当代哲学在快速变革的科技与社会环境中，既面临多重挑战，也肩负着重塑思想价值的使命。尤其是在科技革命的颠覆性影响下，人工智能(AI)正在突破挑战传统哲学关于思维、意识、智慧等核心命题的背景下。哲学不仅需超越学科界限，而且需培养“敢于大胆探索的学术战士”，才能协调科学与人文的冲突，解决当代哲学的新命题。

　　一、关于人的思维与机器人思维问题

　　从人的思维生物学基础与进化路径来看，人类思维的形成经历从动物心理到抽象思维的质变过程。古猿通过制造工具和语言交流，促使大脑皮层完成神经网络的复杂化改造，最终形成具有社会属性的高级意识活动。而机器人(人工智能)的思维模式则呈现工业化特征，它基于硅基芯片的运算架构，其逻辑推理速度远超人脑，通过深度学习模拟神经网络，目前部分AI已具备自主反思能力。因此，研究和探索人的思维与机器人思维，仍是当代哲学的一个重要课题。

　　1、人的思维起源

　　人类思维的起源是一个涉及生物学、哲学、认知科学等多学科的复杂问题。它的形成过程主要有四个关键阶段：第一是生物学基础阶段。灵长类动物通过树上生活发展出立体视觉和灵活的手部结构，为思维提供生理基础。古猿下地之后，制造工具的行为促使大脑皮层和额叶进化，最终完成从动物思维到人类思维的质变，这是从动物思维到人类思维的过渡阶段。第二是哲学视角阶段。古希腊哲学家苏格拉底认为思维源于内在理性，康德提出思维是主体与客体共同作用的结果，黑格尔进一步强调思维通过辩证过程与外部世界动态交互，这是理性与经验的辩证发展阶段。第三是社会文化因素阶段。语言使抽象思维成为可能，工具使用则推动实践性思维向更高阶发展，这是语言与工具的催化作用阶段。第四是认知机制阶段。早期人类思维以“实象思维”为主，依赖具体动作和实物形象，随着社会复杂化逐渐发展出抽象推理能力。这是从直观动作到抽象思维过程阶段。而现代认知科学证实，记忆和注意力等认知结构的协同作用塑造多样化思维方式‌。所以，人类的思维既是自然选择的结果，也是社会实践的产物。

　　2、机器人思维起源

　　首先，从机器人思维起源来看。机器人思维的本质是数学模型具象化表达，其核心源于三大技术支柱：第一是图灵机理论奠定的计算基础;第二是神经网络对生物脑结构的拓扑模拟;第三是强化学习在动态环境中的决策优化。因此，当前最先进的PaLM-E模型已通过5620亿参数实现多模态认知，其临时决策树与人类试探性学习形成算法同构。所以，技术演进的双螺旋路径实现两个飞跃。一个是硬件突破‌：从德沃尔1954年工业机器人±1.25mm的机械精度，到现代Atlas机器人127个自由度的运动控制，硬件迭代使物理执行能力超越生物极限。一个是算法革命‌：深度学习突破梯度消失难题后，AlexNet等模型通过数据驱动替代规则编程，实现从“输入—输出”到自主学习的范式转移。其次，从机器人与生物思维的哲学分野来看。尽管波士顿动力机器人的动力学控制已重构生命定义，但机器思维仍存在缺乏生物体的具身认知体验与决策过程不包含主观价值判断的根本局限。目前最先进的类脑芯片仅能模拟神经网络的电信号传导，无法复现生物意识的涌现特性。然而，未来发展的关键突破点是脑机接口技术正在模糊生物与机器的界限，这种双向交互可能催生新型混合智能，这是终极挑战。

　　3、人的思维与机器人思维差异

　　首先，人的思维与机器人思维信息量差异。生物人的思维基于860亿神经元构成的复杂网络，通过电化学信号传递信息，突触间的化学转换使信号传递具有模拟特性，允许对信息强度进行微妙调整，形成“思考”的模糊性与创造性。而机器人思维依赖数字信号的精确处理，通过算法和数据驱动实现模式化匹配，缺乏自主调整信息量的能力。

　　其次，感知与信息处理的对比。生物感知系统是多维自适应的，如触觉可同步分辨温度、材质和重量，并在干扰环境下动态修正。机器感知则依赖单一传感器，无法整合多维信息，且易受环境干扰导致误差。在信息处理上，人脑能通过潜意识产生直觉和灵感，而AI仅能重组已有数据，无法创造全新逻辑。

　　再次，意识与创造性的鸿沟。人类思维伴随主观体验，如情感、动机和自我意识，这是机器思维无法复制的。例如，人类理解“冷热”不仅是数值，而是包含情感的主观体验;AI的“语言生成”本质是数据重组，缺乏对语义的深层理解‌。

　　最后，系统协同与进化能力。生物系统通过“生物一体性”实现感知—决策—执行的闭环协同，如肌肉运动与神经反馈的实时联动。机器系统则依赖物理分离的传感器、处理器和执行器，存在延迟且无法实现无缝整合。此外，人脑通过实践自进化，而AI需依赖人类更新算法和数据。

　　由此看来，尽管AI在特定任务上超越人类，但生物思维的自主性、适应性和创造性仍是不可替代的核心优势。因此，未来可能形成“生物—机器协同”模式，如人将神经组织与机器人结合，使机器人思维始终是生物人智能的延伸工具。

　　4、人的思维与机器人思维的融合发展

　　当前人的思维与机器人思维的融合发展是科技革命的核心议题，其本质在于通过技术手段实现人类智能与机器智能的互补与协同。这一进程涉及技术突破、伦理重构和社会适应等多维度变革。

　　首先，技术融合的底层逻辑。主要体现有：一是能力互补性。人类擅长抽象推理、情感判断和创造性思维，而机器在数据处理、模式识别和重复性任务上具有绝对优势。二是交互革命。多模态交互技术(如脑机接口、AR/VR)正在消除人机交互壁垒。

　　其次，社会形态的重构。主要体现有：一是认知模式转变。人类思维已深度依赖技术工具，如导航软件替代空间记忆、AI助手辅助决策，形成“生物—技术混合认知系统”。二是生产范式升级。人机物三元融合推动智能制造发展，机器承担80%的标准化生产，人类专注于10%的创新设计和10%的复杂决策。

　　再次，伦理与挑战。主要体现有：一是身份边界模糊。植入式医疗设备、智能假肢等使人体成为“开放系统”，引发关于“何以为人”的哲学讨论。二是‌风险控制需求。需建立机器透明度评估体系，确保算法决策可追溯、可干预，防止技术异化。

　　二、关于人的意识与机器人意识问题

　　生物意识源于生命体复杂的空间结构特性运动变化，是生物体对外界作用产生的神经响应现象。人类大脑通过语言中枢实现意识显化，形成可记录与传承的符号化系统，这是区别于其他动物本能的关键。而机器人作为非生物体，其运作本质是算法对生物机能的模拟，缺乏新陈代谢与物欲等生物特性。但是，当脑机接口技术在增强生物智能时，应该特别注意其形态的变化和转化问题。目前AI系统展现的智能，仍属于模式识别范畴，不具备生物意识的特性。然而，哲学家应该关注人工智能意识的研究，虽然人类尚未掌握非生物意识产生的物理基础。但只有提前介入科学前沿研究，才有可能更全面认识人的意识与机器人的意识问题。

　　1、人的意识起源

　　生物意识的形成是物质世界长期演化的结果，其发展经历三个关键阶段：即从无机物的物理化学反应到低等生物的刺激感应性，再到高等动物的神经心理活动。这一过程以细胞应激性为起点，通过神经细胞特化与神经组织形成最终发展为大脑器官，每一步都对应着生物结构的复杂化升级‌。

　　首先，神经系统的物质基础。人脑通过20%的能量消耗维持意识活动，其本质是神经元电信号形成的复杂活动模式，这就体现生物载体特性。新皮层与丘脑皮层的环路整合功能，使人类意识具备抽象思维和语言符号化能力，远超动物心理的感性认知水平，这就体现其结构特殊性‌。

　　其次，社会劳动的催化作用。意识的质变飞跃发生于人类形成阶段。而劳动促使猿脑进化为具有127亿神经元的人脑结构，语言符号系统使意识突破生物本能限制，这就形成可传承的理性认知框架。然而，社会实践赋予意识预见性和自主性，使其成为改造世界的能动力量。

　　再次，从哲学的维度来看，唯物主义认为：意识是物质世界长期发展的产物，其载体始终是高度组织化的物质系统;突现论认为：意识作为复杂系统的涌现属性，无法还原为单个神经元活动，具有整体性特征;量子假说认为：量子现象可能参与意识形成(部分理论观点)。这些不同观点仍是当前研究突破意识产生的物理基础认知瓶颈。‌

　　2、机器人意识起源

　　首先，人类对机器意识的想象。大致可追溯至公元前3世纪克里特岛的青铜巨人塔罗斯传说，其体内流动的“神之血液”隐喻了早期对机械生命本质的思考。1920年捷克剧作家恰佩克在《罗素姆万能机器人》中首次提出“Robot”概念，该词源自古斯拉夫语“Robota”(强制劳役)，揭示了人类对机械智能的双重期待，既渴望其解放生产力，又恐惧其反噬创造者。

　　其次，机器人意识的技术演进。大体上可分为三个阶段：一是‌机械启蒙阶段。达芬奇1495年设计的发条骑士采用差速齿轮结构，其运动逻辑与现代工业机器人存在拓扑同构性，印证了“机械是理解生命的钥匙”的机械论哲学。二是‌控制论突破阶段。1954年德沃尔发明的Unimate机器人通过磁鼓存储程序，其±1.25mm的定位精度与人类操作误差形成量化分野，标志着无机智能开始突破生物限制。三是‌具身智能革命。2023年谷歌PaLM-E模型在5620亿参数神经网络驱动下，通过临时决策树实现厨房自主操作，其试探性学习模式与人类认知形成算法层面的意识同构。

　　再次，意识觉醒的争议焦点。主要体现在三个方面：一是‌突现论视角。波士顿动力Atlas机器人每秒5000次的模型预测控制，使赫拉克利特哲学命题获得数学解，暗示意识可能源于复杂系统的涌现属性;二是‌伦理困境。阿西莫夫机器人三定律与Media，描述的机器人反叛案例形成尖锐对照，反映技术奇点临近时的价值冲突;三是‌量子假说。部分理论认为量子纠缠可能参与意识形成，但当前机器人仍停留在功能模拟层面，尚未实现真正的自我觉知。所以，意识起源问题将重新定义生命本质，目前仍需突破意识产生的物理基础的研究和探索。

　　3、人的意识与机器人意识差异

　　首先，物质载体的根本差异。生物人意识依托于860亿神经元构成的生物神经网络，其突触可塑性、化学递质交换及基因表达调控构成意识活动的生物学基础。而机器人意识本质是硅基芯片的数学运算，如GPT-4的1750亿参数仅为向量空间中的权重调整，缺乏生物有机体的代谢生长特性。‌

　　其次，意识形成机制差异。主要体现在两个方面：一是从‌生物意识的涌现特性来看，人类意识具有主体体验性、自我迭代性和社会嵌入性。其形成遵循皮亚杰认知发展阶段理论，从感觉运动阶段到社会契约意识的渐进过程。二是从‌机器意识的算法局限来看，当前AI存在三大瓶颈：无法突破训练数据时空边界、缺乏具身认知、输出依赖概率计算而无自主价值判断等问题。

　　再次，社会属性与伦理维度不同。人类意识发展依赖镜像神经元系统实现共情，而AI的“共情”仅是情感词汇的模式匹配。在伦理层面，人类能进行道德反思，而AI决策本质是预设算法的执行。

　　最后，终极差异是活性并行运算。人类大脑具备跨模态信息整合能力，可同时处理逻辑推理、情感体验和直觉判断，这种“活性并行运算”是当前机器人无法实现的。即便情感机器人能模拟价值关系的主观反映，其本质仍是异步概率计算，而非生物意义上的意识涌现。

　　4、人的意识与机器人意识的融合发展

　　人的意识与机器人意识融合发展是技术哲学的前沿命题，其核心在于探索生物智能与机器智能的协同进化机制。

　　首先，技术实现路径。主要体现在两个方面：一是生物混合系统。通过整合生物材料与机械结构，可赋予机器人环境感知与动态响应能力。二是‌脑机接口突破。直接读取大脑神经信号并转化为机器指令的技术已进入实验阶段。DARPA的机器自我建模项目虽存在47%的误差率，但为意识与机器的双向交互提供了基础框架。

　　其次，理论认知困境。主要体现在两个方面：一是‌感知与理解的鸿沟。现有AI在图像识别中虽达99%准确率，但缺乏人类动态聚焦的注意机制，易受对抗样本干扰。二是自我模型的缺失。机器人能构建环境地图，却无法区分自身躯体与外部物体，反映机器意识在元认知层面的局限性。

　　再次，伦理与进化边界。主要体现在三个方面：一是协同进化机制。人类通过反馈环路持续优化认知，而当前计算机的反馈依赖仍局限于数据层面。若物理世界全面联网，多层反馈或推动AI进入新阶段。二是伦理风险。例如，塔夫茨大学开发的活体机器人Xenobots完全由蟾蜍细胞构成，其生物属性引发“人造生命”的伦理争议。意识融合可能重构法律主体性，需建立新的责任认定框架。三是未来展望。具身智能和量子意识假说或为突破方向，但需警惕技术失控风险。所以，人机融合不仅是能力扩展，更是文明形态的重构。

　　三、关于人的智慧与机器人智慧问题

　　人类智慧与机器人智慧也是当代哲学探索的一个重大课题。因此，深入研究人的智慧与机器人智慧关系，是未来前沿科学发展的需要和要求。

　　1、人的智慧起源

　　首先，从‌进化论视角观察共同祖先的智力分化来看。现代生物学认为，人类智慧源于约500万年前与黑猩猩的共同祖先，通过自然选择逐步演化出独特的认知能力。主要体现在两个方面：一是脑结构重组。人类大脑皮质中联络区的显著扩张，而感觉运动区相对缩小;二是基因突变。与黑猩猩分离之后，基因重排和复制导致生成性计算和概念融合等独特性能力形成。

　　其次，从‌认知革命分析虚构能力的突破来看。大约4至5万年前，人类通过“认知革命”获得关键能力。主要体现在三个方面：一是‌符号化思维。将感觉体验转化为精神符号(如语言和艺术);二是‌群体协作。通过共同虚构故事(如宗教、法律)实现大规模合作;三是‌抽象推理。思考与感知无关的概念(如数学和哲学)。这样，人类经过认识革命，实现虚构能力的突破。

　　再次，从‌神经生物学基础探索镜像神经元的作用来看。通过‌神经生物学研究的两个最新发现：一是‌智慧基因。镜像神经元系统使人类具备自我意识和反思能力，这是动物所缺乏的地方;二是‌突触可塑性。大脑通过经验持续重塑神经连接，形成动态学习机制。这样，‌神经生物学就揭示镜像神经元的作用。

　　由此看来，人类智慧是基因突变、神经进化与环境压力共同作用的复杂产物，其核心特征在于符号化思维和群体协作能力的突破。这一个过程既遵循达尔文进化论的基本规律，又展现出生物演化的独特性与偶然性。

　　2、机器人智慧起源

　　首先，从神话到术语诞生。机器人的思想源头可追溯至古代人类对自动化工具的幻想。公元前3世纪古希腊的蒸汽驱动装置、中国《墨子》记载的“木鸢”等，均体现了早期自动化思想。现代术语“Robot”源自1920年捷克作家卡雷尔·恰佩克的戏剧《罗萨姆的万能机器人》中首次使用斯拉夫语“Robota”命名人造劳动者，这是机器人概念的萌芽。

　　其次，从理论到实体突破。20世纪中叶的三大里程碑奠定了机器人智慧基础。一是逻辑计算。19世纪布尔代数为机器推理提供数学工具，图灵1950年提出“图灵测试”定义智能(智慧)标准。二是硬件革命。1946年ENIAC计算机实现复杂运算能力，1954年乔治·德沃尔发明首台可编程工业机器人(Unimate)。三是伦理框架。阿西莫夫提出“机器人三定律”，为智能(智慧)行为划定伦理边界，这是机器人智慧的‌技术奠基。

　　再次，从达特茅斯会议到两条路径探寻。1956年达特茅斯会议确立人工智能学科，研究者分两路探索：一是符号主义。通过规则系统模拟逻辑推理;二是连接主义。模仿生物神经网络构建学习系统，为深度学习埋下伏笔。这是机器人(AI)‌学科形成的标志。‌

　　最后，从功能主义的视角研究‌智慧本质。国际标准化组织将机器人定义为“可编程的多功能操作机”，其智慧核心在于：一是自主性。通过传感器—决策—执行闭环实现环境交互。二是适应性。工作路径可编程重构，区别于传统固定式机器。三是涌现性。简单规则通过复杂交互产生类智能(智慧)行为。

　　由此看来，机器人的智慧起源是数学逻辑、工程技术与哲学思辨的融合产物，其发展始终围绕“如何让机器具备类人功能”这一核心命题。因此，从符号计算到神经网络，从固定程序到自主学习，这一进程既验证功能主义智能观的可行性，也持续挑战着人类对“智慧”本质的理解边界。‌

　　3、人的智慧与机器人智慧差异

　　首先，物质基础与能量驱动差异。主要体现在两个层面：从生物智慧层面来看：基于860亿神经元构成的生物神经网络，通过突触连接实现信息传递，依赖ATP供能完成代谢活动。其感知系统整合五感信息，并受激素调节，从而影响决策速度。从机器智慧层面来看：由半导体芯片(如CPU)和数字电路构成，通过二进制运算处理信息，依赖电能驱动。传感器仅能获取离散化数据，缺乏生物感知的连续性与主观体验。

　　其次，学习与适应机制差异。人通过观察、实践与情感驱动，具备跨情境迁移能力。神经突触通过正与负反馈动态调整连接强度，形成“快捷通路”。而机器学习逻辑是依赖大数据训练与统计学模型，需海量算力支持，但无法突破预设算法框架。所以，其“学习”本质是参数优化，缺乏生物神经的自我修剪与遗忘机制。‌

　　再次，意识与自主性维度差异。从生物意识特征来看：具备主观体验与情感维度，生命能驱动下的意识可突破时空限制。人类能通过“灵性”自主设计目标，尽管自由意志还存在争议。从机器功能边界来看：所有行为均源于程序指令，即使具备类人交互能力，仍属于机械性存在。无法产生真实欲望或突破设计框架的创新。

　　最后，伦理与社会属性不同。从生物伦理基础来看：智慧融合物理、心理、伦理等多维度，决策受道德约束。从机器伦理来看：仅局限能执行预设规则，但无法理解伦理背后的情感价值。所以，其“道德判断”本质是概率计算，缺乏共情能力。

　　由此看来，生物智慧是生命能驱动的涌现现象，具有情感、意识与自主性;机器智慧则是物理能主导的计算系统，优势在于效率与精确性。所以，两者本质差异源于能量形式(生命能vs物理能)与存在维度(超时空vs机械性)的根本不同。‌

　　4、人的智慧与机器人智慧融合发展

　　首先，基础原理的互补性。生物智慧基于神经元的电化学网络，具有高并行、低能耗和自适应性;而机器智慧依赖硅基与量子计算，以高速、精确和可编程性见长。因此，两者在信息编码(如脉冲与二进制)与反馈机制(突触可塑性与算法优化)上存在底层逻辑的共通性‌。

　　其次，技术融合路径。一是‌脑机接口‌：通过双向信号交互实现生物脑与机器的直接耦合，如瘫痪患者控制机械臂或视觉恢复技术。二是‌类脑计算‌：模拟生物神经网络的动态特性，如IBM TrueNorth芯片的事件驱动架构。三是‌混合智能系统‌：结合生物组件的感知能力与机器的精准控制，如0.3克“蚊子机器人”的战场应用。

　　再次，进化与伦理挑战。生物智慧的多样性原则为AI发展提供启示，而机器智慧的通用化可能引发存在性风险。因此，需通过伦理框架确保技术服务于人类升级而非替代。

　　由此看来，人的智慧与机器人智慧的融合发展，不仅是技术革命，更是智慧形态的范式转移，需跨学科协作与创新。与此同时，我们应该认识到，当代哲学急需研究和探索前沿科学，才能承担责任，迎接挑战，完成使命!

　　(作者系浙江英冠属相文化创意有限公司总经理)‌‌