机器智能系统中自主程度的分级存在着许多挑战和困难。面对机器智能系统在多维、主观性和动态性方面的特点，我们需要更全面、客观地进行评估，并且意识到自主程度评估本身可能需要根据具体情境进行灵活调整。同时，加强对机器智能系统的监督、透明度和规范化，尤其涉及事实性分级与价值性分级方面，更是推进自主程度分级评估的重要方向。

机器智能系统具有多种形式和功能，如机器学习算法、自动化决策系统等。这些系统涉及到数据处理、推理、决策等多个环节，并且可能受到不同程度的人工设计、规则设置或训练数据的影响。因此，评估其自主程度需要考虑多个维度和因素，包括输入的数据源、算法的透明度、决策的灵活性等。还有，对于自主程度的分级评估很可能会受到评价者的主观意见和背景知识的影响，不同人对于自主程度的认知和重视程度可能存在差异，而且评估者可能缺乏对于机器智能系统内部运作的全面了解，使得准确评估自主程度变得困难。毕竟，机器智能系统是一种仍处于不断演化和发展中的技术，在不同时间点上可能具有不同的自主程度。例如，某个系统可能通过持续学习和反馈优化自身的功能，增强其在特定领域的自主能力，因此，对于一个固定的评估尺度来说，很难准确划分智能系统的自主程度。

价值是系统论的核心，事实是还原论的关键。系统论认为整体（系统）具有超越部分之和的独特特征，价值是系统内相互关系和相互作用所形成的属性。在系统论中，强调整体的复杂性和重要性，将价值视为系统运作的核心，是系统内各个元素相互影响、协同作用的结果。与此同时，还原论则强调通过分解和还原系统到其更基本的部分来理解现象和问题。在还原论中，事实被看作是系统中个别部分的集合，通过研究事实的组合和相互作用来揭示整体的性质和机制。在实践中，理解和解决问题常常需要综合考虑价值和事实两方面。只强调价值而忽视基于事实的分析可能导致过度理想化或脱离实际的观点；反之，只关注事实而忽视价值的影响可能导致冷漠或缺乏意义的结果。

对于机器智能系统而言，其自主程度分级就包括将事实与价值结合起来，既准确把握问题的本质和实际情况，又能够考虑价值观念和目标的影响。通过平衡价值与事实之间的关系，机器智能体可以更好地分析问题、做出决策，并对系统的自主程度进一步发展产生重要的影响。

机器智能系统自主程度事实性分级是基于客观事实和证据的评估，将信息按照其可靠性、准确性和支持程度进行分类。它关注的是描述和反映现实世界中的情况。而机器智能系统中自主程度价值性分级则是基于“主观”的价值观和信念，对不同的价值取向和立场进行分类，强调个体对某种价值观的认同或重要性。事实性分级通常依赖于科学方法、逻辑推理和验证过程，通过检验数据来源、实证研究、权威机构的认可等来判断信息的可信程度。而价值性分级更多地依赖于主体的主观判断和评估，根据个体、群体或文化的价值观念来界定。事实性分级主要涉及到对真实情况的了解和相互认知的基础，对于科学研究、新闻报道、教育等领域具有重要意义。而价值性分级则涉及到道德、伦理、政治等领域，对于机器智能系统的价值取向、决策和“社会”交往有着重要影响。

总之，机器智能系统中自主程度的事实性分级与价值性分级指的是两者在自主性质、判定标准和影响领域上存在明显差异。理解和认识到这种差异有助于我们更加客观地对待事实和价值，并在思考机器智能系统中自主程度时综合考虑二者的影响。