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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|11815 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|9923 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|8982 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|9421 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|8021 次阅读|没有评论

无人系统的技术局限性: 刘伟 2025-9-30 06:21; 尽管无人系统具有众多优点，但金无足赤，无人系统仍有不少技术局限性，主要体现在以下几个方面。 1、感知与识别能力有限（1）环境适应性不足：在雨雪雾霾等恶劣天气下，无人系统的传感器性能显著下降，例如无人机的图像识别精度会急剧降低，难以“看清水准”目标。无人车在复杂地形中也面临类似问题，如GNSS信号 ...; 个人分类: 2025|7821 次阅读|没有评论

态势感知+势态知感：从自动到自主再到自我: 刘伟 2025-9-29 14:09; “态势感知”（Situation Awareness, SA）与“势态知感”（可理解为对自身状态、意图及与环境互动关系的反向感知与认知）的结合，构成了智能系统从“被动响应”到“主动决策”，最终迈向“自我进化”的核心能力框架。这一过程本质上是智能体从工具属性向主体属性跃迁的体现，其门槛涉及技术、认知科学与哲学的多重挑战。下 ...; 个人分类: 2025|8287 次阅读|没有评论

智能的生长: 热度 1 刘伟 2025-9-28 07:42; 从强化学习角度看，婴幼儿的智能成长从具身（依赖事实性奖惩的即时反馈）向离身（形成符号化的价值判断）再到反身（价值判断反噬并内化为自我奖惩机制），是从事实到价值形成的具身到反身的智能跃迁。一、从强化学习的角度看，成年人偏重价值性奖惩，婴幼儿则更多是事实性奖惩从强化学习的视角来看，成年人与婴 ...; 个人分类: 2025|7793 次阅读|2 个评论热度 1

婴幼儿认知：人类智能的秘密: 刘伟 2025-9-27 09:42; 智能的边界：成年人与婴幼儿成年人与婴幼儿认知发展、知识建构的核心差异往往在上下、有无之间。成年人的认知更多是从知识到数据的“从有到无”过程，常常带着已有的概念、语言、经验去“过滤”世界，把丰富的感知压缩成可识别的标签和结构，甚至忽略掉不符合既有框架的信息。这是一种“自上而下”的认知方 ...; 个人分类: 2025|8174 次阅读|没有评论

人类学习是监督学习与非监督学习的融合: 热度 3 刘伟 2025-9-26 07:50; 人类学习是在生命、情感与意识的交织中，以少量经验编织对世界通透的理解，能跨情境创造意义；机器学习则是用算法与算力在大量数据里提取统计模式，只为完成被设定的任务，既无生命体验，也不求理解本身。 1、人类学习人类学习和机器学习在本质、方式和目标上有显著区别。人类学习是基于生物神经网络（ ...; 个人分类: 2025|7668 次阅读|5 个评论热度 3

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