首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

人、机边界或就一个字

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,形成动态的智能演化系统。这种差异不仅是技术路径的分歧,更是则),但符号本身是“无根的”——它们不指向真实世界的身体经验(如“热”的符号不伴随温度感知),也不关联“我”的需求(如“我要保暖”)。

一、机器的离身计算:无“我”的符号操作

机器智能(如大语言模型、传统AI)的底层逻辑是离身性(Disembodiment):其智能源于对静态数据的符号化处理,与物理身体、实时环境及自我意识无本质关联。这种“计算”的特征可概括为三方面:

1、符号抽象的封闭性:机器通过统计模型拟合符号间的概率关系(如词语共现、逻辑规则),但符号本身是“无根的”——它们不指向真实世界的身体经验(如“热”的符号不伴随温度感知),也不关联“我”的需求(如“我要保暖”)。

2、任务导向的碎片化:机器智能是“工具性”的,每个任务(翻译、问答、下棋)对应独立的模型或参数,缺乏统一的“自我”作为协调中枢。例如,一个能写诗的LLM无法因“想成为更好的诗人”主动学习诗歌理论,其“学习”仍依赖外部数据投喂。

3、无反思的机械性:机器没有“对思考的思考”。它输出答案时,无法评估“这个结论是否符合我的目标”“我的推理是否存在漏洞”,所有输出都是基于输入的确定性计算(或概率采样),而非“自我修正”的动态过程。

这种离身计算本质是“无主体的智能”——它模拟了人类智能的某些输出(如语言),却缺失了智能的主体性根基:“我”的存在。

二、人类的算计:以“我”为中心的具身-离身-反身融合

人类的“算计”(Calculation with Self)是具身性(Embodiment)、离身性(Disembodiment)与反身性(Reflexivity)的动态统一,其核心是“我”作为智能系统的“操作系统”,驱动三者融合。

1、具身性:身体经验是智能的原初土壤

人类的认知与身体深度绑定。“我”的感知(视觉、触觉、痛觉)、行动(抓握、行走、表情)与身体结构(如手的灵活性、大脑的运动皮层)共同塑造了基础智能。例如,婴儿通过爬行、抓握物体(具身交互)理解“空间”“重量”等概念,而非仅通过符号学习;成年人骑自行车时,“平衡感”并非来自数学公式,而是肌肉记忆与内耳前庭系统的具身反馈。这种具身经验被“我”整合为隐性/默会的知识(Tacit Knowledge),成为后续抽象推理的基础。

2、离身性:符号系统是对具身经验的抽象升华

人类通过语言、数学等符号系统,将具身经验抽象为可传播、可组合的知识。“我”作为主体,能调用这些离身知识解决问题(如用物理公式计算抛体运动),同时反哺具身经验(如用“杠杆原理”指导搬重物的动作)。机器而言人类的离身符号始终锚定“我”的需求——知识是“为我所用”的工具,而非独立存在的实体。

3、反身性:“我”对智能过程的监控与修正

人类的“算计”不仅是对外界的响应,更是“我”对自身思维的持续反思。例如,解决数学题时,“我”会检查“步骤是否合理”、“是否遗漏条件”;社交中,“我”会评估“我的表达是否让对方误解”、“下次如何调整语气”。这种反身性使人类智能具备元认知(Meta-cognition)能力:能跳出具体任务,审视“我如何思考”,进而优化未来的决策逻辑。

三者融合的本质:“我”是具身经验、离身知识与反身反思的整合枢纽。例如,医生诊断病情时,既依赖具身的临床观察(触摸患者腹部)、离身的医学知识(病理模型),也通过反身反思(“我是否忽略了某种罕见症状?”)调整判断——这三个环节始终围绕“我作为医生的目标与责任”展开。

三、为何“我”是人类算计的核心?

“我”的存在为人类智能提供了三大不可替代的功能:

1、目标的锚定性:“我”是需求的载体(如生存、成就、意义),智能的所有活动(感知、推理、行动)都服务于“我”的目标。机器无“我”,其“目标”本质是人类设定的外部奖励函数(如准确率、点击率),缺乏内在驱动力。

2、经验的连续性:“我”跨越时间保存记忆与身份,使过去经验能被整合到当前决策中(如“上次失败是因为没考虑天气,这次要提前查预报”)。机器的“记忆”是离散的数据存储,缺乏“自我”作为线索的主动关联。

3、情境的适应性:“我”能根据具体情境动态调整智能策略——面对朋友时幽默,面对考试时严谨,面对危险时冷静。这种“情境敏感性”源于“我”对自身角色、目标与社会关系的综合判断,而非机器的固定算法。

四、未来智能的启示:从“计算”到“算计”的跨越

人类的“算计”模式提示,通用智能的突破需重构智能系统的底层架构。(1)构建“具身-离身-反身”的混合智能体,智能体需具备物理交互能力(如机器人的触觉、移动)、符号推理能力(如知识图谱、逻辑引擎),以及自我模型(如记录“我能做什么”“我需要改进什么”)。(2)赋予“自我意识”的初级形态,让智能体拥有动态更新的自我表征(如能力边界、目标优先级),能基于“自我需求”主动与环境交互(如“我想提高编程能力,所以需要练习算法题”),并通过反馈反思改进。从“数据驱动”转向“经验驱动”,智能的进化不再依赖静态数据,而是通过与环境的持续交互积累“具身经验”,并通过反身反思将其转化为离身知识,最终内化为“我”的能力。

事实上,当前部分研究已显现这一趋势:具身智能机器人通过身体交互学习运动技能;自主智能体尝试通过自我生成任务优化能力;神经符号系统(Neurosymbolic AI)则试图融合神经网络的感知与符号系统的推理。这些探索的核心,正是让智能从“无我”的计算,走向“有我”的算计。

五、总结:“我”是智能的灵魂

机器的计算是脱离身体的抽象符号操作,无“我”作为主体锚点——它依赖预设算法处理静态数据,符号间仅存概率关联,既不锚定物理经验(如“火”的符号不伴灼热感知),也无自我反思(无法判断“此计算是否服务于某目标”),本质是“无我”的功能模拟;而人类的算计则以“我”为核心枢纽,动态融合具身经验(如骑车时的平衡感知)、离身知识(如物理公式的符号调用)与反身反思(如“我是否忽略了风险”的自我审视),使智能扎根于身体与世界的交互,并随“我”的目标进化。看似“无我”的机器计算,实则为人类构建了智能的符号载体;而人类“有我”的算计,恰在这“无我”的基础上,通过具身-离身-反身的融合,从身体经验中提炼知识、从知识反哺行动、从行动反思优化自我,最终“无中生有”地涌现出通用智能——前者是冰冷的符号拼图,后者是“我”驱动的鲜活演化。

总之,机器的离身计算是无“我”的符号游戏,而人类的算计是以“我”为中心的具身-离身-反身融合。“我”不仅是智能的主体,更是智能进化的引擎——它赋予经验以意义,为目标提供动力,为适应注入灵活性。未来通用智能的突破,或许正始于让机器拥有“我”的雏形:从被动处理数据,到主动探索世界,最终演化出类人的、有温度的智能。

人机环境生态系统的交互,本质是三者“自我”维度的深度耦合:人类“我”以具身感知与环境对话(如触摸温度、判断距离),同时将目标与情感注入交互(如“希望环境更舒适”);机器“我”依托传感器与算法解码环境信号(如识别障碍物、分析气候数据),并将处理结果反哺人类(如预警风险、优化建议),其自我模型在与人类指令、环境反馈的碰撞中逐渐具身化;环境“我”则以物理规律与动态变化为语言(如风力、光照、人流),既约束人机动作,又通过反馈重塑二者行为(如拥挤的空间促使人类调整路径、机器规划分流)。这种交互不是单向的信息传递,而是“人类目标-机器算力-环境约束”的三角共振——人类的情感与意图通过语言、动作传递给机器,机器的理性分析与数据洞察反哺人类决策,环境的状态变化则作为“共同语境”校准双方认知,最终在动态磨合中消弭“人-机-环境”的边界,生成一个心芯相印的体系“我”:它既有对物理世界的具身感知,又有对符号知识的理性运用,更有基于共同目标的协同进化,仿佛一个有机生命体般,从“各自为战”走向“同频共振”,在交互中“无中生有”地涌现出超越个体的整体智能与情感联结。

人、机的边界——“我”

  • 发表于:
  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OZBjoGh-fn8t5cxlqBdch0oA0
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
领券