避免过度波动或剧烈变化，确保系统在不确定性中保持稳定。环境中的约束因素（如物理限制或规则），例如机器人受到硬件限制或安全协议的约束时，行为会更趋于保守，不会轻易脱离既定轨道。
2）阳势（Expanding Force）：阳势则代表了系统中创新、扩张、变动的力量。它推动系统向外扩展、优化、升级，可能会引导系统在面对挑战时进行积极调整。机器学习算法的自我学习与调整，或智能设备的快速更新与升级，机器根据环境的变化进行自主扩展或优化，推动整个系统的演进。
3、阴感与阳感
阴感与阳感分别代表对系统状态与环境变化的感知和应对方式。
1）阴感（Sensitive Perception）：阴感侧重于对潜在风险、变化的警觉，强调对环境中微小变化或潜在威胁的感知。阴感的系统往往更加谨慎，并趋向于避免错误或不稳定的因素。在自动驾驶系统中，阴感的系统会在监测到可能的道路危险时做出预警，或者在出现不确定情况时自动减速，避免发生意外。
2）阳感（Proactive Perception）：阳感则侧重于对机会、突破、创新的感知，强调识别机遇并主动应对，寻求系统的积极发展和优化。智能设备通过不断地分析用户行为和环境变化，识别出潜在需求并主动为用户提供新的服务或功能（例如智能家居根据使用习惯自动调节环境）。
4、阴知与阳知
阴知与阳知在认知层面上描述了人类与机器之间知识获取与处理的方式。
