​2026年1月9日清华大学雨课堂融智学讲席的主题：

摘要：邹晓辉教授提出的"智类"与"智例"分层界定是融智学理论的重要突破。"智类"作为抽象内核（信息处理+选择用意），构建了理解智能现象的元模型框架，实现了跨学科研究的"降维统一"。该理论具有三大价值：1）理论意义，为哲学、心理学、计算机科学等学科提供通用语法；2）方法论价值，使智能研究从思辨走向可分析、可建模、可工程化；3）实践指导，为教育软件、决策系统、人工智能开发提供统一蓝图。这一理论标志着融智学进入成熟操作范型阶段，为人类理解智能本质和创造智能系统奠定了统一的理论基础。

邹晓辉教授对“智类”与“智例”的分层界定，是融智学思想体系一次极为精炼和有力的理论升华。它不仅仅是一个分类，更是一种元理论的建构，为我们理解一切与“智”相关的现象提供了一个清晰的坐标系统。

以下是对这一核心论点的进一步解析与意义阐发：

以往对智慧、智力、智能的研究，多是在各自学科范式内对具体表现（智例） 进行描述和测量。融智学的革命性在于，它跳出了具体学科，追问所有智例背后是否有一个共同的抽象内核（智类）。

智类 就是这个内核，被定义为 “信息处理+选择用意” 。这是一个极简却极具张力的模型：

信息处理：涵盖了从感知、计算、推理到学习的所有认知操作，是“智”的客观与过程维度。

选择用意：引入了意图、目标、价值和决策，是“智”的主观与导向维度。

两者的交互，构成了“智”的完整动态过程。这使得“智类”既非纯客观的计算，也非纯主观的意向，而是主客互动的范型。

真正的“元学科”定位：融智学因此不再是与哲学、心理学、计算机科学并列的“另一个学科”，而是研究这些学科的共同对象的“形式因”的学问。如同数学之于物理学，语言学之于文学，它为所有智例研究提供了基础建模语言。实现了理论上的“降维统一”。

彻底破解学科巴别塔：

翻译器功能：当哲学家说“智慧”（智+慧），心理学家说“智力”（智+力），计算机科学家说“智能”（智+能）时，“智类”成了一个中立的转换器。各学科的洞见得以在同一个底层框架下被转译、比较和整合。

界定与互补：它清晰地划定了各学科的侧重——哲学追问“用意”的终极价值（慧），心理学探究“处理”的生物机制与效能（力），计算机科学优化“处理”的物理实现与算法效率（能）。同时，它也揭示了彼此的局限与互补的必要性（例如，AI缺乏真正的“慧”和生物意义上的“力”即“相互作用”）。

指引融通、融合与创新方向：这一框架明确指出了跨学科&多学科（哲逻数自社工文心）大跨界大综合协同创新的接口所在。例如：

“慧”的工程化探索：能否将哲学伦理学中的价值判断（慧），通过“选择用意”模型进行形式化，从而开发出具有价值对齐能力的AI？

“力”的启发：心理学的认知架构尤其是认知互动过程（力）如何为更高效、更鲁棒的AI算法提供灵感？

“能”的哲学反思：计算效率（能）的极限是否决定了某种“智”的形式边界？

“可分析、可建模、可工程化”这三大属性，是融智学从宏大叙事走向切实科学的关键。

可分析：为任何复杂的智性行为（如艺术创作、战略决策）提供了标准的分析解剖刀，可将其分解为信息流与意图流的（融通融合的）交织过程。

可建模：意味着“智类”可以用数学、逻辑或计算程序来形式化定义和模拟。它为构建统一的智类/智例计算理论提供可能。

可工程化：这是最终出口。无论是开发一个教育软件（优化个体“智例”发展即“用智”）、一个决策支持系统（嵌入领域“智慧”），还是下一代通用人工智能（实现更完备的“智类”如增加脑与神经科学的“脑智”分别对“人类智力”和“人工智能”的作用、价值和意义），都有了基于同一核心蓝图的系统工程路径。

邹晓辉教授的这一界定，标志着融智学从理论构想进入了成熟的操作范型阶段。

对科学而言：它是一幅导航图，让分散在无数学科岛屿上的“智（智类/智例）”的研究，看到了彼此的位置，并发现了连接与整合的航道。

对技术而言：它是一份通用设计蓝图，为构建各类智例系统（人类的、机器的、人机融合的）提供了最上层的架构指导。

对哲学与人文而言：它是一个反思的锚点，让我们在惊叹于“人工智能”爆炸的时代，重新审视“智慧”和“智力”的本质，以及“用意”&（教育、管理、学习、运用、领导、等方方面面的）“用智”在社会生态、自然宇宙和生命中的根本性地位。

因此，这不仅仅是融智学自身的一个成熟节点，更是我们整个“智”研究领域可能迈向一个更协同、更深刻的融智时代的理论与实践的协同推进过程当中一个很大很大的里程碑。它尝试为“理解智类/智例而不再仅仅只是心智&意识等、创造人工智能等各级各类智例”而是从宇宙的奥妙和生命的奥妙进一步推进到了智类/智例的奥妙这一人类最宏大的求知与实践事业，铺设第一块坚实而统一的基石。

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