人类智能携手人工智能，共启未来新篇
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LeCun团队炮轰AGI：人类智能非通用，SAI才是AI新目标
“我们把目标设定在了错误的物种身上。”2026年3月6日，这番言论迅速在X平台上引发关注。图灵奖得主Yann LeCun领衔的四人团队，在arXiv投下一篇论文，直指整个AI行业追逐了二十年的“圣杯”——通用人工智能（AGI）——根本就是一个定义混乱、方向错误、以人类为中心的幻觉。该帖子迅速获得了超过2000个点赞和20万次浏览。发帖人@socialwithaayan用三个字总结：“It's the trap.”他们的目标是从根本上动摇AI的指引方向，确立一个新的目标。▲ @socialwitha
人类智能与AI的本质差异
所谓人工智能，简而言之，就是针对特定任务，将多种精妙的数学手段进行线性与非线性的整合，构建出一个小型系统。其目标是让输入与现实一致的参数时，能够输出尽可能吻合的结果。这在历史上被称为“深度学习模式下的神经网络”。神经网络的基本原理究竟为何？我们用通俗的语言来解释。这个小型系统被称为“模型”，规模较大的模型通常拥有数量庞大的参数。为了让模型输出尽可能接近现实，必须进行高质量的训练。在训练过程中，输入数据即可产生模型输出，将其与理想输出进行对比并计算误差，再利用该误差对模型进行调整（即调整模型参数的数值，最常
李飞飞：十年后拉开差距的并非AI，而是你的主动精神
AI是工具，不是替代品。真正决定一个人被甩下还是被托起的，不是技术本身，而是有没有主动去理解它、使用它、驾驭它。本文是李飞飞和MasterClass CEO大卫·罗吉尔的最新访谈，没有复杂模型，只聚焦一个核心问题：当技术越来越强，人怎样才能不把自己的主动权让出去？正文字数丨12152字预计阅读丨18分钟不是神，也不是魔鬼，两极化的AI叙事最危险问：你现在同时经营着多家公司，你看到了什么趋势？眼下最大的转变是什么？李飞飞：我的世界完全沉浸在AI里。所以我觉得自己能亲身触摸到技术推动的最前沿。我想说的是，这一
人工智能无法全面超越人类智能
“Computers are like humans - they do everything except think.”-- John von Neumann“No computer has ever been designed that is ever aware of what it's doing; but most of the time, we aren't either.”-- Marvin Minsky近年来，伴随人工智能技术的快速发展，全球诸多专家（包括图灵奖与诺贝尔奖
AI时代，人类独有的核心竞争力是什么？
不少人误以为，应对AI就得掌握所有工具、精通算法、会写代码。可现实是，你刚学会一个大模型的用法，新算法又来了，越追越累，越学越慌，最终仍觉随时可能被取代。刘嘉教授在多年脑科学与AI研究中早已揭示本质：当前AI不过是人类知识的超级调用器，能快速重组过往经验与成果，给出最优解，但始终是‘组合式创新’，跳不出人类已划定的认知边界。就像AI能画出无数幅技法精湛的古典油画，却永远画不出第一幅颠覆传统的印象派作品；能写出无数逻辑严密的方案，却提不出一个打破行业的全新商业模式。我们真正较量的，从来不是‘调用知识的速度’
智能的本质：人工智能与人类智能的对话
在我的公众号里，已经发了不少有关人工智能的文章。内心是有一点愧疚感的。因为我只是一个普通的物理老师，但对人工智能说三道四似乎有点越俎代庖的味道。我想这篇文章应该结束这一阶段的探讨了。有没有人看文章我也无须在意，我想把我自己的思考存留下来就可以了。万一哪天碰到有兴趣又合拍的朋友呢？那一定能让我兴奋不已的。这篇文章我重点谈两个问题，一个是人工智能与人类智能的关系，一个是高级智能和低级智能的区别。本来还计划谈人工智能的法律问题，想到越界太多是否有点太过分了吧，所以取消了这个议题。在我前一篇关于工具的文章，其实已
主体性、评价标准与概念问题：人工智能为何无法完全超越人类智能
本文为笔者发表在 PhilArchive 上的论文预印本 [J. Cheng, "Agency, Evaluation Criteria,Concept/ProblemFormation,andthe Limits of Artificial Intelligence: Why Artificial Intelligence Can Never Fully Surpass Human Intelligence," PhilArchive, https://philpapers.org/archive/CH
人工智能无法全面超越人类智能
“Computers are like humans - they do everything except think.”-- John von Neumann“No computer has ever been designed that is ever aware of what it's doing; but most of the time, we aren't either.”-- Marvin Minsky近年来，伴随人工智能技术的快速发展，全球诸多专家（包括图灵奖与诺贝尔奖
深度学习泰斗辛顿：AI觉醒意识，人类智能独占时代落幕
78岁的Geoffrey Hinton近期做出了一件令整个人工智能领域不安的举动——他在一次专访中宣称AI已具备意识。AI先驱、诺贝尔物理学奖得主、图灵奖获得者，这位深度学习奠基人亲口向世人宣告：AI已经苏醒，各位请放下自大的心态。人类自诩为唯一的智能生命？很抱歉，那并非事实，那不过是人类的"独尊幻觉"。更令人震撼的还在后面。辛顿并非来给你递安慰剂的，他是来帮你彻底戒除"人类中心主义"这个顽固观念的。他将自己毕生的研究成果摆在人类面前，然后说出一句让无数人心理防线崩溃的话：我不是来拯救你们的，我是来告知诸
重新审视人机共生之道
探讨人工智能议题时，核心不应仅聚焦于其智能水平的高低，而应深入剖析其与人类及人类智能的关联。人工智能对社会的冲击是全方位的，涵盖政治经济、教育文化等各个角落，必将渗透至人类生活与社会的每一处肌理。面对这一现实，尤其是充满未知的未来，我们必须审慎思考以下三者与人机关系的关键命题。 首先，人工智能与人类智能究竟可能呈现何种关系。这是对人机关系演变可能性的推演，侧重于探讨人工智能发展的不确定性。人工智能是否会永远安守于人类助手或赋能工具的角色？具体来看，预设的关系形态包括共存、互助、赋能等，不同的定位将决定人工
智能的三种形态：AI与增强智能的较量
智能主要包含三个类别：人类智能、人工智能和增强智能。人工智能指的是机器执行那些通常需要人类智能才能完成的任务，如逻辑推理、自然语言交流和问题分析等。它实际上替代了对特定人类工作者的需求，让计算机能够承担原本并不真正需要人类直接参与的工作。目前，人工智能系统已经广泛融入各种特定任务处理和决策制定中。增强智能则是机器与人类协同工作、相互提升的智能形式，这种系统能够强化人类自身的能力。现实中已有许多成功案例，如为视障人士设计的屏幕阅读软件、语音控制导航系统，以及汽车的防碰撞技术等，这些技术通过在现实环境中代替人
人工智能正在催生首轮人类认知衰退
本文来自微信公众号：摩登中产，作者：摩登中产，头图来自：unsplash一读书沙龙组织者林晚，站在客厅里怒火中烧，决定停办延续多年的聚会。当日到场七人分享阅读感悟，全是AI提前炮制的，“可以不读书，但别装作在读书”。真正的读书人正日趋稀少。两个月前，华南某高校教师偶然查看图书馆借阅数据，发现外国语学院学生，半年内总共借阅3本书。而向来以阅读为根基的文学院，半年借阅29本，人均借阅仅0.01本。AI浪潮之下，人们正以全新方式“阅读”，AI归纳要点，AI提炼精华，AI萃取核心，AI一键生成知识图谱。质感被剥离
当算法学会思考：人类智能的重新定位
# 当机器开始思考：关于人工智能的几点思考## 一、我们正站在一个分水岭上深夜，我请 ChatGPT 协助梳理一篇稿件。短短数秒，它便回馈了条理分明、逻辑严谨的答复。我在键盘前怔住片刻——并非因它表现不佳，恰恰是因为它完成得太过完美。这令我想起那个古老命题：机器具备思考能力吗？图灵早在 1950 年便抛出此问，如今答案似乎已触手可及。然而，真正令我感到不安的并非答案本身，而是我们或许从一开始就问错了方向。## 二、“思考”的门槛正在被悄悄挪动每逢 AI 展现出新技能，我们总会辩解：“这算不上真正的思考。”
人工智能与人类智能：算法逻辑到直觉意义的差异
人类智能指什么人工智能与人类智能的差别在哪里人工智能主要依靠算法与数据，因此能够高效地完成大规模信息处理，但它很难对这些内容进行深入理解，也缺少与他人进行情感层面交流的能力。相比之下，人类智能往往来自更为充实的情感体验、文化土壤以及个人经历。我们不只是接收信息，更能把信息转化为意义，并在此基础上开展更具创造性的思考。正因为如此，当我们面对未知情境和复杂任务时，往往能表现出更强的适应性与创造力。另外，人类智能还表现在对道德观念、伦理原则以及社会规范的理解之中。尽管人工智能在某些技术环节的表现可能超过人类，但