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未来将由人类与机器共同书写: 热度 1 刘伟 2025-10-10 14:19; 一、文明的未来将由人类与机器共同书写文明的未来，从来不是单一力量的独白。当人工智能、量子计算、脑机接口等技术突破不断模糊人机边界，我们正站在一个新的历史节点——文明的演进不再仅由人类智慧驱动，机器将以“协作者”“共创者”的身份深度参与，二者共同书写人类文明的新篇章。这种协 ...; 个人分类: 2025|8510 次阅读|1 个评论热度 1

智能、哲学及人机: 热度 1 刘伟 2025-10-9 10:47; 智能根植于01的二进制编码，01作为数字阴阳，以非此即彼的二元对立与动态组合，既承载智能的底层逻辑，又呼应阴阳哲学“互根转化”的核心；哲学追问生死的意义，语言既是这一追问的载体（如西方存在主义用逻辑建构生死叙事，东方道家借“气化”隐喻消解死亡焦虑），生死本身亦反哺哲学对语言边界的反思——有些终极体验（ ...; 个人分类: 2025|8805 次阅读|2 个评论热度 1

人机环境系统智能中的互信、互助与互补: 刘伟 2025-10-8 07:56; 人机环境系统智能是融合人类、机器与环境要素的复杂智能系统，其核心目标是通过三者的协同优化，实现单一主体无法达成的高效、安全与适应性。在这一系统中，互信、互助与互补是支撑系统运行的三大关键机制，分别从关系基础、协作过程和能力整合三个维度推动系统智能的涌现。一、互信：系统协同的关系基石互信是 ...; 个人分类: 2025|10262 次阅读|没有评论

态势感知与势态知感： “阴阳双轨”: 热度 1 刘伟 2025-10-7 13:26; “态势感知是刺激-反应，而势态知感则是假设-验证：一阴一阳，‘阴阳双轨’ 。这或许是一种认知科学与人工智能融合的深刻范式转换，改变了传统行为主义与理性主义的对立，构建了一个兼具东方智慧与现代智能理论的双轨认知模型。可以将其视为一种融合东方智慧与现代人工智能的隐喻性框架，用以描述智能系统 ...; 个人分类: 2025|9954 次阅读|1 个评论热度 1

超级智能或是从人机环境系统的“我”开始的: 刘伟 2025-10-6 08:53; 人类智能（包括生物智能）不同于机器智能最根本的区别在于是否有“我”。“我”的产生有内在与外在两大因素，既有遗传也有后天，都是主被动交互的产物，从感性到理性再到灵性，从具身到离身再到反身，从本我到自我再到超我，从事实到逻辑再到价值，从数据到信息再到知识，从无到阴阳再到有……从某种意义上说，从来就没有 ...; 个人分类: 2025|7689 次阅读|没有评论

机器智能能否产生"我"？+ “算计”中的理性结构与感性结构: 刘伟 2025-10-5 07:48; 基于当前的数学、物理知识水平，机器智能尚不能产生真正的我（自我意识）。目前，机器人的“意识”产生可能性较小。尽管智能机器人能够模拟人类的思维过程，但它们仍然只能按照预设程序执行任务，缺乏真正意义上的自我意识和主观感受。当前AI系统（包括最先进的大模型和机器人）仍处于种系智能阶段，依赖海量 ...; 个人分类: 2025|11796 次阅读|没有评论

人、机边界或就一个字: 刘伟 2025-10-4 10:38; 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 ...; 个人分类: 2025|9910 次阅读|没有评论

大模型的根本缺陷：有态无势: 刘伟 2025-10-3 09:35; 世界是复杂的，态、势常常是分离的，正如事实与价值往往不一致一样。世界把“态”与“势”、“感”与“知”拆成两条常常不交汇的轨道：可测的既成事实（态）并不自带下一步的演化箭头（势），感官只能递送原始脉冲（感），却不自带解释框架（知）；而人类赋予的目的、价值、利益、情感与规范又总把解释拉向不同方向；于是 ...; 个人分类: 2025|8978 次阅读|没有评论

意识的基础可能不是计算，而是算计: 热度 1 刘伟 2025-10-2 10:29; 若将“算计”视为带着欲望、动机与目标考量的生存博弈，那它就是意识的原始地基：先有利害权衡的想象，后有逻辑计算的粉饰；算计给出“为何算”，计算只是“怎么算”，意识诞生于这团不断自我建模的利害之火，而非冰冷的符号推演。 “意识的基础不是计算，而是算计”这一命题，挑战了将意识简单还原为信息处理的计算主义 ...; 个人分类: 2025|9411 次阅读|1 个评论热度 1

智能的三大秘密: 刘伟 2025-10-1 08:48; 婴儿智能中隐藏着智能的三大秘密，即具有明确的目标、可从反正面经验中学习、具有预测能力。婴儿智能中所隐藏的这些“智能的秘密”是理解人类认知和学习机制的重要线索，也是当前人工智能研究（尤其是发展式人工智能、认知计算、强化学习等领域）试图模拟和借鉴的核心要素，与人机环境生态智能系统密切相关。 1 ...; 个人分类: 2025|8011 次阅读|没有评论

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