人工智能的起源：为何人类要创造AI
1956年盛夏，达特茅斯学院聚集了一群年轻人，他们展开了为期两个月的研讨。麦卡锡随意提出了一个术语：Artificial Intelligence。他后来解释，选择这个名字并无深意，只是因为它听起来宏大、响亮，便于争取资金。如果当初叫“复杂信息处理系统”，这个领域可能就不会出现了。人工智能的诞生颇为偶然，甚至有些随意。但人类为何渴望创造AI，这件事绝非偶然。我思考了一下，大致源于几种动力。首先浮现的，是人类不愿劳作。并非懒惰，而是人类基因中深植的那种——不愿在同一事务上耗费重复精力。水车代替人碾米，蒸汽机
AI 终将替代人类吗？
二十年前，人工智能仅存于科幻银幕，如今已无处不在。工作中我常借助 AI 提效，但偶尔也会担忧：若真因此失业该如何是好？担忧被 AI 或机器人抢走饭碗的人不在少数。然而，正如昔日相机未曾料到终结者是手机，人类若真被 AI 取代或毁灭，恐怕也是以我们始料未及的方式。曾与友人闲聊此话题，有个观点令我难忘：唯有当 AI 丧失“理性”之时，人类方陷真正危机，在此之前皆属安全。若你我皆为“中登”，想必看过“华强买瓜”系列。最早仅是剪辑拼接配鬼畜音乐，有了 AI 后花样顿增，外星人、末日场景应有尽有。我虽只图一乐且不懂
陈嘉映：AI不会统治人类，但会重塑人性
陈嘉映：当代著名语言哲学家、现象学翻译家，深耕海德格尔与维特根斯坦。翻译《存在与时间》等经典，著有《说理》《何为良好生活》《哲学·科学·常识》等。今天的主题是人工智能。这个题目，我没做过研究，但翁菱指定我发言，我就说说我的零零星星的思考，抛砖引玉吧。最近这些年，最火热的技术好像是两种：生物工程技术和人工智能技术。这两大门类的技术都很了得，不仅将大规模改变世界的面貌，而且将改变人自身。我常说，这是两面夹击，人工智能要把机器变得越来越像人，生物工程要把人变得越来越像机器。生物工程技术和人工智能技术，两厢相比，
前神经人工智能：回归生命本源，拓展智能新界
当下人工智能正面临一道“隐形的壁垒”——无论是大语言模型还是脉冲神经网络，其底层架构始终难以摆脱对动物神经系统的模仿。这种依赖神经回路的路线，长久以来束缚了我们对智能本质的洞察：真正的智能，是否必须依托神经元的脉冲放电？近年来，基础认知科学与合成生物学的重大突破，借助大量无神经生物的适应性行为给出了否定答案：智能的源头，远比我们认知的更为久远。本文 introduce 前神经人工智能（Pre-neural Artificial Intelligence, PNAI）这一前沿研究领域，系统阐述其理论核心、建
AI的深层困境，始于七十年前的一个理解偏差
现如今，许多人对生成式AI已经不再感到神秘莫测了。胡乱编造内容的问题早已是老话题了，这里就不再多说，咱们来探讨一下意义的问题。人与人之间的交流包含着多层次、多维度的意义。这不难理解，当有人问你“吃了没”，其中隐藏的意图，一整篇文章都不一定能阐述清楚。特别是在与人类创作的内容进行互动时，创作者的本意、语境以及双方共享的背景知识……大量无需言说的信息在传递着。顾城那句“黑夜给了我一双黑色的眼睛，我却用它来寻找光明”，结合诗名《一代人》，很难不让人联想到那个特殊年代的某些往事。再看看AI的产出，其中有什么深层的
王建红|AI幻觉还是人类幻觉：人机共存中的矛盾与适应
点击蓝字 关注我们作者简介：王建红，男，博士，华北电力大学马克思主义学院副院长，教授，大数据与哲学社会科学实验室主任。引用格式：王建红.人工智能幻觉抑或人类幻觉:人机共生中的冲突与调适[J].探索,2026(2):138-148.摘要：人工智能幻觉究竟是亟待消除的技术缺陷还是洞悉智能本质的认知窗口，这一问题正在引发跨学科的思想论争。突破传统“缺陷观”的单一视角，将人工智能幻觉与人类幻觉进行系统比较，可以发现，二者虽然在本质层面存在根本异质性，前者根植于数据驱动的概率生成逻辑，后者则涌现自生物体的意识体验结
AI是人类主导的最后一次科技革命
为何断言AI是人类历史上绝无仅有的科技变革？首先给出结论：特别是当AI迈向通用人工智能（AGI）或超级智能（ASI）时，它极有可能是人类所能主导的最后一次文明跃迁，但这并非宇宙级的技术终点。此后并非没有技术，而是技术的主导权将由人类移交至硅基智能手中。我们将从以下几个层面深入剖析。【1】，先界定何为“最后一次革命”。纵观历史，人类经历了三次重大转折：（1），农业革命：人类掌握了耕种与定居，文明由此萌芽；（2），工业革命：蒸汽机、电力及石油的应用，带来了能量的爆发式增长；（3），信息革命：计算机、互联网及移
北师大认知科学：AI时代的智能密码
鲜为人知的是，北京师范大学的心理学专业堪称国内顶尖水平，荣获A+学科评级，更是全国唯一的心理学国家重点学科。但更少人了解的是：北师大的心理学并非聚焦于“心理咨询”，而是深耕于“认知科学”领域。认知科学的本质是什么？即探索“智能”运作机制的学科。人类大脑如何处理语言？如何构建记忆？如何做出判断？如何萌生情感？这些课题正是人工智能的核心基础。缺少认知科学的支撑，人工智能只能是“有代码无灵魂”的空壳。目前，北师大已携手北京航空航天大学共同设立“心理学+人工智能”双学位项目，专注于“AI赋能心理学”“人工智能心理
探秘人工智能：从历史演进看其核心本质
试想一下，当你与Siri对话，或利用面部识别解锁手机时。这些习以为常的技术背后，其实蕴藏着人类最疯狂的愿景：打造能够思考的机器。然而关键问题在于——究竟何为“思考”？1950年，计算机科学先驱图灵构思出一种精妙的测试方案：让人同时与两个对象对话（一个真人、一个机器），若无法分辨哪个是机器，则该机器被视为“智能”。这一“图灵测试”巧妙地避开了“智能本质”的哲学困局——无需深究智能为何物，只要表象相似即可。但这引出了更深层的疑问：我们是在创造真正的思维，还是在制造高超的“模仿表演”？要剖析人工智能，首先需明白
AI浪潮下的冷思考
一、时代百态如今打开手机，总能看到几条与AI相关的新闻。这边传出英伟达芯片再度供不应求的消息，全球科技企业争相抢购，随后美国出台新规，高端芯片作为核心战略资源禁止向中国出口，访谈节目中主持人还用浓缩铀来比喻芯片的重要性。还记得此前全民“养龙虾”的热潮，看看那张照片，深圳腾讯大楼前排起了长长的队伍，男女老少齐上阵，这既不是某个网红楼盘开盘，也不是苹果新品开售，更不是超市促销活动，而是在等待腾讯技术人员帮忙部署“龙虾”。这场热潮有多疯狂？上线五个月，OpenClaw在GitHub上获得36万Star，成为史上
AI的内在逻辑：从类感到几何的智能飞跃
硅基生命：当延伸的工具演变为进化的主宰 人类文明的进步历程，本质上是一段认知边界不断拓展的历史。当我们深入探索未知时，未知也在回溯性地影响我们；当我们构建人工智能时，我们实际上是在努力解读自身的内在运作机制。关于人工智能的未来走向及其核心本质，这早已超越了单纯的技术革新范畴，而是一场关于“智能的定义”与“存在的含义”的深刻哲学反思。 一、思维的类比本质：连接表象与现实的桥梁 长期以来，我们对智能的理解常常被表面现象所迷惑。认知科学家道格拉斯·侯世达在其代表作《表象与本质》中，提出了一个极具颠覆性的见解：思
揭秘智能的本质
这是一个重要的见解。这本书确实触及了智能本质的关键方面，并采用了一种独特的研究方法——从工程系统的构建逻辑出发，逆向推导智能成为智能的根本条件。我们可以从以下几个层面来分析其对‘智能本质’的探索深度：一、它揭示的‘智能本质’是什么？智能是‘结构化知识’的‘规则驱动’过程智能的本质是‘信息模型网络’的动态演化智能的本质是‘因果逻辑’而非‘统计相关’二、它与主流智能理论的对比维度主流AI（深度学习）本书探索的智能本质智能的载体神经网络的权重参数（隐式）结构化的信息模型 + 六库（显式）知识的形式隐式分布在参数