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人机之间如何产生“互”？: 刘伟 2026-3-3 07:48; 要让人机之间从“只交不互”走向“深度互构”，核心是让机器突破香农信息论的“形式化符号处理”局限，像人类一样理解价值的语义内涵、语用指向与动态情境性，将“价值”从抽象概念转化为可计算、可感知、可迭代的智能要素。这需要从“价值建模—感知—决策—迭代”四个层面构建机器理解价值的框架，最终实现“机器懂人 ...; 个人分类: 2026|1384 次阅读|没有评论

人机之间常常是只“交”不“互”: 刘伟 2026-3-2 10:18; “人机之间常常是只‘交’不‘互’”现象，点出了当前人机交互的核心困境：信息传递停留在“单向符号交换”，未达成“双向意义理解” 。这里的“交”是机械的、形式化的“交付”——人向机器输入指令（如代码、语音命令），机器按预设规则执行并返回数据（如计算结果、传感器读数）；而“互”则是动态的、语义化的“共振 ...; 个人分类: 2026|3333 次阅读|没有评论

“香农信息与语义无关”与“人机信息与语义有关”的核心逻辑: 刘伟 2026-3-1 16:03; 香农经典信息论主张“与语义无关”，其核心是通过数学抽象剥离信息的意义与价值，将信息定义为“消除不确定性的量”（以熵衡量），聚焦符号传输的统计规律与通信效率，适用于机器间无歧义通信的工程场景；而人机之间的信息论强调“与语义有关”，其逻辑是将信息扩展为“对系统状态-动作-价值空间的影响潜力”（以策比特度 ...; 个人分类: 2026|4636 次阅读|没有评论

人类算计的机理不同于机器计算的机理: 刘伟 2026-2-28 11:56; 算计与计算，本质上代表着两种截然不同的智能机理，二者的核心分野贯穿从本体论到方法论的全维度。从本体论而言，计算以确定性、量化性为核心本体，聚焦于可编码、可复现的符号与数据处理，依托预设规则实现精准输出，是机器智能的核心逻辑；而算计则以动态性、不确定性为本体，立足人、机、环境的复杂交织，融合人的经验 ...; 个人分类: 2026|4758 次阅读|没有评论

计算的本质是证，而算计的本质则是猜: 热度 1 刘伟 2026-2-27 10:29; “计算的本质是证，而算计的本质则是猜”这一命题，触及了人类认知中两种核心思维方式的本质差异—— 确定性逻辑推演与不确定性策略应对。人类智能中的计算与算计就像DNA一样动态纠缠在一起，当前的AI试图仅用计算方法解决智能问题，而忽略了算计的威力，基本上就是刻舟求剑、盲人摸象…… 一、计算：“证”的逻辑 ...; 个人分类: 2026|6463 次阅读|1 个评论热度 1

人机交互：一半是逻辑一半是情绪: 刘伟 2026-2-26 08:38; 人机交互是一场理性与感性的共舞，一半是逻辑织就的精密网络，以功能准确性、流程清晰性与数据可靠性为经纬，托举起“解决问题”的实用根基——它像导航仪般精准计算路径，像医疗AI般严守循证底线，像支付系统般筑牢安全防线，让每一次操作都有章可循、每一份需求都能被高效承接；另一半则是情绪晕染的温暖底色，用拟人化 ...; 个人分类: 2026|1480 次阅读|没有评论

三体与三算: 刘伟 2026-2-25 10:10; “人、机、环境三体”与“计算、算计、天算三算”是两个相互关联的概念体系，前者指向复杂系统的构成要素，后者指向应对复杂性的认知与方法论。二者结合，本质上是在探讨如何在“人-机-环境”交织的动态系统中，通过不同维度的“算”（思维与工具），实现更高效、鲁棒的协同与决策。一、人、机、环境三体：复杂系 ...; 个人分类: 2026|4458 次阅读|没有评论

人机环系统智能同时涉及空间智能与非空间智能: 刘伟 2026-2-24 13:56; 人机环境系统智能（Human-Machine-Environment System Intelligence）是一种强调人、机器与环境三者动态交互的复合智能形态，其核心在于通过多主体（人、机器）与环境的信息耦合与协同，实现更高效、自适应的功能输出。这一系统中，“空间智能”与“非空间智能”是两类关键的支撑能力，二者既分工明确又深度融合，共同构 ...; 个人分类: 2026|5403 次阅读|没有评论

交互论：交论与互论: 刘伟 2026-2-23 12:19; “交互论”（Interactionism）是一个广泛的概念，在不同学科（如哲学、社会学、心理学、系统科学等）中有不同的具体内涵，但核心都是研究事物之间动态的、相互的作用关系。“交”体现了存在——Being，“互”生成了意义——Ought。 1. 交互论的核心：动态关系交互论的基本立场是反对孤立、静态地看待事物，强调 ...; 个人分类: 2026|5443 次阅读|没有评论

人工智能能够实现自我复制吗？: 热度 1 刘伟 2026-2-22 08:30; 人工智能目前还无法实现真正意义上的自我复制，即像生物体那样自主完成从设计、制造到部署的完整生命周期闭环；现有AI系统只能在人类预设的框架内执行特定任务，其复制行为本质上是人类工程师通过代码复制、模型下载或分布式部署实现的被动扩展，而非AI自主决策、自主获取资源、自主构建物理载体的主动自我复制。从 ...; 个人分类: 2026|6051 次阅读|1 个评论热度 1

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