智能时代，寻觅人文之“味”，李培根院士关于AI应用的哲思
智能时代，寻觅人文之“味”
Human Taste in the AI Era
A JFS Laboratory Dialogue
我们身处一个前所未有的时代，智能时代。
当AI开始涉足那些曾经专属人类的认知领域，什么才是我们不可替代的价值？
本期《牛顿书房》邀请到的嘉宾是李培根院士，他以其独特的跨学科视野，带领我们靠近哲学之门，游走于技术创新与哲学典籍之间，重新审视那些关于感知、趣味与创造的永恒命题。“智能时代，我们更加需要一些Taste”。这不仅仅是一场关于技术的讨论，更是一次重新认识“何以为人”的思想旅程。
（正文字数3358， 预计阅读时长14分钟。）
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#1
无所不能的AI
Omni-AI
“相当于为人类科学进步节省了800年探索时间。”
“很多人认为至少创造性工作不会受AI影响，但事实证明这完全是错误的。”
2023年11月，谷歌旗下AI公司DeepMind通过深度学习技术，在材料科学领域取得重大突破——成功预测并验证38万种热力学稳定的晶体结构，被《自然》评价为：“相当于为人类科学进步节省了800年探索时间。"
不仅能在材料科学取得突破，AI更已深度参与芯片设计领域。谷歌验证，AI设计的芯片在功耗、性能、面积等关键指标上均优于人类工程师。类似的结论也在其他科技领域得到反复验证。李培根院士指出，这预示着在智能时代，人类竞争力在很大程度上将取决于工作中的"含AI量"——能否更有效地使用AI工具。
但另外一方面，当AI的知识储备和能力碾压人类时，我们的独特价值体现在哪里？
李培根院士在康德的哲学观点里寻求答案。
康德
Immanuel Kant
德国哲学家、作家
德国古典哲学创始人
康德在《判断力批判》中对Taste（德文“Geschmack”，中文译为趣味/鉴赏力/品味）进行了定义。简言之，他认为Taste是人类独特的反思判断力，不同于逻辑认知，它涉及对美的直觉判断。
杨振宁也曾将物理研究与Taste进行关联：“有没有Taste，对一个物理学家一生的事业具有决定性的影响。”
李培根认为，所谓的“Taste”很难用一句话描述清楚，鉴别力也好，判断力也好，趣味也好，其实都可以统称是人的默会能力（Tacit Knowledge，由Michael Polanyi于1958年引入哲学讨论）。这种能力和才能可能涉及到一个人的发展上限。尤其是在AI技术“无所不能”的未来，“假如我们缺少趣味，实际上可能我们就很难达到相当的高度。”
在接下来的演讲中，李培根分析了AI技术给人类带来的启发及可能潜在的思想危机。
#2
A面：AI为师
A-Side：AI as Mentor
“AI能帮助人更深刻地认识物的本质”
2-1
用大模型审视康德不可知论
李培根借助康德哲学启发我们思考人类的认识局限及与AI的认知差异。康德在《纯粹理性批判》中提出"物自体"概念，他认为人类只能认识事物呈现的现象，而无法触及本质存在。
如今，AI对物体属性的解析能力已远超人类感官——大语言模型可将“苹果”转化为500维向量。Transformer架构通过海量数据训练，能够捕捉人类难以察觉的微观特征和复杂关联。被康德视为"不可知"的物自体属性，似乎正在被AI以数据化的方式逐步揭示。尽管AI认识的“苹果”还不能说是苹果真正的“物自体”，但AI对“物自体”属性及其关联的认识能力远超于人类。
（图自网络：“苹果”的向量化）
更值得注意的是，AI擅长处理"暗知识"——那些无法用语言表达的、非线性的高维关系，恰恰是人类认知的盲区。“人工智能就像一个‘超灵’，它在高维中的表现可以超越我们人类。”在这个意义上，AI能更深刻地认识物理系统的本质。
站在哲学与技术的交汇点，我们既需要保持对认知局限的清醒，也要善用AI拓展认知边界。
2-2
过程视角，始终面向可能性
李培根院士从哲学"过程论"的视角，为我们揭示了AI时代认知范式的深刻转变。黑格尔把世界理解为未完成的流动性的存在，海德格尔也认为"存在即过程"，他提出“此在”的概念，强调“去存在”（德文zu sein，英文to be）。“此在”是始终面向未来，面向可能性，筹划自身的，换句话说，其过程很重要。
海德格尔
Martin Heidegger
德国哲学家
哲学“过程论”在AI数字孪生技术中获得了当代诠释。
李培根认为，数字孪生技术不只是对物体的三维呈现，更是对物理系统动态过程的实时呈现。他提出，智能装备是"被时间规定的物理生命体"，其特征正是面向未来的可能性，它帮助我们认识特定物理系统中流动的过程，并能实时地驱动和控制这个过程。
（数字孪生技术示意图，图源网络）
在医学领域，这种过程视角带来的革新同样显著——它推动着当代医学从循证医学到精准医学的范式演进。精准医学不再依赖群体统计的静态结论，不再是消除了个体差异的“看病”，而是能够追踪个体疾病的动态演变过程，实现真正的个性化干预（不仅看病，而且看人）。
李培根由此引导大家重新审视传统知识观——传统的知识观以命题为导向，把知识看成是从一般性规律中总结出的产品，这种认知方式在AI时代需要向基于实践的动态认知方式转变，所以拥有过程视角十分重要。
正因为有AI帮忙，我们有能力突破静态思维的局限，认识物理系统（如装备）。因此，我们不能停留在对一类物理系统之一般规律的认识，还要洞察特定物理系统在特定时刻的、流动性的、个性化的存在，在流动的时间中把握存在的本质。
此外，李培根认为，AI给予我们的能力和启发还包括对弱关联的敏锐感知力，以及对跨学科底层关联的深刻洞察等。未来的研究者要有“弱关系敏锐”，即善于与更多的人（并非与自己有强关系的、其他学科的人士）交换灵感和洞察。
#3
B面：AI为镜
B-Side: AI as Mirror
以AI为镜，映照思维局限
“智能时代的人，更需要趣味”
（图源：李培根院士演讲材料）
3-1
避免计算性思维
“人们并不是没有思考，而是在以计算性思维进行思考。”海德格尔一直批判现代技术导致人们的思维沦为"问题解决工具"，不能达到沉思。
李培根提醒大家避免像AI一样用计算性思维处理问题：“传统认知教育往往是知识导向的，这种思维方式呈现收敛式、集中式的特点——按照既有的知识、既有的逻辑、固定的途径解决既定的问题，对于处理一般问题有效，但对创新能力的培养是一种局限。
他建议研究者要有意识地从知识导向转向问题导向，发现问题、观察问题，质疑问题，甚至想象问题，培养技术审美情趣。
3-2
目标悖论：拥有一个目标反而阻碍实现目标
李培根院士在演讲中探讨了创新与目标管理之间的悖论。他引用前OpenAI研究员Kenneth Stanley的著作《为什么伟大不能被计划》及其提出的"新奇性搜索算法"（2008年）作为典型案例。Stanley研究发现，传统目标导向的方法，比如登山时只选择离山顶更近的路径，反而可能阻碍重大创新突破。
Kenneth Stanley
OpenAI 前研究员
《为什么伟大不能被计划》作者
李培根强调，在科研工作中，过度强烈的目标追求反而可能阻碍目标实现，过度强调目标导向的创新，缺少发散性思维，可能抑制突破性发现。一个组织也需要营造"氤氲润泽"的创新生态，鼓励某些人的自由探索，往往能孕育出突破性成果。
李培根指出，一个组织的创新文化品味（Taste）体现在：既要服务国家战略需求，又要为"边缘探索者"保留自由空间。
3-3
意识湍流中的创新源泉
李培根院士援引美国心理学之父威廉·詹姆斯（William James）在《心理学原理》中提出的"意识流"理论。他认为人的意识“像一条绵延不断，不可分割的河流”，由理性的、自觉的意识与无逻辑、非理性的无意识共同构成。这种如河流般绵延的意识流中的非理性部分恰恰与趣味、判断力等创新要素密切相关。
威廉·詹姆斯
William James
美国心理学之父
他强调，或许正是意识流的"湍流"特性决定了每个人的思想高度不同。正如马斯克等创新者，其大多数想法可能无效，但少数突破性灵感正源自这种自由的意识流动。这种非逻辑的思维过程需要有敏锐的问题意识来引导，才能在"混乱"中孕育真正有价值的创新。
3-4
警惕AI的“药学效应”
尽管AI在诸多领域超越人类，但过度依赖AI可能削弱人类的沉思能力与创新潜能。李培根说，已有学者提示大家关注AI的"药学效应"：技术依赖可能导致"精神无产阶级化"，即人类逐渐丧失独立思考与创造性思维的能力。
（图源：李培根院士演讲材料）
“AI在知识上面有我们无法比拟的优势，所以智能时代的人才更需要趣味。”李培根院士鼓励大家，站在AI肩上的同时，不要忘记趣味、不要放弃沉思、去进行意识漫步："算法能直达目标，但最有趣的事情往往是在途中意外发生的。”
演讲嘉宾
李培根
中国工程院院士
曾任华中科技大学校长机械制造及自动化专家
九峰山实验室牛顿书房
JFS-Enlightening Room
回望人类社会历史，科学与人文的融合发展推动着人类文明的进步。
科学素质和人文素质相融则利，相离则弊。
作为一个公共、开放、共享的科研平台，九峰山实验室拥有一支平均年龄32岁、硕博士占比超98%的人才队伍。我们希望，年轻的科研工作者们在上下求索的漫漫长路上不忘思考，在探索科学世界的同时常怀人文之心。
为此，实验室策划《牛顿书房》栏目，邀请有影响力和人生阅历的人物，分享他们探索世界的心得与经验，为追逐科学梦想的年轻人提供人文情怀的涵养，更好地激发创造力。