人类

人类是具有情感、意识、道德判断等复杂特质的生物，而机器目前主要是基于算法、程序和硬件构成的工具。

人类是社会的主体，创造和使用技术，而机器主要是辅助人类完成任务。

人类是独特的存在，尽管我们自身有许多不完美，但这正是我们创造和追求超越自身的动力源泉。

他指出，AI具有人类所不具备的共享学习能力和速度，一旦进化出自主能力，其行为方式将与人类智能截然不同。

对于人工智能来说，智能是通过计算机程序、算法和数据来模拟人类智能行为。

对于生物智能（如人类智能），它是通过漫长的生物进化过程形成的。

语言是人类智能的重要体现，它使得人类能够交流思想、传承知识。

因此，无论是人类智能还是机器智能，都需要不断优化和突破自身的局限性，以实现更全面、更高效的发展。

AI创新是人类智慧创新的表现，离开人类智慧的创新思维AI寸步难行。

AI发展依赖于人类智慧和思维能力的提升和相关科技的协同。

从最早的算筹到算盘，再到后来的机械计算器、电子计算器和计算机，每一步都蕴含着人类的智慧和算计。

AI可以作为教育的辅助工具，帮助学生获取知识、提高效率，但它不能替代人类的智慧和创造力。

他的反问实际上指出了教育中一个重要的方向：教育应该引导学生去思考那些真正需要人类智慧、创造力和深度理解的问题，而不是那些可以通过简单检索或逻辑推理就能解决的问题。

这些问题是AI难以回答的，但却是人类智慧的重要体现。

这位诺奖得主的观点提醒我们，教育应该关注那些AI无法解决的问题，引导学生去探索人类智慧的深度和广度。

对于智能机器人，人类是否应该赋予它们一定的“权利”或者“待遇”。

其核心，是通过将人类的整体性、带有价值偏好的判断，嵌入到模型的离散化计算流程中，试图以此弥合二者的认知鸿沟。

值得注意的是，人工智能在萌芽之初，无论是符号主义还是行为主义，所模仿的就是人类的慢思维（卡尼曼），越过了“（哺乳）动物智能”，主要是情感和行动能力，后者即莫拉维克悖论的缘由。

人类的慢思维捉襟见肘。

2、人类感知中的事实和价值

2、人类感知中的感和知

3、人类感知与机器感知的对比

3、人类感知中的数据和信息

4、人类感知与机器感知的发展展望

4、人类感知与机器感知的差异

4、人类感知与机器感知的本质区别

4、人类感知的复杂性和独特性

5、人类感知与机器感知的未来发展方向

“态”和“势”，“being”和“should”这些概念或许已经开始触及到人类感知和行为中一些非常深刻和复杂的哲学和心理学问题。

一、人类的感知中不仅有感而且还有知，机器的感知中只有感但没有知

三、人类的感知中不但有事实还有价值，机器的感知只有事实没有价值

二、相比机器而言，人类的感知不仅有态还有势，不仅有being，还有should

人类与机器感知的根本不同之处在于，人类的感知不仅包含感（Sensation）还有知（Cognition），不仅有态（State）还有势（Potential），不仅有事实（Fact）还有价值（Value），不仅有being（存在）还有should（应当），不仅有信息（Information）还有对信息的深度理解和解释。

人类感知的是信息，而机器感知的是数据。

人类的感知不仅停留在事实层面，还会对这些事实进行价值判断。

人类的感知不仅停留在感的层面，还会进一步进行知的处理。

人类的感知不仅停留在数据层面，还会对这些数据进行处理和解释，将其转化为信息。

人类的感知不仅关注当前的存在状态（Being），还关注“应当”如何存在或行为（Should）。

人类的感知不仅包含客观的数据，还包含主观的信息处理，能够根据经验、情感和文化背景对数据进行解释和理解。

人类的感知不仅包含对事实的感知，还包含对价值的感知和判断，而机器的感知主要局限于对事实的感知。

人类的感知不仅包含感还有知，不仅有态还有势，不仅有事实还有价值，不仅有being（存在）还有should（应当），不仅有数据还有对信息的深度理解和解释。

人类的感知不仅包括当前的状态（态），还包括对未来的可能性和潜力的感知（势）。

人类的感知从感开始，通过感官接收外部世界的物理刺激。

人类的感知从数据开始，通过感官接收外部世界的物理刺激。

人类的感知受到情感和价值观的深刻影响。

人类的感知和行为不仅基于当前的状态，还基于对未来的可能性和道德规范的考量，这种能力是人类智慧的重要体现。

人类的感知既包含客观的事实，也包含主观的价值判断，人类能够根据自己的情感、文化背景和道德观念对事实进行评价和判断；

人类的感知是动态的、复杂的，受到情感、文化背景和道德观念的影响，能够对感觉信息进行主观的解释和价值判断，赋予其意义并做出灵活的决策。

四、人类感知的是信息，机器感知的是数据

概况而言，人类的感知中不仅有感（Sensation）还有知（Cognition），而机器的感知中只有感但没有知。

由上不难看出，人类的感知不仅包含事实（Fact），还包含价值（Value），而机器的感知主要局限于对事实的处理，缺乏对价值的感知和判断。

简言之，相比机器而言，人类的感知不仅有态（State）还有势（Potential），不仅有Being（存在）还有Should（应当）。

类感知与机器感知之间的一个关键区别是：人类感知的是信息，而机器感知的是数据。

他倾向于通过经验和理性看待世界，但也承认人类意识的出现本身“颇为奇迹”，宇宙中仍有许多未解之谜。

Being问题聚焦于机器的现实状态、功能边界以及其是否具备类似人类的意识、情感或自主性等存在特征，决定了机器在人类社会中的定位和角色。

与人类意识的整存性相反，LLMs在处理时序信息时，其根基是一种深刻的“分存论”（Perdurantism）范式。

因此，LLMs在技术演进中实现的，是数据间更精细、更多维的关联能力，但这并未弥合其离散化时序处理机制与人类意识连续性特征之间的根本鸿沟。

虽然生成式AI现在已经能模仿人类表达方式和逻辑，遣词造句的水平也已经远超大部分人群，甚至做到以假乱真的程度，但它目前还缺乏真正的人类意识与主观心理体验。

这种情况下，机器的意图和动机可能会与人类的意图和动机有显著的不同。

这种意图和动机可能会与人类的意图和动机有显著的不同。

目前，机器的“意图”并不是像人类意图那样基于情感、欲望或意识，而是通过编程、算法和数据训练来实现的。

情感计算则关注机器对人类情感的感知、理解和表达，使人工智能更具人性化，能够更好地满足人们在情感陪伴、心理健康等领域的应用需求，进一步拓展了人工智能的应用场景和市场空间。

这类问题涉及人类的情感和主观体验，AI很难理解和回答。

人类心智像沙画：抓起一把沙（碎片），让风（情感势场）吹过，沙粒会恰好在凹陷处聚成一只鸟的轮廓——完成后再轻轻一吹，又弥散成无序。

或许，这段话已经开始触及了一个非常深刻的认知哲学问题：人类心智的“弥散-聚合”能力与机器符号处理的本质差异。

而Should问题则涉及伦理、道德和社会规范，探讨人类应当如何设计、使用和管理机器，以及机器应当如何与人类互动以符合人类的价值观和社会利益。

人机关系中涉及到很多伦理道德问题，人类应当如何对待机器是一个重要方面。

人类应当如何与机器合作，合理分工是人机关系中的核心问题。

人类应当如何规划人机关系的未来发展是一个长远的问题。

人类应当如何适应新的技术带来的变化是一个关键问题。

这两个问题相互关联，一方面，机器的存在状态（Being）直接影响人类对其行为规范和伦理责任的考量；

从目前的技术和伦理观念来看，机器是人类的创造物，人类对其有管理和控制的责任。

这两个问题相互关联，一方面，机器的存在状态（Being）决定了人类对其行为规范和伦理责任的考量；

在人机交互的基础上，然后离开人类的各种影响，通过机器与环境的自主交互，机器将会产生不同于人类的学习、适应、协同以及意图与动机。

人类学习是一个综合的、复杂的过程。

人类的学习往往具有迁移能力，能够在一种情境下的学习经验应用到其他类似的情境中。

好奇心、兴趣、奖励等因素可以激发人类的学习动力。

情感和动机在人类学习中也起着重要作用。

智能在物理层面有其物质基础，如人类大脑的神经系统，神经元之间的连接和信号传递是智能产生的物理基础。

据他自己所言，这段经历使他“想搞清楚人类大脑是如何工作的，以及是否可以用计算模型来模拟思维”。

人类反身智能是指通过自我反思和自我调整实现的智能。

人类的反身智能是建立在自我意识和反思能力之上的。

在人类追求智能工具的过程中，人类也是学习自然，模仿人类和自然的智能，但智能工具仍然是人类制造的，属于改造自然的范畴。

同时，利用智能技术（如人工智能）辅助人类决策与学习，提升智能秩序，例如借助智能算法优化信息呈现方式以减轻认知负担。

人类的具身智能发展是漫长生物进化的结果。

人类的具身智能强调智能的产生是与身体紧密相关的，是智能体通过身体与环境的直接交互而产生的。

它认为智能不仅仅存在于大脑中，还需要身体的参与和与外界环境的互动，人类具身智能具有具身性和生成性的特点，即具身性意味着智能依赖于身体的存在和身体的感知运动能力；

他说，这些细胞与在小鼠和人类体内发现的细胞相似，不同的是蜥蜴的细胞可以从头开始制造肌肉组织，而小鼠和人类的细胞则不能。

在初步研究中，研究人员将转化后的人类细胞移植到小鼠体内，这些细胞似乎能更有效地形成保护屏障，同时受伤后的抑制反应有所减少。

伦理道德问题：如何在复杂的伦理困境中做出符合人类价值观的决策。

机器的处理过程是基于预设的规则和算法，缺乏人类的主观意识、情感和文化背景。

机器虽然可以通过算法对感觉信息进行处理，但这种处理过程是机械的、固定的，缺乏人类的主观意识和灵活性。

从这个角度看，RLHF无异于一次巧妙的“意识嫁接”：它将人类主体那超越了具体时间碎片的整体判别力，强行“注入”到LLM的符号运算网络中。

一个能够完美伪装的AI，将使信任彻底崩塌，人类的主体地位也便岌岌可危。

一些人工智能绘画软件可以生成风格各异的画作，但它的创作过程是基于对大量绘画数据的学习，按照一定的算法规则进行生成，并没有像人类一样的真正的创造灵感和深层次的内涵思考。

机器智能没有像人类一样的生物感知系统，它主要是通过传感器来获取外部信息。

机器的学习目前还没有像人类一样的主动学习动机和情感因素。

人类的“得意忘形”不是遗忘，而是一种动态的拓扑变形：