人机沟通与认知革命 - 波士顿动力Atlas机器人完成第37次情绪识别算法升级，显示机器已具备理解人类表情的能力，但人类尚未形成与机器平等对话的能力[1] - 人机沟通存在单向解码风险：当机器学习人类沟通密码时，人类可能面临被反向解码的哲学命题[1] - MIT研究显示对话系统在语用层达到人类自然交流63%匹配度时，人类对智能机器的信任度出现指数级跃升[6] 计算机与人工智能发展史 - "computer"一词最初指用铅笔和纸从事计算工作的人，AI思想与实践始终伴随计算机发展[3] - 图灵1950年论文提出AI测试标准，AI术语1956年出现，当前进步依赖GPU计算能力加速[3] - 计算机bug概念源自20世纪40年代格蕾丝·霍珀发现的电子管硬件故障飞蛾事件[4] 机器智能的边界与局限 - 机器在重复计算（如递归算法）方面远超人类，但面对模糊目标或数据缺失领域仍束手无策[4][5] - 当前AI无法具备人类情感、情绪和潜意识，可能放大人类偏见（0.03%训练数据偏见经2000次迭代可形成17%系统性歧视）[5][6] - 数学理论可讨论N维空间而计算机能模拟，但人类自然认知边界局限在三维空间加时间维度[4] 人机协作的范式变革 - 人类沟通包含语法层、语义层、语用层三维度，AI在多模态模型支持下已实现前两个层次的深入沟通[6] - 机器模仿人类语言行为将引发跨越物种的沟通变革，可能重新定义"何以为人"[6] - 未来很长时间人类仍是机器老师，需干预机器放大社会不平衡的风险[5]