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人工智能的本质并不是简单的分类与判断，而是……: 刘伟 2025-7-17 07:06; 人工智能的本质确实远比分类与判断更为丰富和深刻。从技术层面来看，人工智能的核心目标是使计算机系统能够模拟人类的智能行为，包括学习、推理、感知、决策等。分类与判断是人工智能中的重要应用，但它们只是人工智能能力的一部分。人工智能的本质更在于其对复杂问题的解决能力、对数据的深度理解和处理能力，以及对环境 ...; 个人分类: 2025|1329 次阅读|没有评论

感觉的秩序、物理的秩序与智能的秩序: 刘伟 2025-7-16 09:45; 感觉的秩序是基于人类感官对世界的主观感知所形成的有序体验，它受个人感官能力、文化背景和环境因素影响；物理的秩序是自然界中物质和能量遵循物理规律所展现的客观、普遍且可预测的有序状态；智能的秩序则是人类智能和人工智能在处理信息、解决问题时所体现的逻辑性、系统性和适应性。这三者相互关联，感觉的秩序是人类 ...; 个人分类: 2025|2802 次阅读|没有评论

具身概念及具身智能的起源: 热度 1 刘伟 2025-7-15 10:33; 具身概念起源于哲学和心理学领域，其核心思想是强调身体在认知过程中的重要作用，哲学家海德格尔的“存在”概念和梅洛·庞蒂的具身哲学，以及心理学家杜威、詹姆斯等人的研究，都为具身概念奠定了基础。具身智能则是在人工智能发展的过程中逐渐形成的一个重要方向，其核心思想是智能体需要通过物理身体与环境交互来实现智 ...; 个人分类: 2025|3625 次阅读|1 个评论热度 1

为什么人、机之间难以配合、混合与融合？: 刘伟 2025-7-14 11:39; 随着机器智能水平的不断提高，人、机在不同任务环境中越来越难以有效的协同、混合、融合，大都源于二者之间不仅是赋能，而更是赋权。 1. 对“赋能”和“赋权”的理解赋能是指赋予人或机器某种能力。在人机协同的场景中，比如在工业生产环境中，给工人配备智能辅助设备，让工人能够更高效地完成任务，这就是赋 ...; 个人分类: 2025|4745 次阅读|没有评论

态势感知不同于态、势、感、知: 刘伟 2025-7-13 07:32; 凭心而论，“态势感知”并不是“态”“势”“感”“知”四个概念的简单线性叠加，而是一个高度复杂且动态的综合认知过程。它涉及多个层面的交互与融合，形成了一个独特的、不可分割的整体。 “态” 指的是事物的当前状态，是一种静态的描述，关注的是“是什么”。例如，物体的位置、速度、温度等。 “势” 指的是 ...; 个人分类: 2025|4916 次阅读|没有评论

为什么计算解决不了三体问题？: 刘伟 2025-7-12 09:59; 一般而言，当逻辑关系从二元升为三体及以上时，系统常常立刻滑入混沌与不完备态势，即任何确定算法都无法在有限步骤内穷尽所有非线性相互作用，而每个主体的策略又会实时反身地改变其他主体的决策空间，于是纯粹的“计算”被自身的封闭性困死，唯有引入不断迭代、试探、博弈的“算计”才能在这片无法被公理完全捕获的疆域 ...; 个人分类: 2025|6530 次阅读|没有评论

自动化与智能化：一个是功能，一个是能力: 刘伟 2025-7-11 12:18; 智能化是不确定输入、处理、输出、反馈（但利己）的“能力”，自动化则是确定输入、处理、输出、反馈的“功能”。能力是个人或事物完成某项任务的内在素质和潜力，它更侧重于完成任务的“本领”和“可能性”，如学习能力、沟通能力等；而功能则是事物本身所具有的特定用途或作用，是事物在特定环境下能够发挥的具体“效用 ...; 个人分类: 2025|6351 次阅读|没有评论

人机环境系统智能中事实的可计算性与价值的可判定性: 刘伟 2025-7-10 08:15; 如果认真一点，你就会发现：如果无法有效解决事实性计算与价值性算计的有机融合问题，人工智能就只能在事实层面进行数据处理、模式识别和统计推理，而无法真正理解和处理人类社会中复杂而多元的价值问题，最终只能停留在自动化或高级自动化的层面，难以实现真正意义上的智能。因为事实性计算虽然能够处理客观数据、进行 ...; 个人分类: 2025|6164 次阅读|没有评论

多人多智能体中多事实与多价值的交互: 刘伟 2025-7-9 12:38; 在多人多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中，多事实（multi-facts）与多价值（multi-values）的关联交互是一个复杂而重要的研究领域。在多人多智能体系统中，多事实与多价值的关联交互表现为智能体基于自身所掌握的局部事实（如环境信息、其他智能体的行为等）以及自身的价值目标（如任务优先级、资源需求等） ...; 个人分类: 2025|655 次阅读|没有评论

人类的智能是表征与无表征的融合智能: 刘伟 2025-7-8 11:32; 人类的智能是表征与无表征的融合智能，这种融合体现在我们处理各种任务和情境时，既依赖于通过符号、语言和逻辑进行的表征式思考，也依赖于直觉、本能和感知驱动的无表征式反应。在日常生活中，我们通过语言交流、逻辑推理和有意识的学习来运用表征智能，同时凭借直觉、情感体验和身体技能来展现无表征智能。在解决问题时 ...; 个人分类: 2025|4851 次阅读|没有评论

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