关于人工智能是否将取代人类，这是一个复杂且充满争议的话题。结合当前技术趋势与社会观察，我们可以从以下几个维度进行理性分析： 一、替代与协作的边界：AI的"能力天花板" 1. 技术局限性 · 感知与常识缺陷：即使最先进的AI也无法理解"水在零度结冰"背后的热力学原理，更难以处理"妈妈做的菜最香"这类主观情感表达。 · 创造性瓶颈：ChatGPT生成的诗歌缺乏人类诗人的人生阅历投射，AlphaFold设计的蛋白质虽符合物理规律，

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人工智能的起源与发展：从符号逻辑到认知革命 ——兼论技术演进中的范式转换 一、思想萌芽：工业革命后的智能想象（18-19世纪） 1. 机械论与自动化思想的萌芽 · 莱布尼茨提出"通用字符"理论，设想通过符号组合实现推理（1670年代） · 查尔斯·巴贝奇设计首台分析机（1837年），首次提出程序控制概念 2. 数学基础的奠基 · 布尔代数奠定逻辑运算的数学表达（1847年） · 卡尔·皮尔逊引入统计学方法，为机器学习提供概率论工具（1890年代）

2025年秋 | 《科技哲学评论》特邀撰稿 一、从专用智能到通用智能：技术奇点的临近与争议 当前AI系统仍局限于狭窄领域（如图像识别、自然语言处理），但全球顶尖实验室已在加速探索通用人工智能（AGI）的突破。微软研究院的「Copilot-X」项目通过多模态融合技术，已实现代码生成、三维建模与文献分析的协同作业；DeepMind的「AlphaFold 3」更将蛋白质结构预测精度提升至原子级，暗示AGI在复杂系统建模中的潜力。 然而，技术乐观主义与末日预言的对