人工智能本质 - 人工智能系统基于二进制逻辑运行，所有过程可简化为由布尔代数控制的电脉冲 [2] - 人工智能生成的"想法"源于对二进制值（0和1）的运算，缺乏自我意识、情感或意义 [2] - 人类大脑由约860亿个神经元组成，具有生物可塑性，与人工智能的硅基系统存在根本差异 [2][6] 人工智能与人类认知差异 - 人工智能神经网络是数学函数模拟，与生物神经元存在本质区别，术语"神经网络"仅为比喻 [3] - 人工智能缺乏"意向性"，无法复制人类受情感、记忆和经验塑造的认知过程 [3][7] - 机器学习通过统计模式识别数据，但"知道"不等于"理解"，缺乏人类经验与情感关联 [4] 人工智能局限性 - 人工智能在面临新颖、模糊或对抗性情境时表现脆弱，缺乏人类泛化能力和常识推理 [4] - 现代神经科学显示大脑具有动态可塑性（如神经发生、突触变化），这些特性无法被算法复制 [6] - 人工智能依赖硅芯片和显式编程，其模拟的情感或创造力仅为表演，非真实体验 [7] 技术发展边界 - 符号人工智能与连接主义模型对人类认知的洞见有限，混合模型仍无法复制大脑自发性 [6] - 人工智能核心始终为二进制代码（0和1），与人类具身化智能存在不可逾越的鸿沟 [7]