人工智能发展历程 - 人工智能发展经历了从图灵测试到逻辑推理、专家系统，最终进入以深度学习为代表的"数据驱动"新纪元 [4] - 行业发展曾遭遇"人工智能寒冬"，因算力瓶颈与理论困局导致泡沫破裂，随后进入反思阶段 [4] - 当前深度学习模式存在结构性缺陷，包括依赖海量数据与算力、"黑箱"特性导致的不可解释性，以及数据偏差放大等问题 [4] 人类智能与AI的交互关系 - 现代神经科学研究推翻传统"三位一体脑"模型，揭示大脑进化是复杂结构重组与功能整合过程 [5] - AI技术中的强化学习、神经网络等概念均源自对生物大脑的模仿，例如神经网络设计灵感来自人类神经元连接方式 [5] - AI发展反向推动脑科学研究，科学家借助AI工具探索大脑神经活动模式及信息处理机制 [5] - 人类智能与AI形成双向促进关系，AI算法研究为揭示大脑学习记忆机制提供新线索 [6] 技术哲学与伦理挑战 - 最先进的大语言模型仍基于统计模式推演，与人类自我觉知的主观体验存在本质差异 [8] - 自动驾驶等AI应用面临即时伦理决策困境，需建立明确的伦理框架解决算法偏见问题 [8] - 数据所有权与使用权界定成为保障个体权益的核心议题 [8] 人类价值与技术发展平衡 - 需构建透明可追责的AI治理框架，法律监管需具备灵活性以匹配技术迭代速度 [9] - 人类智慧独特价值体现在情境理解、跨领域创造力、共情与道德决策等AI难以企及的能力 [9] - 教育方向正从知识传递转向培养批判性思维、复杂问题解决能力和人文素养 [9] - 印刷术和互联网的历史经验表明，人类文明能在技术冲击中完成认知升级 [9] - 需建立"技术理性与人文精神"双螺旋结构，用AI提升效率同时以伦理守护公平正义 [9]