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。

人类是文明创新的底层驱动力。

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。

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。

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。

其优势在于处理高维、高速数据的能力，但依赖历史数据训练，对小样本、强对抗或非结构化场景（如突发异常、人类意图）的适应性有限。

机器对人类的“信任”：本质是机器对人类意图的准确理解与适配。

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。

人机大战一旦发生，胜负难料，血肉之躯的人类恐怕不容乐观。

这种基因权衡可能既促进了神经多样性，也推动了复杂人类思维的出现。

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；

例如，人类学习开车，不是仅通过看视频（离线数据），而是通过实际驾驶中的反馈（方向盘角度、路面反馈）调整动作，最终形成“肌肉记忆”与情境判断能力。

2、人类学习与模仿

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。

人类的创造性与数学的形式化之间存有不少矛盾。

澳大利亚墨尔本莫纳什大学研究计算创造力的乔恩·麦科马克则认为，即便是高质量的人工智能创作，也“寄生”于训练数据中蕴含的人类创造力。

还是说，我们需要修改创造力的定义以捍卫人类创造力的独特性？

人类的创造力源于对世界的深刻理解、跨领域联想和直觉判断，而AI的“创造力”仅限于基于数据的模式生成（如生成艺术、音乐等），无法突破数据范围，如AI无法像人类艺术家一样通过作品表达哲学思考或文化内涵，它无法理解“疼痛”与兴奋。

尽管当前AI仍属于“弱人工智能”，但它的潜力在于成为人类智能的延伸和补充，可以提高提升效率，AI可以自动化重复性工作（如数据分析、客服），释放人类的创造力；

他认为，将机器生成的内容贴上“有创造力”的标签，会让上述价值大打折扣，尤其对教育领域产生堪忧影响：教师（乃至整个社会）可能不再重视“灵活性”“内在驱动力”等特质，转而只关注最终成果，却忽视了培养人类创作所需的核心能力。

然而，过度依赖人工智能可能会威胁创意产业的就业岗位，更广泛地说，还会削弱人类的创作能力。

一项研究[2]对比了人类创作的短篇小说与主流聊天机器人生成的作品：尽管部分人工智能生成的故事被认为与人类业余写作者的水平相当，但专家评价指出，这些人工智能作品的质量远不及《纽约客》（*TheNewYorker*）上发表的专业作品——它们缺乏完整的叙事结尾、复杂的修辞表达与丰满的人物塑造。

还有，情感是人类自主性的重要组成部分，它影响着人类的决策、行为和价值观。

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；

另一个原因是人们对于可能影响人类健康的原因缺乏认识，例如有些物质原来以为有问题，后来认识到没有什么问题，有些物质原来以为没有多大的毒害，结果毒害还是蛮大的等等。

所有这些，都给人们带来一个新的问题：在植物的品种和种植以及动物的品种和养殖过程中，在植物性和动物性食物的加工过程中，有没有对于人类健康产生不安全的因素呢？

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。

1、能力边界的差异化人类的优势在于复杂情境推理（如危机中的多目标权衡）、情感共情（如安抚用户情绪）、创造性突破（如艺术创作、科学假设提出）；

即使给机器智能输入了一些伦理准则或道德规范进行物化赋能，那也只是人类价值观的外在体现，机器智能并不能真正理解和内化这些价值观，更无法像人类一样在复杂的情境中权衡不同的价值取向。

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。

3、认知层：人类主导的定性算计与修正

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。

群体智能协同，扩展至“人机群”协同，整合多人类专家与多智能体的预测能力。

科学的未来将由人类与机器共同书写科学的未来将由人类与机器共同书写精选

科学的未来将由人类与机器共同书写，科学奖项应反映这一现实

而接纳这种关系，才是对“驱动科学进步的全部创造力——包括人类与机器的创造力”的真正致敬。

一、文明的未来将由人类与机器共同书写

未来将由人类与机器共同书写未来将由人类与机器共同书写精选

二、智能的未来将由人类与机器共同书写

人类与机器对文明的贡献，本质是“意义”与“能力”的共生。

人类与机器的协作本质，是两种智能形态的差异化协同。

在这场由技术革命驱动的变革中，“人类与机器共同书写”的图景已不再是科幻想象，而是正在展开的现实。

更激进的是，人类与机器组成的“混合智能体”可能共同探索宇宙——AI处理星际航行的大数据分析，人类负责决策“是否要接触外星文明”。

群体智能的涌现，使得人类与机器组成的混合系统可能产生超越个体的“超级智能”，城市交通调度中，AI实时分析车流数据并生成优化方案，人类交通管理者则根据突发情况（如大型活动、灾害）调整策略，二者共同构建动态平衡的智慧交通网络。

另外，机器智能需要大量数据来进行学习和训练，其性能和能力在很大程度上取决于数据的质量和数量，数据是人类提供的，带有主观性和局限性，机器智能无法主动获取和筛选数据，更无法像人类一样对数据进行深入的理解和批判性思考，产生有更价值性的信息感，一旦数据出现偏差或不完整，机器智能的决策和行为就会受到影响。

机器智能没有情感体验，无法感知到快乐、悲伤、愤怒等情感，也就难以像人类一样在情感的驱动下做出自主的选择和行动。

机器智能的本质是基于算法和数据的计算系统，它没有像人类一样的自“我”意识，无法感知自身的存在状态和与其他事物的区别。

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“算计”不仅是对外界的响应，更是“我”对自身思维的持续反思。

人类的“算计”（CalculationwithSelf）是具身性（Embodiment）、离身性（Disembodiment）与反身性（Reflexivity）的动态统一，其核心是“我”作为智能系统的“操作系统”，驱动三者融合。

人类的“算计”模式提示，通用智能的突破需重构智能系统的底层架构。

3、智能内核的互补增强：人类的“神”（经验、直觉）弥补AI的“黑箱”局限，AI的“神”（算法速度、大规模计算）扩展人类的认知边界（如实时模拟千万种可能场景）。

而人类“有我”的算计，恰在这“无我”的基础上，通过具身-离身-反身的融合，从身体经验中提炼知识、从知识反哺行动、从行动反思优化自我，最终“无中生有”地涌现出通用智能——前者是冰冷的符号拼图，后者是“我”驱动的鲜活演化。

人机环境生态系统的交互，本质是三者“自我”维度的深度耦合：人类“我”以具身感知与环境对话（如触摸温度、判断距离），同时将目标与情感注入交互（如“希望环境更舒适”）；

人机的认知具有差异性，人类的“意”与“神”具有模糊性与情境依赖性，机器难以完全建模；

人类的“得意忘形”不是遗忘，而是一种动态的拓扑变形：

当我们讨论“谁书写文明”时，答案藏在每一次协作中：人类赋予机器“为何而做”的意义，机器赋予人类“如何更好”的能力；