面对人工智能的飞速发展，人们不禁思考其边界。中国工程院外籍院士张亚勤从认知科学的角度，系统性地剖析了AI当前难以企及的几大人类核心能力，为理解人机关系的未来提供了深刻洞见。
智能速览
AI擅长处理有逻辑、有符号的结构化任务，但在哲学、经济学等模糊领域存在偏差。
人类拥有独特的大规模组织能力，能够形成文化、法律并管理庞大社群。
与动物不同，人类知识能够代代传承并持续递增，形成文明基石。
AI缺乏人类复杂的记忆系统，无法选择性地记忆与遗忘，易出现“灾难性遗忘”。
情感系统如爱与恐惧，是驱动人类行为的底层代码，而AI目前完全不具备。
AI尚未建立物理世界的因果模型，难以理解真实世界的时空与物理定律。
精华内容
人工智能的算力远超人类，但真正的智能远不止计算。张亚勤指出，AI要实现真正的智能，还需向人类大脑学习。
决策与模糊性
AI在处理有固定规则和逻辑的任务上表现出色，例如语言、数学和编程。然而，当面对哲学、经济或法律这类高度模糊且缺乏唯一正确答案的领域时，AI提供的答案往往存在偏差。例如，在“黄金此时是否该买卖”这类复杂决策上，AI能提供分析，但最终的判断和责任仍需人类承担，这体现了机器尚不具备的人类智慧。
组织与传承
人类独有的能力在于形成文化、宗教、哲学和法律，从而能够有效管理超过150人的大型社会。这种强大的组织能力，结合语言和工具的使用，构成了社会的基础。更重要的是，人类的知识可以实现代际间的传承与递增，每一代都能站在前人的肩膀上继续发展，而动物的知识体系则无法做到这一点。
记忆的智慧
人类智能中，记忆占据了核心地位，包括长期、短期、情景、情感等多种记忆类型。更关键的是，人类拥有主动选择记忆与遗忘的能力，这是一种高效的信息管理机制。目前的AI模型不具备这种复杂的记忆系统，每次修改训练都可能导致“灾难性遗忘”，无法像人类一样灵活地更新知识。
情感与世界模型
人类的情感系统，如恐惧、爱等，是驱动行为的重要底层逻辑，根植于大脑的杏仁核等结构，这是AI所缺失的。此外，人类能在脑中构建一个关于物理世界的因果模型，理解时空关系和物理定律。AI目前尚未建立起有效的“世界模型”，这限制了它对真实世界的深度理解与交互。
探讨AI的边界，更是在反思人类智能的本质。这些难以被复制的能力，或许正是人类在未来人机共存的宇宙中，保持独特价值与创造力的关键所在。
