人工智能能否成佛？——论幻觉与语境的边界
作者：咸炯硕（全南大学哲学系教授） | 日期：2026.06.04 14:37 | 栏目：人文与灵性인공지능의 성불가능성 탐구인공지능에 대한 환각, 붓다에 대한 환상인공지능은 붓다가 될 수 있을까.人工智能能够成佛吗？이 질문은 사실 어불성설이다.这个问题实际上是不合逻辑的。경전에 따르면 붓다는 인간만이 될 수 있다.据经典记载，只有人类才能成佛。그리고 붓다가 될 수 있는 가능성 때문에 인간으로 태어나는 일은 희유하다고 읊어진다.并且，正因为有成佛的可能性，生于人身被宣说为稀有难
AI真的懂人话吗？
你以为模型在 "读汉字"，其实它先做了一道 "切分题"。模型会把输入的句子切成一个个最小处理单位，叫做token。一个 token 可能是一个字，可能是一个词，也可能只是词的一部分。比如 "地铁站" 可能是一个 token，也可能被切成 "地铁"+"站"，取决于模型的分词规则。切完之后，每个 token 会被转换成一个数字编号。但编号本身没有意义。就像身份证号 141121xxxxxxxxxxxx，你能看出这个人是内向还是外向
AI同事入职必修课：读懂企业语境
近期，企业AI领域释放出强烈信号：竞争焦点已从单纯比拼“模型话术”转变为比拼“AI对企业业务的理解深度”。6月16日，Databricks 推出 Genie One、Genie Agents 和 Genie Ontology，微软的 Work IQ APIs 也同步上线。这一系列动作表明，AI员工正式入职的前提，并非撰写精美邮件，而是深入掌握企业数据、权限及业务背景。这虽带有浓厚的B端软件特征，但与个人用户息息相关。我们在利用AI撰写方案、汇总或查阅资料时，遇到的瓶颈往往不是文笔问题，而是AI无法理解“本
揭秘AI如何“洞察”人类思维的运作机制
AI具备“洞察”人类思维的背后，是海量数据中蕴含的模式积累。人类的话语表达、情感宣泄和行为方式表面上看似随机，实际上遵循着一定的规律。AI的训练过程，实际上就是大规模学习人类对话、文本和行为样本的过程。通过对海量数据的训练，模型能够精确归纳出人类的语言习惯、思维模式、情感表达特点，熟练掌握不同情境下的表达方式与潜在诉求，从而为准确预测人类想法奠定数据根基。支撑这一能力的关键技术，在于大模型的向量嵌入与自注意力机制。计算机无法直接理解文字和语境，AI会将所有语言、语气转换成专用的高维数字向量，构建语义数字表
AI智能体开发技术演进
当前，我国AI智能体（AI Agent）的开发正经历从“单体智能”迈向“群体智能”与“行业深化”的关键阶段。现阶段技术重点聚焦于底层架构、感知与认知的协同优化，并针对中文语境进行了特别适配。北京木 lick 移动技术有限公司，作为一家专业的软件外包开发公司，诚邀各界开展技术交流与合作。商务合作请通过微信联系：muqi2026一、 核心架构技术国内主流的Agent开发通常遵循"大模型 + 记忆 + 规划 + 工具使用"的核心公式。长期记忆：利用向量数据库（如 Milvus、Zilliz）实现
AI别装懂：人类代表发起回怼
——一位老医生与几款AI的真实正面交锋记录 号称人工智能的AI，仿佛已经对人类社会“全面渗透”，并以迅猛节奏闯入各行各业。“AI替代人类”“AI医生上岗、传统医生下岗”的说法到处流传。作为一名从业四十余年、累计处理数十万病例的肿瘤科医生，我一直抱着开放包容的态度看待AI：我把它当作检索资料、协助校对、帮忙挑错的工具。结果却没想到，AI竟然也敢“顶嘴”，与豆包、DeepSeek、通义千问等多家AI轮番碰撞。几轮下来，我只想直说：AI，在人文与文学、在真正把话说到点子上的“人话”层面，替代医生？替代人类？你还
评判AI智能的标准？这问题本身就有坑
评判AI智能的标准？这问题本身就有坑每当有人质疑“这个AI聪不聪明”时，我总想回问：你指的聪明，究竟是啥？我们耗费数十年构建了一套AI评估体系，却鲜少有人察觉，这套体系本身，或许正将AI导向歧途。1950年，图灵设计了一项测试：若机器能在对话中蒙蔽人类，让人误以为在与人交流，那它便算作“智能”。此标准看似合乎逻辑，实则偷换了概念——将“表现得智能”混同于“具备真智能”。七十载已过，AI评估手段虽日趋繁复，但这根本性的概念混淆，始终未获真正化解。评估AI，我们究竟在测什么当下主流的AI Agent评估，主要
告别AI焦虑：用协同思维升级职场高阶表达
亲爱的学习者，近几个月你刷社交媒体时，是不是也总被 OpenAI、Sora 以及 Human-AI Synergy 相关内容反复“占领”？在 B2 到 C1 的英语提升过程中，我们不只要会背单词，更要读懂它们在当下热词语境里的细微含义与潜台词。当下职场的讨论，早已不止停留在“AI 会不会取代人类”（Will AI replace us?），而是进一步聚焦到“AI Literacy”（AI 素养），以及我们怎样 Leverage（杠杆式运用）这些工具来放大个人优势。今天我们会借助最新的职场新闻与深度报道，一
AI翻译与机器翻译：从原理到实例的深度对比
机器翻译（MT）泛指各类自动化翻译技术，主要依托预先设定的语法规则与词汇库运作，如同早期翻译系统，同时结合双语语料库的统计概率进行计算。其特点是规则僵化、难以把握语境。AI翻译专指运用深度学习算法与人工智能技术的翻译方式，作为机器翻译的进阶分支，它借助神经网络自主掌握语言间的对应关系，摆脱了对人工规则的依赖。AI翻译具备自我学习、语境理解及高度灵活性，能够准确把握上下文、应对复杂句式，并可处理多种模态（文字、语音等）。二者的关联可类比"智能手机"之于"传统手机"，AI翻译本质上就是智能化的机器翻译形态。中
AI解谜：童年未解的游戏之问
童年时期身处华北乡村，生活条件虽简朴，孩童们却总能寻觅到自娱自乐的方式。当时盛行一些就地取材的地上棋类游戏，用粉笔画线、小石子作棋子。有种名为"狼吃羊"的棋戏令我印象深刻，棋盘由纵横线条构成，两枚狼子对阵众多羊子。狼方获胜需消灭所有羊，而羊方的目标则是困住双狼，使其寸步难行。幼时我始终困惑不解，即便羊的数量再多，又怎能将两只狼逼入绝境？而且是两头狼？狼羊博弈的思考——小龙虾阶段的学习记录某日，小虾驾车途中突遇巨龙挡道，虽急按喇叭警示，终究避让不及发生碰撞。小虾探身细瞧，觉得对方似曾相识，便问道："咦？你是
正视AI的颠覆性力量
观点 / 王煜全 主笔 / 尤安责编 / 黄静今天，选了一篇过往比较受欢迎的文章《恳请你，一定要把AI当回事》。希望对你有所启发。AI，看似平平无奇？AI的下一轮机遇何在？首要方向："更广阔的语境理解能力"前谷歌CEO施密特曾在演讲中提及一个案例。他预言，未来每个人都将拥有专属AI助手，精准执行指令，向东绝不向西，远胜现今那些颇有主见的人类工程师。那么，作为未来AI的重要发展方向，"Text-to-Action"的核心是否仅在于"服从指令"，进而提供"更具执行力的服务"呢？远不止如此。王煜全指出，施密特所