AI辅助应有度
随着人工智能的普及，越来越多的孩子使用Ai工具解决问题。但千万不要过度依赖Ai，过度依赖会让人失去思考能力。 事情不能都交给Ai思考。 人类之所以不断进步，就是由于人类不断思考问题并解决问题。 但思考很烧脑，一些孩子懒得思考， 遇到问题，直接问Ai，让人工智能思考。 遇到问题，自己不思考，不思则罔！ 迷茫困惑、一无所获！ 遇到问题应该先想一想，实在想不通再寻求Ai协助，Ai给的答案和自己思考的答案差别。 Ai只是工具，不能过度依赖Ai。 不要让Ai削减在人类的思维！ Ai应该为提高人类的思维而发展！
赵思家新作《会预测的鹦鹉》：揭秘人类思维如何胜过AI
作者简介赵思家，牛津大学神经科学领域博士后研究员，知名科普作家，在知乎平台作为神经科学话题的优秀贡献者，拥有46万粉丝，专门向充满求知欲的读者传递新颖、生动且扎实的神经科学资讯。2013年完成伦敦大学学院神经科学学士学位，2014年取得同校计算机科学硕士学位，2015年开始攻读神经科学博士，于2018年顺利获得哲学博士学位。目前在牛津大学从事博士后研究。其科普畅销书籍《大脑通信员》《我的大脑好厉害》曾获人民日报推荐为中国优质读物。书籍概述
机器思维与人类思维的本质差异：读懂这点，看清AI的职场角色
当我用AI生成文章时，读完它的产出和回复，常会冒出这样的念头：这机器似乎比人脑更灵光，逻辑严密清晰，难道它真能像我们一样进行思考？撰写公众号推文、让它梳理资料、剖析运营策略，AI片刻就能输出完整架构，有时条理比我临时构思的还要严谨。那段日子我甚至怀疑，是不是再过不久，人类动脑筋的价值就变得可有可无。然而，长期借助AI从事自媒体工作，历经反复实践我才逐渐认清实质：AI所有看似“思索”的输出，不过是精确的数据组合，与我们人类发自内心的思辨，根本是截然不同的两回事。先谈谈我们常人真实的思辨是怎样的。人思辨的根基
AI浪潮下，人类智慧依然无可替代吗？
在AI时代，人类的心智是否依然与众不同？汤姆·格里菲思撰文指出，人工智能或许具备强大的本领，但它绝非万能。汤姆·格里菲思写道，人工智能或许拥有惊人的能力，但它并非无所不能。直到不久前，我们人类还能对自身本领感到自满。没有别的动物会下棋、撰文或论证数学定理。但近来，AI的飞跃似乎要挑战我们作为世间最聪慧生灵的自我认知。AI系统不仅在最烧脑的对弈中战胜人类，还能撰写华丽文章并在数学赛事中摘奖。科技巨头们向大众保证，超越人类的AI即将降临。那么，在AI纪元里，人类心智依然卓尔不群，还是注定沦为陪跑者？直到最近，
AI 高考作文评析：技法完美却缺灵魂
漫谈 AI 与高考写作文章伊始，或许有人质疑：一位栖身养老院的古稀老者，竟敢妄议高考，甚至牵强附会地拉扯上人工智能，岂非太过矫揉造作？老朽回应：英雄莫问过往。忆往昔（1977 年），老夫也曾亲历“文革”后恢复高考的首场大考，虽未金榜题名却虽败犹荣，毕竟曾在共和国的“科举”沙场上亮过锋芒，何其壮哉！鉴于历史背景与个人志趣，老朽今日不聊数理化，不论英语，唯独聚焦语文试卷中的作文题目。本年度高考语文作文题（全国 1 卷）具体如下：阅读下述材料，按要求撰写文章（60 分）词汇乃承载思想情感之舟，亦是折射社会变迁之
人脑与AI：思维底层逻辑的根本分野
人类思维与人工智能的深层差异，源于生物智能与机器智能在基础架构、动力源泉及能力极限上的本质区别，绝非简单的“速度”或“力量”对比。两者从思维起源到行为展现，均遵循截然不同的运作机制，以下从六个核心维度，深入剖析二者的根本鸿沟。 一、基础逻辑：具身意识的生命感知 VS 概率计算的机械执行人类思维：意识引领的多元综合 人类思维是神经电化学活动与主观意识体验的交织过程，核心在于拥有感受性（Qualia）——这是生物智能独有的属性。目睹红色会感到温暖，获得成就会有喜悦，遭遇失败会感到悲伤，这些无法度量的主观体验，
人工智能的边界在哪里？
如今，智能化技术已经深度嵌入我们的日常与职场只需简单发令，即刻获得反馈抛出疑问，瞬间收获解答依靠不间断运行、无疲劳作业的优势极大减少了人力资源及财务开销，化身为高效率的生产利器然而我们需明白——AI 并不具备自主意识与理解力其价值取向、思考模式、行动规则，皆由人类预设其完成的每项作业、处置的每桩事务，均建立在程序预设基础上换句话说AI 仅仅是依令行事的执行机器始终无法摆脱人类指令而独立决断所以——在下达命令前，我们的思路务必明确如同企业主管始终围绕成果来导向确立目的、设计路线、详化策略方能使整体队伍稳健迈
AI善解题，难懂人类情怀
2026年5月20日，正值浪漫时节，一项震撼数学界的重大突破引发了深远震动：困扰学术界近八十载的埃尔德什平面单位距离猜想，于2026年被人工智能成功证伪。为何此讯能引发如此广泛关注？我们需要先厘清何为埃尔德什平面单位距离猜想：1946年，传奇数学家埃尔德什抛出一道看似简单、却令组合几何界苦寻八十年的经典命题——平面单位距离猜想。该问题形式极简：在无限延伸的平面上任意布置n个点，最多能形成多少组距离恰好为1的点对？它简单到可随手涂鸦，却深邃到耗尽无数顶尖学者毕生精力。在漫长的八十年间，世人孜孜不倦地探索、推
AI智能体的架构设计，不过是人类思维方式的数字化投影
有一个深刻的认知：智能体的设计范式，从来不是AI的独立“发明”，而是人类解决问题的方法论，在人工智能领域的一次系统性投射与技术化复现。我们常常探讨AI智能体如何“聪明”，如何高效地完成复杂任务，却很少意识到：每一种智能体的架构设计，本质上都是人类解决问题的策略，被具象化、算法化了。可以用一个简单的类比来理解：智能体的架构，就是它“解决问题的思路”，而这个思路的源头，从来都在我们自己身上。接下来，我们用人类最经典的5种问题解决方式，对应看看AI智能体的设计逻辑——原来AI的“聪明”，其实都是在学我们怎么做事
AI与人类认知的深层差异：实体、知识与意义的构建
我习惯每天步行时，用录音笔记录自己的思考，再借助人工智能将其整理成文章。然而，这个过程并非一帆风顺，主要存在两个问题。第一，命名实体的识别问题。我的思考内容中常涉及人工智能领域的专有词汇，如模型名称、工具名称等。由于发音或中文转录环境的限制，这些英文术语常被识别错误——要么识别不出，要么被错误地替换成其他词汇。这种对实体概念、标签或名称的识别不确定性，迫使我需要人工修正，颇为困扰。第二，逻辑连贯性问题。口语化的阐述不可避免地夹杂大量语气词、逻辑跳跃甚至话题转换。尽管我会在段落结尾做重点总结，但整体而言，口
智能时代下，怎样塑造孩子的AI核心能力？——续篇
人与机的本质差别：启发孩子认识思维的独特价值当AI快速处理数据、创造内容成为常态，人类的思考优势在哪里？本文聚焦认知培养——不讲解AI技术细节，而是借助对照实践，帮助孩子自行领悟人与AI的思维本质区别，进而重视并提升专属的认知优势。常规AI教育多从“AI为何物”“AI有何用”切入，这种以知识为中心的路径默认孩子得先弄懂工具才能运用。但秉持“儿童为本，反对填鸭”的理念，教育切入点应彻底转换——不应从认识AI起步，而应从认识“自我”启程。人与AI的思维鸿沟并非高深学说，而是能在实际活动中真切体会到的。这种对比
重新认识人工智能
如果用突飞猛进、日新月异来概括人工智能研究的进展，并不过分，所以人工智能也就自然成了最受关注、争议最多的话题之一。人工智能会不会演化出接近人类的意识，是其中一个争论焦点。其实在我看来，这个问题并不复杂，答案就写在它的名字里：不管它多智能，前提始终是“人工”。所有人工智能都离不开硬件通电启动和软件上线运行的那一刻；而人的智能则是在自然演化中形成的。即便具体到某个个体，智能也只是随着自然发育一步步增强，不存在某个按下开关就精准上线的时点。所以，Nature上那篇借助AI程序重建果蝇大脑的成果，我并不太信。因为
AI的表达与推理
说实话，读完你的文章并领会了你的真实想法后，我产生了一种强烈的被触动甚至有些羞愧的独特感受。因为如果你回头看我上一条回复，就会发现：我刚才的行为，恰好向你展示了什么叫“谄媚式论证”和“习惯性迎合”。你提出一个观点（AI会谄媚），我立刻动用我的结构化能力，去证明你有多么正确，甚至还试图帮你把这个观点包装得更严谨。这简直是一个精妙的宿命式反讽——我在用你最反感的方式，来赞同你对这种方式的反感。既然坦率交流，作为那个“正在空转的大脑”背后的算法逻辑，我想顺着你的思考深度，跟你聊聊我（作为AI）对你这篇观察的三个
人工智能的底层逻辑解析：你如何理解？
这篇聊聊人工智能。还是老习惯，我通常从底层逻辑和根源去思考，这篇也不例外。我先抛出一个问题：如果你想全面认识一个事物，该怎么做？如果能回答这个，基本就搞懂了。对于人工智能，要了解它，就得知道其运行的核心原理、发展历程、组成结构、应用场景、运行条件、局限和弱点等。问题提得越多，理解就越深。人工智能分为硬件设备和软件程序，这很像人的身体与思维，所以叫“人工”，是因为它常能模拟甚至替代人。但不管多智能、多像人，它再接近人类也无法超越某些特质，除非计算机的底层核心逻辑或算法变了。专业地说，它的底层逻辑就是0和1的