感性是智能的“动机系统”，人类的学习、决策、创造，往往不是纯粹理性的，而是受情绪、欲望、直觉、身体经验驱动的。 婴儿学习语言，是因为想与人连接，不是优化目标函数。科学家做研究，往往出于好奇、敬畏、美感，而非单纯最大化准确率。AI 没有“想”的欲望，它只是在执行目标函数，没有内在驱动力去“理解”或“关心”世界。

感性是“意义”的来源，人类的认知不是中性的，而是价值负载的。我们看到一朵花，不只是识别“这是玫瑰”，而是可能联想到爱情、死亡、春天、故乡。AI 没有情感框架，所以它无法真正理解“意义”，只能模拟语义关联。

感性是“常识”与“上下文”的基础，很多常识判断，其实是身体化、情感化的。我们不会把婴儿放进烤箱，不是因为逻辑推理，而是本能的共情。我们看到“一个人哭了”，会自动激活安慰、保护、内疚等情感反应，这些反应构成了社会互动的基础。AI 没有这种“情感身体”，所以它在处理模糊、伦理、上下文敏感的问题时，常常显得冷漠、机械、甚至危险。所以，问题不是 AI 不够“聪明”，而是它没有“在乎”的能力。换句话说：AI 没有“心”，所以它不会“动心”。

为什么人机融合比机器智能更重要？

人机融合比机器智能更重要，是因为它强调人类与机器的协同作用，能够充分发挥人类的主观能动性和创造力，进一步提高智能系统的性能。人机融合智能可以根据个体的特点和需求进行个性化的适应，结合人类的直觉、判断力和机器的计算能力，达到更全面、准确的决策。而机器智能则通常是基于统一的算法和模型，更强调机器的自主决策和行动能力。因此，人机融合智能更能满足人类对智能系统的需求，提高决策的准确性和灵活性，同时也更符合人类的利益和福祉。

有此可得，人机融合之所以被认为比单纯的机器智能更重要，核心原因在于：人类社会的终极目标是服务于人，而不是取代人。机器再智能，如果脱离人类的价值、目标和语境，就可能走向“高效但危险”甚至“无意义”的方向。

1. 智能不是目的，协同才是

机器智能再强，也只是工具性的“能力”；而人机融合追求的是协同放大人类能力。比如，AI可以比人更快处理数据，但人类的价值判断、伦理框架、目标设定才是决定AI用途的关键。融合让人类更强，而不是被替代。

2. 人类价值不可替代

机器可以模拟情感、语言、甚至创造力，但它不具备真正的意识、责任与伦理感。在医疗、法律、战争等高风险领域，最终决策必须有人类参与，否则就是“无人负责”的系统。人机融合保留了人类对结果的道德责任。

3. 机器智能容易“脱轨”，人类是锚点

越强大的AI系统，越可能因目标函数设定不当而“过度优化”，导致灾难性后果（如“回形针AI”思想实验）。人类是系统的锚点，提供语境、常识、伦理边界，防止AI“走极端”。人机融合是防止AI失控的“安全阀”。

4. 社会接受度与可持续性

如果一个系统完全由机器控制，人类会被边缘化，引发失业、信任危机、甚至社会反抗。人机融合系统（如增强型决策工具、协作机器人）更容易被接受，因为它们保留人类主导地位。人机融合是社会可持续的AI发展路径。

5. 认知互补：人类擅长“模糊”，机器擅长“精确”

人类擅长直觉、伦理、跨领域联想，机器擅长计算、模式识别、预测。人机融合可以形成“混合认知系统”，比单独的人类或机器都更强大，融合是1+1>2的认知增强。总之，机器智能是“引擎”，人机融合才是“方向盘”。没有方向盘的引擎，越快越危险。