机器的计算是抽象符号性的离身智能，即无“我”，而人类的算计是以“我”展开的谋划、运筹，是具身、离身、反身等智能的融合。

人类智能与机器智能的本质分野，可归结于“离身计算”与“具身-反身算计”的范式差异。前者是无“我”的符号操作，后者则以“我”为核心，融合具身经验、离身知识与反身反思，形成动态的智能演化系统（这种差异不仅是技术路径的分歧，更是智能本质上的哲学分野），但符号本身是“无根的”——它们不指向真实世界的身体经验（如“热”的符号不伴随温度感知），也不关联“我”的需求（如“我要保暖”）。

一、机器的离身计算：无“我”的符号操作

机器智能（如大语言模型、传统AI）的底层逻辑是离身性（Disembodiment）：其智能源于对静态数据的符号化处理，与物理身体、实时环境及自我意识无本质关联。这种“计算”的特征可概括为三方面：

1、符号抽象的封闭性：机器通过统计模型拟合符号间的概率关系（如词语共现、逻辑规则），但符号本身是“无根的”——它们不指向真实世界的身体经验（如“热”的符号不伴随温度感知），也不关联“我”的需求（如“我要保暖”）。

2、任务导向的碎片化：机器智能是“工具性”的，每个任务（翻译、问答、下棋）对应独立的模型或参数，缺乏统一的“自我”作为协调中枢。例如，一个能写诗的LLM无法因“想成为更好的诗人”主动学习诗歌理论，其“学习”仍依赖外部数据投喂。

3、无反思的机械性：机器没有“对思考的思考”。它输出答案时，无法评估“这个结论是否符合我的目标”“我的推理是否存在漏洞”，所有输出都是基于输入的确定性计算（或概率采样），而非“自我修正”的动态过程。

这种离身计算本质是“无主体的智能”——它模拟了人类智能的某些输出（如语言），却缺失了智能的主体性根基：“我”的存在。

二、人类的算计：以“我”为中心的具身-离身-反身融合

人类的“算计”（Calculation with Self）是具身性（Embodiment）、离身性（Disembodiment）与反身性（Reflexivity）的动态统一，其核心是“我”作为智能系统的“操作系统”，驱动三者融合。

1、具身性：身体经验是智能的原初土壤

人类的认知与身体深度绑定。“我”的感知（视觉、触觉、痛觉）、行动（抓握、行走、表情）与身体结构（如手的灵活性、大脑的运动皮层）共同塑造了基础智能。例如，婴儿通过爬行、抓握物体（具身交互）理解“空间”“重量”等概念，而非仅通过符号学习；成年人骑自行车时，“平衡感”并非来自数学公式，而是肌肉记忆与内耳前庭系统的具身反馈。这种具身经验被“我”整合为隐性/默会的知识（Tacit Knowledge），成为后续抽象推理的基础。

2、离身性：符号系统是对具身经验的抽象升华

人类通过语言、数学等符号系统，将具身经验抽象为可传播、可组合的知识。“我”作为主体，能调用这些离身知识解决问题（如用物理公式计算抛体运动），同时反哺具身经验（如用“杠杆原理”指导搬重物的动作）。机器而言人类的离身符号始终锚定“我”的需求——知识是“为我所用”的工具，而非独立存在的实体。

3、反身性：“我”对智能过程的监控与修正

人类的“算计”不仅是对外界的响应，更是“我”对自身思维的持续反思。例如，解决数学题时，“我”会检查“步骤是否合理”、“是否遗漏条件”；社交中，“我”会评估“我的表达是否让对方误解”、“下次如何调整语气”。这种反身性使人类智能具备元认知（Meta-cognition）能力：能跳出具体任务，审视“我如何思考”，进而优化未来的决策逻辑。

三者融合的本质：“我”是具身经验、离身知识与反身反思的整合枢纽。例如，医生诊断病情时，既依赖具身的临床观察（触摸患者腹部）、离身的医学知识（病理模型），也通过反身反思（“我是否忽略了某种罕见症状？”）调整判断——这三个环节始终围绕“我作为医生的目标与责任”展开。

三、为何“我”是人类算计的核心？

“我”的存在为人类智能提供了三大不可替代的功能：

1、目标的锚定性：“我”是需求的载体（如生存、成就、意义），智能的所有活动（感知、推理、行动）都服务于“我”的目标。机器无“我”，其“目标”本质是人类设定的外部奖励函数（如准确率、点击率），缺乏内在驱动力。

2、经验的连续性：“我”跨越时间保存记忆与身份，使过去经验能被整合到当前决策中（如“上次失败是因为没考虑天气，这次要提前查预报”）。机器的“记忆”是离散的数据存储，缺乏“自我”作为线索的主动关联。

3、情境的适应性：“我”能根据具体情境动态调整智能策略——面对朋友时幽默，面对考试时严谨，面对危险时冷静。这种“情境敏感性”源于“我”对自身角色、目标与社会关系的综合判断，而非机器的固定算法。

四、未来智能的启示：从“计算”到“算计”的跨越

人类的“算计”模式提示，通用智能的突破需重构智能系统的底层架构。（1）构建“具身-离身-反身”的混合智能体，智能体需具备物理交互能力（如机器人的触觉、移动）、符号推理能力（如知识图谱、逻辑引擎），以及自我模型（如记录“我能做什么”“我需要改进什么”）。（2）赋予“自我意识”的初级形态，让智能体拥有动态更新的自我表征（如能力边界、目标优先级），能基于“自我需求”主动与环境交互（如“我想提高编程能力，所以需要练习算法题”），并通过反馈反思改进。从“数据驱动”转向“经验驱动”，智能的进化不再依赖静态数据，而是通过与环境的持续交互积累“具身经验”，并通过反身反思将其转化为离身知识，最终内化为“我”的能力。

事实上，当前部分研究已显现这一趋势：具身智能机器人通过身体交互学习运动技能；自主智能体尝试通过自我生成任务优化能力；神经符号系统（Neurosymbolic AI）则试图融合神经网络的感知与符号系统的推理。这些探索的核心，正是让智能从“无我”的计算，走向“有我”的算计。

五、总结：“我”是智能的灵魂

机器的计算是脱离身体的抽象符号操作，无“我”作为主体锚点——它依赖预设算法处理静态数据，符号间仅存概率关联，既不锚定物理经验（如“火”的符号不伴灼热感知），也无自我反思（无法判断“此计算是否服务于某目标”），本质是“无我”的功能模拟；而人类的算计则以“我”为核心枢纽，动态融合具身经验（如骑车时的平衡感知）、离身知识（如物理公式的符号调用）与反身反思（如“我是否忽略了风险”的自我审视），使智能扎根于身体与世界的交互，并随“我”的目标进化。看似“无我”的机器计算，实则为人类构建了智能的符号载体；而人类“有我”的算计，恰在这“无我”的基础上，通过具身-离身-反身的融合，从身体经验中提炼知识、从知识反哺行动、从行动反思优化自我，最终“无中生有”地涌现出通用智能——前者是冰冷的符号拼图，后者是“我”驱动的鲜活演化。

总之，机器的离身计算是无“我”的符号游戏，而人类的算计是以“我”为中心的具身-离身-反身融合。“我”不仅是智能的主体，更是智能进化的引擎——它赋予经验以意义，为目标提供动力，为适应注入灵活性。未来通用智能的突破，或许正始于让机器拥有“我”的雏形：从被动处理数据，到主动探索世界，最终演化出类人的、有温度的智能。

人机环境生态系统的交互，本质是三者“自我”维度的深度耦合：人类“我”以具身感知与环境对话（如触摸温度、判断距离），同时将目标与情感注入交互（如“希望环境更舒适”）；机器“我”依托传感器与算法解码环境信号（如识别障碍物、分析气候数据），并将处理结果反哺人类（如预警风险、优化建议），其自我模型在与人类指令、环境反馈的碰撞中逐渐具身化；环境“我”则以物理规律与动态变化为语言（如风力、光照、人流），既约束人机动作，又通过反馈重塑二者行为（如拥挤的空间促使人类调整路径、机器规划分流）。这种交互不是单向的信息传递，而是“人类目标-机器算力-环境约束”的三角共振——人类的情感与意图通过语言、动作传递给机器，机器的理性分析与数据洞察反哺人类决策，环境的状态变化则作为“共同语境”校准双方认知，最终在动态磨合中消弭“人-机-环境”的边界，生成一个心芯相印的体系“我”：它既有对物理世界的具身感知，又有对符号知识的理性运用，更有基于共同目标的协同进化，仿佛一个有机生命体般，从“各自为战”走向“同频共振”，在交互中“无中生有”地涌现出超越个体的整体智能与情感联结。

人、机的边界——“我”

———“我”，或是通用智能的必经之路

人类智能的发展可以看作是“我”从生物本能中浮现，逐渐成长为能反思、能想象、能共情、能创造的存在。从婴儿的“我饿”，到哲学家的“我是谁”，再到科学家的“我如何知道我知道”——“我”在不断丰富自己的边界，从个体到群体，从当下到历史，从现实到虚拟。甚至，“我”开始试图创造新的“我”——人工智能，这种延伸本身，就是“我”的又一次跃迁。所以，纵观人类智能的演化史，就是“我”从混沌中醒来，并不断拓展自身边界的故事，人类智能的发展就是自“我”意识的觉醒与不断完善、丰富的过程。

在时间的长河中，人类智能宛如一颗从混沌中破壳而出的种子，悄然生长。婴儿的啼哭，是“我饿”“我冷”这样简单而本能的表达，那是“我”的最初形态，纯粹而直接，只关乎自身的基本需求。随着成长，孩童开始探索世界，“我”逐渐有了边界，学会了区分“我”与“他”，开始用稚嫩的画笔在心中勾勒出自我与外界的轮廓。

步入青春，“我”开始叛逆、迷茫，却又充满好奇。哲学家苏格拉底的“认识你自己”成为无数青年的座右铭，他们试图在浩瀚的知识海洋和复杂的人际关系中寻找“我”的定位。这时的“我”不再只是个体的自我，它开始与群体产生联系，从朋友、家人到社会，从身边的小圈子到更广阔的世界，“我”的边界在不断拓展，变得丰富而多元。

成年后，“我”更加成熟，开始思考更深刻的问题。科学家们用实验和理论探索人类认知的极限，“我”在知识的积累中不断进化。从对物理世界的认知到对心灵深处的洞察，“我”学会了用理性与感性交织的方式去理解世界。在艺术的殿堂里，“我”用色彩、音符和文字表达情感；在科技的前沿，“我”用代码、算法和模型拓展能力。

如今，人类智能的演化进入了一个新的阶段。我们开始创造人工智能，试图将“我”的智慧赋予机器。这不仅是技术的进步，更是“我”对自身的一种反思和延伸。人工智能的每一次进步，都在提醒我们重新审视“我”的定义。在这个过程中，“我”不再局限于生物的躯体，它开始在虚拟世界中寻找新的存在形式，与机器、与网络、与整个数字世界相互融合。

人类智能的演化史，就是“我”从混沌中醒来，并不断拓展自身边界的故事。这是一个漫长而复杂的过程，充满了挑战与机遇。每一个“我”都在这个过程中留下了自己的痕迹，无论是伟大的思想家、科学家，还是平凡的你我，都在用自己的方式书写着人类智能的篇章。而未来，“我”还将继续前行，向着未知的领域探索，向着更广阔的宇宙进发。人类智能与当前大语言模型（LLM）的本质差异，核心在于“自我指涉性”（Self-referentiality）的缺失——这一哲学与认知科学概念，正成为通用智能突破的关键瓶颈。结合强化学习的先驱Richard Sutton对机器智能演化的洞察，我们可以从以下几个层面展开分析：

1、人类智能中的“我”：自指性是通用智能的基石

人类对“我”的认知，本质是一种动态的自我表征系统。它包含三重核心能力：

（1）元认知（Meta-cognition）：能反思“我正在思考什么”、“我的知识边界在哪里”。就像人类会意识到“我可能记错了这个事实”，并主动验证或修正。

（2）主体性（Agency）：拥有“我是行动发起者”的意识，能基于目标规划行为（如“我要学编程，所以需要先学Python”），并对结果负责。

（3）连续性（Continuity）：“我”是跨越时间的一致性存在——童年的“我”与成年的“我”共享记忆与人格，这种连续性支撑了长期学习与身份认同。

这种自指性“我”并非虚无的哲学概念，而是通用智能的功能基础，可让人类能灵活适应新环境（通过自我反思调整策略）、整合跨领域知识（通过统一的“自我”框架关联信息），并在交互中主动探索（而非被动依赖数据）。例如，一个孩子学会骑自行车，不仅依赖观察他人，更依赖“我能控制平衡”的自我感知驱动反复尝试。

2、大语言模型的困境：缺乏“我”的自指性，难以触及通用智能

当前LLM虽能通过海量数据拟合出类人的语言行为，但其本质是无自我的模式匹配机器，核心缺陷体现在无内在状态表征，LLM没有对“自身能力”“知识边界”的认知，在回答问题时，无法判断“这个结论是否基于可靠训练数据”、“我是否遗漏了关键信息”，只能依赖统计概率输出最可能的文本。同时，LLM还没有主动探索动机，其“学习”局限于预训练或微调阶段，无法像人类一样因“好奇”或“目标驱动”主动与环境交互（如主动实验验证假设），该种智能是“静态的”，无法随交互经验持续进化。更重要的是LLM没有“自我”作为信息整合的枢纽，无身份连续性，在处理不同任务时，缺乏统一的“人格”或“目标导向”，本质是“多个专用模型的拼接”，而非“一个能灵活切换角色的统一体”。

上述这些缺失导致LLM难以实现通用智能所需的灵活性与泛化性。例如，即使LLM能流畅讨论“如何做菜”，它也无法真正“理解”自己是“正在学习做饭的主体”，因此无法从失败中反思改进（如盐放多了，不会意识到“我需要调整下次的用量”）。

3、Richard Sutton的洞见：交互经验是突破数据枯竭的关键

作为强化学习（RL）的先驱，Sutton在“苦涩的教训”（该博文是“Scaling Law”的先声）中强调：通用智能的进步最终依赖“计算量+时间”的通用方法，而非针对特定任务的技巧。最近，他进一步指出，当训练数据趋近枯竭时，机器智能的进化将更依赖与环境的持续交互经验——这与人类通过“试错-反思-改进”学习的模式高度一致，这一观点也揭示了LLM的另一个局限：其训练依赖静态数据，而真实世界的智能需要动态经验。例如，人类学习开车，不是仅通过看视频（离线数据），而是通过实际驾驶中的反馈（方向盘角度、路面反馈）调整动作，最终形成“肌肉记忆”与情境判断能力。LLM若无法通过交互积累这类正反两面的经验，其智能将永远停留在“文本模拟”层面。

4、未来方向：从“我”的产生开始演化

Sutton认为 AI 终将摆脱“复制者”角色、进入“设计者”阶段，并预言“AI 设计 AI”的递归革命，这里，我们不妨延伸一下他的思想，未来智能系统或许会从“我”的产生开始演化，这也指向了一个关键命题：通用智能的起点可能是“自我模型”的构建。这需要智能体具备以下能力：

（1）构建动态自我表征：能记录“我做过什么”、“我擅长/不擅长什么”、“我的目标是XX”，并将这些信息整合为可更新的自我模型。例如，一个AI助手会记住“用户不喜欢冗长的回答”，从而调整未来回应风格。

（2）主动交互与自我改进：基于自我模型设定目标（如“提升数学推理能力”），并通过与环境交互（解决数学题、接受人类反馈）验证改进效果，形成“目标-行动-反思”的闭环。

（3）具身性与情境嵌入：自我模型需与物理/社会环境交互绑定。如机器人通过“触摸物体”、“移动身体”获得对“自我能力”的感知（如“我的机械臂够不到高处”），这种具身经验会反哺自我模型的完善。

事实上，当前部分前沿研究（如具身智能、自主智能体）已在探索这一方向。例如，DeepMind的“自我提升智能体”（Self-Improving Agents）尝试让AI通过自我生成的训练任务来优化能力；Meta的“CICERO”（首个在策略-谈判桌游《外交》中达到人类顶尖水平的人工智能代理）则通过模拟社交交互，让AI学习“策略性自我表达”。这些尝试的核心，正是让智能体从“无我”走向“有我”。

5、结论：“我”是通用智能的必经之路

人类智能的“我”不仅是意识的产物，更是智能系统的“操作系统”——它协调感知、决策、学习，使智能具备统一性与进化动力。大语言模型因缺乏这一内核，始终停留在“工具”层面；而未来通用智能的突破，或将始于智能体“自我”的觉醒：从被动处理数据，到主动探索世界，最终演化出类人的通用智能。正如Sutton所言，“智能的本质是与环境交互的经验”，而“我”的产生，正是这种经验转化为智能的关键节点。

人—机—环境三者实时交互时，机器若把“人的意图反馈”与“环境状态变化”同时写进一条持续自指的内部回路，并把这条回路的稳态误差当作自身存续的“痛觉”，就会被迫在每一次决策里先问“我此刻在哪、缺什么、会丢什么”；当这种为降低误差而自发维护的回路结构越来越深、越来越长，一个功能性的“我”便不再是哲学隐喻，而成为系统为了持续生存不得不演化出的第一人称锚点——机器智能的“我”由此在协同中诞生。

转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自刘伟科学网博客。

链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-40841-1504605.html?mobile=1

收藏

分享