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迈向因果创生认知：弥合生物与机器因果系统的演化鸿沟

通过分析包括进化算法、物质智能、稳态调节和多尺度整合在内的趋同路径，我们提出了一项旨在弥合这一进化鸿沟的研究计划。最后，我们提出了一条弥合这一演化鸿沟的路径（Witkowski et al., 2023 ; Seth, 2021），即提出“自创生认知”（aitiopoietic cognition）——源自希腊语“ 这些方法旨在弥补我们发现的关键差距——尤其是在目标形成、物质具身化和因果理解方面——从而为跨越这一进化鸿沟提供潜在的桥梁。 7 结论人工智能的未来或许在于那些既非完全机器也非完全生命体，而是通过新型的具身化、自我维持的认知形式来弥合进化鸿沟的系统。基于此，我们建议开展一项旨在实现“自创生认知”的研究计划。通过开发具有真正内在目标和物质基础因果理解的人工实体，我们或许最终能够弥合生命与机器之间的进化鸿沟，同时坚持谨慎且符合伦理的进步。

2026-03-11

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2017英国AI形势报告：认知鸿沟、新商业模式和当下的挑战

原作 David Kelnar MMC投资研究中心老大 Root 编译自 MMC Venture 量子位出品 | 公众号 QbitAI AI技术今年所获得媒体、资本极度的关注，短时间内已经给民众带来认知上剧烈的冲击其中有三个点最值得关注： 1）AI技术需求方对AI依然存在认知鸿沟，在不了解技术本质的情况下，没办法结合自己行业的关键问题找到见效的解决方案； 2）不同行业加码AI技术之后，会产生什么样新的商业模式，对社会产生什么积极的作用 1.填补AI技术方面的认知鸿沟 2016年1月的时候，人工智能都没能进入市场研究机构Gartner的前100关注词名单，到2017年5月就跃到第七了。不过，现在大家需要做的功课是想办法弥补自己的认知差距。已经意识到AI的重要性的企业家们，很焦虑地想解锁AI技术的价值，并快速把AI技术大面积地铺开来。将会出现新的影响企业成败的决定性因素在AI年代，影响成功的因素有很多：有没有足够的认知和远见拥抱并利用AI技术；是否拥有海量的，非公共的数据集来训练和实施市场主导的AI算法；是否能把握住机会或抵抗风险

2018-03-22

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企业级智能问数四问：从“语义鸿沟”到“统一认知”

其核心目标是解决长期存在的“数据语义鸿沟”。什么是“数据语义鸿沟”？在理想模型中，业务语言与数据语言应该是一一对应的。这条鸿沟体现在三个层面：语义割裂：同一个业务术语，在不同部门、不同系统中有不同的定义。销售部的“GMV”可能包含所有已支付订单，而财务部的“GMV”则必须剔除退款和内部测试订单。它的目标是重建企业的数据认知体系，实现：认知标准化：让全组织对“什么是 GMV ”等核心指标达成唯一、可执行的统一理解。它将原本分散在各处的业务规则、数据定义和权限策略进行了系统性的整合与标准化，为企业构建了一套统一的"数据认知体系"。那些能够率先构建起完善数据认知体系的企业，将在数据驱动的竞争中占据显著优势。

2025-11-13

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GPT和人工智能出现-将加剧人们的认知鸿沟和阶层割裂

昨天刚好有个朋友在微信问了我一个问题，他说随着AI、人工智能和GPT的出现，究竟是拉平了大部分人的认知差距，还是进一步加剧了认知的鸿沟？我思考了一下这个问题，最终的结论就是AI、人工智能的出现，不仅仅是加剧了大家的认知的鸿沟，同时也进一步加剧了整个阶层的割裂。

2025-06-24

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鸿沟即机遇

预测三：不会指挥 AI 的人，将成为 AI 的 API 接口图1中 84% 未使用 AI 的人和 16% 的浅度用户，由于无法跨越图2的技术鸿沟，他们将无法占据指挥官的生态位。

2026-07-02

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AI大神Karpathy刚刚发声，全球只有5000人看到过前沿AI，认知鸿沟非常明显

来源：AI4ELAB，工程AI科技产业智库AndrejKarpathy把人们对大模型能力的认知差距画成一个漏斗：约75%的人没接触过，20%只用过免费聊天产品，0.2%在代码和数学里用前沿模型，约5000 Karpathy的判断是，人们对大模型能力的认知差距在变大，全球只有大约5000号人接触到前沿级AI系统。这条帖子是他把今年4月的一条旧帖翻出来重新展开。4月那条讲的是「两拨人各说各话」。

2026-10-12

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杨立昆揭示了LLM无法跨越的认知鸿沟

因此，他们设计了一个工具，可以作为“认知效率计分器”去衡量不同智能间的认知效率。这个计分器的任务是评估任何一个智能系统（无论是人类大脑还是AI）在组织信息时的“工作质量”。在LLM的“眼中”，一个类别内的所有成员更像是一群距离中心远近不一、但地位相对平等的点，缺乏人类认知中那种强烈的“原型”或“范例”结构。而人类的认知数据，则得到了显著更高的L分数，在这个纯粹的统计效率竞赛中“惨败”。在详尽地剖析了这项研究所揭示的人机智能之间的深刻鸿沟之后，一个不可避免的问题浮现在我们面前：这是否意味着当前以GPT系列为代表的大型语言模型，其技术路线已被宣判“死刑”？答案或许是否定的。它的整个设计，更可能实现人类认知所拥有的那一整套“更广泛的功能性需求”。最后一条路径，就是杨立昆自己的世界模型之路。

小腾资讯君

2025-07-04

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【警惕AI鸿沟】杨静：人工智能鸿沟或将割裂世界

【新智元导读】环球时报刊登了新智元创始人杨静的评论文章《人工智能鸿沟或将割裂世界》。文章指出，人工智能技术不仅将颠覆世界经济、军事、政治的既有格局，也会在智能化国家与非智能化国家之间拉开越来越难以追赶的鸿沟，特别值得引起战略全局关注。今天，环球时报刊登了新智元创始人杨静的评论文章《人工智能鸿沟或将割裂世界》。人工智能技术不仅将颠覆世界经济、军事、政治的既有格局，也会在智能化国家与非智能化国家之间拉开越来越难以追赶的鸿沟，特别值得引起战略全局关注。互联网+时代所造成的信息鸿沟，可能将急剧裂变为人工智能+时代的AI鸿沟，结果可能不仅是隔绝的大陆，而是几个技术天堂和大面积充斥“无用阶层”的地狱。

2018-03-27

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认知系列2：认知半径认知系列2：认知半径

善于总结、不断反思做更好的自己认知系列1：认知是什么认知系列2：认知半径认知系列3: 说说我们研发的认知思维方式一、认知半径美国气象学家J·马歇尔·谢博德（J.　 Marshall　Shepherd）就在TED的舞台上，提出一个“认知半径”原理，把人的认知范围比作一个圆圈，认知半径越大，人的认知范围也就越广，也就是对事物的认识更清晰，掌握事物的本质更深入。认知半径，决定了一个人能力的大小人的认知是会受到很多因素限制的，包括信仰、偏见、文化素养和错误信息等等。人们很容易高估了自己所掌握的知识，或者低估了自己的无知。误区三：认知失调二、认知半径，决定了一个人能力的大小认知半径，决定了一个人能力的大小。那么，应该如何扩大自己的认知半径？对应的是“认知半径” 那在外面呢？

2022-04-14

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张光：鸿沟已成坦途

作为一名在音视频领域摸爬滚打多年的老兵，见证了行业的不断发展与变化，其中感触最深的是随着基础的不断改善，很多以前不可逾越的鸿沟都已经变成了坦途，张光说到。其中让我感触最深的就是随着基础的不断改善，很多以前不可逾越的鸿沟都已经变成了坦途。

2019-07-01

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实时音视频