智能

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。

智能是一种能力，它包括学习、理解、推理、解决问题、感知环境并作出适应性反应等多种能力。

智能领域，认知科学和人工智能技术基于科学理论构建模型、优化算法，是智能的科学基石；

智能是为了提升自身的智能水平。

实际上，智能是一种复杂的自然现象，可以通过神经科学、认知科学等多学科的研究来揭示其机制。

智能是一种在与环境的交互中不断发展和变化的能力，而二元论的思维方式难以捕捉这种动态性。

智能是一种非常复杂的系统，既包含离散的符号处理（如逻辑推理、语言理解），也涉及连续的动态过程（如感知、情感、直觉）。

二、智能是事实性与价值性因果的融合

智能是事实性与价值性因果的融合

概括而言，智能是事实性因果与价值性因果的融合。

自主和智能是两个不同的概念，但它们之间存在关联。

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。

人负责处理“杂”乱无章、无法数学建模、不能统计概率的事实或价值性事物，机器负责可以数学建模或统计概率、重“复”出现的事实性事物，环境就是把人类的“杂”与机器的“复”整合起来处理的“复杂”性平台，进而形成人机环境生态智能系统。

三、人机环境生态智能系统的优势

同时，人机环境生态智能系统通过将人类的监督、决策与机器的自动运行相结合，能够提高系统的可靠性和稳定性。

概括而言，人机交互、人人交互、人环交互、机机交互与机环交互的融合是未来人机环境系统智能系统的重要发展方向。

人机环境系统智能是一种高度综合的智能模式，它通过深度融合人机交互、人人交互、人环交互、机机交互与机环交互，构建出一个动态、协同的交互网络。

尽管当前AI的发展日新月异，但是依然需要人类的方向把控，而人机环境系统智能作为未来智能发展的重要趋势，可以将人类的谋划智慧、情感与创造力，机器的高效计算、精准执行能力，以及环境的整合与动态适应性有机结合，形成一个有机的整体，进而能够充分发挥各自的优势，弥补彼此的不足，实现复杂事实与价值融合任务的更高效处理与协同优化。

教育智能化不是单独一个老师的行为，而是由专业老师与人工智能技术专家、学生、管理者等共同构成，教育人机环境系统智能中的“人”包括专业教师、AI技术人员、学生、管理人员等等共同组成……教育智能化是一个复杂的、系统化的工程，它绝不仅仅是某一个群体或个体的事情，而是需要多方面的协同参与。

未来上下文工程的发展趋势是实现人机环境系统智能，通过问题的有效分解、大中小模型的恰当调用、不同尺度的试错调整和多智能体的组织协同，让系统能够更好地理解和适应复杂的现实环境，实现与人的高效协同，从而为用户提供更智能、更精准的服务和解决方案。

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。

人类智能可以根据不同的问题情境，灵活运用不同的思维策略和知识体系。

对于人类智能来说，它涉及到思维的逻辑性、知识的系统性、学习的规律性等诸多方面。

智能的秩序则是人类智能和人工智能在处理信息、解决问题时所体现的逻辑性、系统性和适应性。

智能的秩序是智能系统（包括人类智能和人工智能）在处理信息、解决问题、进行决策等过程中所体现出的有序性。

这些观察使Hinton逐渐意识到：人工智能一旦突破某点，或许会全方位超越人类智能。

它们可以相互协作、竞争，形成一个复杂的智能生态系统。

而具备这种表征能力的机器智能，可以像生物进化一样，根据环境和任务的变化，自我调整其内部的表征结构。

智能与意图智能与意图精选

2、人机环境系统的协同与融合

“人”（专业教师、AI技术人员、学生、管理人员等）与“机”（人工智能技术）的融合：专业教师需要学会使用一定的人工智能工具来辅助教学，AI技术人员需要根据教育的实际需求开发适合的教学工具，学生需要学会利用智能工具进行学习，管理人员需要利用智能管理系统来优化教育资源配置等。

“机”（人工智能技术）与“环境”（教育场景）的融合：人工智能技术需要根据不同的教育场景进行优化和调整，在学校教室环境中，人工智能可以用于智能黑板、智能教室管理系统等；

他们需要深入了解教育教学的需求，将人工智能技术与教育场景相结合，为教育教学提供高效、智能的技术支持。

例如，他们需要决定哪些学校或课程适合引入哪些人工智能技术，如何进行资金和技术的分配等。

例如，在学校场景中，教师和学生之间的面对面交流很重要，人工智能技术可以作为辅助手段；

同时，人工智能技术也需要不断学习和适应人的需求，例如通过数据分析来更好地理解学生的学习特点，从而提供更个性化的服务。

同时，教育场景也需要适应人工智能技术的发展，例如建设智能校园、优化在线教育平台等。

在教育智能化的“人机环境系统”中，“人”是核心因素，但“机”（人工智能技术）和“环境”（教育场景）同样重要。

在教育智能化的过程中，他们需要将这些经验与人工智能相结合，利用人工智能技术优化教学内容和方法，例如通过智能教学系统更好地把握教学进度，或者利用智能辅导工具对学生进行个性化的辅导。

而在在线教育场景中，人工智能技术可以在更大程度上代替教师的部分工作，提供远程教学、智能辅导等服务。

智能领域，认知科学和人工智能技术基于科学理论构建模型、优化算法，是智能的科学基石；

智能领域，除了认知科学、人工智能技术等科学支撑，也要考虑人类主观体验、文化社会影响等非科学因素。

（2）人工智能技术的科学性

（2）人工智能技术的科学性人工智能（AI）是智能科学部分的重要体现。

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。

在这个过程中，人工智能技术拓展了其在农业领域的应用范围。

通过边缘计算、语义理解、自适应学习和协同通信等能力的融合，未来的智能传感器能够在数据源头就实现从数据到信息、从信息到价值的智能转化，从而有效避免“数据丰富，信息贫乏”的现象，真正实现智能感知与智能决策的有机统一。

然而，人类的主观体验、意识以及文化社会因素对智能的影响，这些非科学部分增添了智能的复杂性和多样性，使其超越了纯粹的科学范畴，成为涵盖科学与非科学的综合体系。

这些文化和社会因素对智能的影响是复杂的，很难用科学的公式和定律来精确描述。

（2）文化和社会因素对智能的影响

（2）文化和社会因素对智能的影响智能的发展和表现也受到文化和社会因素的影响，这些因素具有非科学的特点。

三、从顺应自然变化角度优化智能应用

在智能应用中，这意味着应更加注重智能与人类社会、自然环境的和谐共处，避免过度追求技术的极致而忽视其对人类生活和社会的影响。

西方科技和哲学传统中的本体还原方法，强调通过分析和分类来理解世界，这种思维方式在智能应用中表现为对精确性和效率的追求。

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。

这些探索，正表征了人类对于制造智能工具的困境。

2025年教育技术与人工智能国际学术会议(ETAIC2025)

第二届教育人工智能国际学术会议（ISAIE2025）

2025年教育技术与人工智能国际学术会议（ETAIC2025）

人机融合智能的本质，正是人类能力与机器功能的有机结合，它既不是单纯依赖人类的直觉与经验，也不是完全依靠机器的计算与执行，而是通过优势互补，实现“1+1>2”的智能协同。

像语音识别系统，它能够将人类的语音信号转化为文字，这是它在感知和理解方面智能的体现。

在人类身上，智能体现在我们能够通过感官接收信息，如视觉看到物体、听觉听到声音等，然后大脑对这些信息进行加工处理。

智能传感器正在通过为现实世界中的挑战提供创新解决方案，革新医疗保健、人机交互和环境监测领域。

例如，在智慧城市建设中，分布在城市各处的智能传感器能够通过协同计算，共同完成城市环境的实时监测、交通流量的优化调度、突发事件的快速响应等复杂任务。

例如，在环境监测中，智能传感器不仅能够感知温度、湿度、空气质量等数据，还能够根据环境标准或历史数据，自动判断当前环境是否异常，是否需要报警或采取进一步措施。

其次，未来的智能传感器将具备一定的“算计”能力，即能够根据预设的规则、模型或学习到的知识，对数据进行初步的语义理解和价值判断。

具体而言，这种智能传感器将具备以下几个关键特征：

具体而言，这种智能传感器将集成强大的边缘计算芯片和高效的算法模型，能够在数据采集的同时，实时进行数据预处理、特征提取和模式识别，主动筛选出真正有价值的信息，过滤掉冗余和噪声数据，从而显著降低数据传输和存储的负担。

再次，未来的智能传感器将具备自适应和自学习能力，能够根据环境变化和任务需求，动态调整自身的数据采集策略和处理算法。

同时，未来的智能传感器还将具备一定的“算计”能力，即能够根据预设的规则、模型或通过自主学习获得的知识，对采集到的数据进行初步的语义理解和价值判断，例如在环境监测中，传感器不仅能感知温度、湿度和空气质量等数据，还能根据环境标准或历史数据自动判断当前环境是否异常，是否需要报警或采取进一步措施。

所以，未来的智能传感器将不再是简单的数据采集终端，而是具备“计算”与“算计”能力的智能节点，能够在数据源头就实现信息的初步提取、语义理解和价值判断，从而有效避免“数据丰富，信息贫乏”的现象。

更重要的是，未来的智能传感器还将具备协同与通信能力，能够与其他传感器或智能系统进行分布式协同，实现更大范围的信息共享和价值聚合，例如在智慧城市建设中，分布在城市各处的智能传感器能够通过协同计算，共同完成城市环境的实时监测、交通流量的优化调度、突发事件的快速响应等复杂任务。

最后，未来的智能传感器将具备协同与通信能力，能够与其他传感器或智能系统进行分布式协同，实现更大范围的信息共享和价值聚合。

未来的智能传感器不但能够计算，而且还会算计

未来的智能传感器将不仅仅是数据的采集者，更是具备“计算”与“算计”能力的智能体，能够在数据源头就进行初步的信息提取、语义理解和价值判断，从而有效避免“数据丰富，信息贫乏”的现象。

此外，未来的智能传感器还将具备自适应和自学习能力，能够根据环境变化和任务需求，动态调整自身的数据采集策略和处理算法，确保在关键时刻捕捉到最重要的信息，而在平时则降低数据采集频率，节省能源和计算资源。

综上所述，未来的智能传感器通过边缘计算、语义理解、自适应学习和协同通信等能力的融合，能够在数据源头就实现信息的有效提取和价值的初步判断，从而有效避免“数据丰富，信息贫乏”的现象，真正实现从数据到信息、从信息到价值的智能转化。

首先，未来的智能传感器将具备强大的边缘计算能力，能够在数据采集的同时，实时进行数据预处理、特征提取和模式识别。