情感

情感与社会互动：人工智能在情感计算（例如情感识别、情感反应生成）方面还处于初级阶段，尽管一些AI能够模拟情感（例如聊天机器人中有情感化的回复），但它们并不真正“感受”情感。

人脑的情感系统（如边缘系统）与认知系统的互动，使得人类在决策、学习和社交等方面表现出非常复杂的行为。

如AI可以在特定任务（如围棋、图像识别等）上表现出卓越的“智能”，但在面对涉及情感理解、道德判断、创造性思维等问题时，AI往往缺乏应对能力。

类脑模型在这一点上很难与人类相提并论，特别是在处理复杂的人际互动和情感理解时。

AI可以生成图像、音乐、文字等艺术作品，但这些作品缺乏人类艺术创作中的情感深度和文化内涵。

人类的情感不仅仅是大脑中的某些反应，而是由复杂的生理、心理、社会和文化因素共同构成的，这些因素难以通过单一的数学模型来完全描述。

这包括了机器能够更好地适应和理解人类的情感和认知状态，从而实现更为有效的人机协同工作。

这种不对称的单向性导致了在真正意义上的双向交流和互动方面存在挑战，因为机器通常无法理解和适应人类的情感状态或深层次的意图，而只能按照程序和算法执行任务和提供信息。

随着人工智能和机器学习技术的发展，一些研究和设计正在探索如何使机器能够更好地理解和回应人类的情感和认知状态。

人类的情感和情绪是人文表达的重要组成部分，影响个体的行为、决策和社交互动。

例如，智能系统能够理解和回应人类的情感和语言，这种交互体现了对人文理解的技术应用。

如：人脑的情感和动机系统对智能有深刻的影响，而类脑模型大多侧重于逻辑推理和记忆存储，缺乏情感驱动的学习和决策机制。

尽管有一些AI教学助手能够帮助教师进行重复性、机械化的任务，比如批改作业、组织教学资源等，但教师在课堂上对学生的情感支持、心理疏导、个性化关怀和启发式引导等方面是AI无法替代的。

许多教育场景下，AI无法有效捕捉学生的情感变化、心理状态等非认知因素，也缺乏教育中的人文关怀。

2、缺乏情感与意识

狼孩的问题不仅仅体现在认知能力上，还表现在他们缺乏情感表达、社会理解和与他人的互动能力。

而类脑模型虽然在模仿大脑的神经网络和计算能力上有所进展，但它们缺乏情感、意识、社会学习和自我驱动的能力，因此无法真正产生与人类智能相等的“全面智能”。

人类的创造力往往依赖于社会和文化的背景，依赖于跨领域的知识融合、经验积累以及情感动机。

互相帮忙但没有情感交流的朋友；

尽管他们的身体和基本的生理需求得到了满足，但他们的社交行为、语言能力和情感表达等方面都受到了严重的抑制。

人工智能的“智能”更多是从大量数据中提取规律、进行模式识别，而人类智能则包含了情感、创造力、伦理判断等更为复杂和多元的元素。