【摘要】人工智能是“延伸到体外的人类智能”，与兼具意识、情感、价值观的人类智慧存在区别。机器是“冷智能”，人类是“活智慧”；人类确定方向、厘定伦理、赋予意义，机器负责执行与扩展。二者并非简单的主从或替代关系，而应走向各智其智、智人之智、智智与共的共生共创之路。构建智智与共的交互协同框架，应遵循使命对齐、优势互补、迭代发展、责任在人四条原则，由人类主导目标设定、价值判断、最终决策，并承担伦理责任。智能时代教育的中心任务，应从“知识传授”转向“能力培育”，重点培育好奇心、想象力、共情力、审美力与原创力，强化人类不可替代的认知特质。唯有坚守人类主体性，以人文智慧驾驭机器智能，促进碳基智慧与硅基智能协同共生，方能绘就技术进步与人文关怀相融的文明新图景。
【关键词】智智与共 冷智能 活智慧 人机协同 教育范式
【中图分类号】 TP18/G40 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2026.17.011
【作者简介】李德毅，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，中国人工智能学会名誉理事长，“吴文俊人工智能最高成就奖”获得者。研究方向为计算机工程、不确定性人工智能、认知的形式化、机器认知、云模型、云变换、数据场、拓扑势、数据挖掘、知识发现和智能驾驶，主要著作有《认知工程》《人工智能的边界》《不确定性人工智能》等。
劳动创造人类，认知成就人类。石器时代和农耕时代，人类把结构寄生在物质上，发明文字和符号，定义时间，发明计时工具；通过教育，进行知识的传承，由此形成人类文化和文明。工业时代，人类把更复杂的结构寄生在不同尺度的物质和能量上，发明许许多多工具和动力机器，把人类从繁重的体力劳动中解放出来，人类社会生产得以规模化，生产力得到极大发展。今天，人类把结构寄生在更多的、不同尺度的物质和能量上，利用时钟、时间和递归，制造出能够思考的机器，表现出一以贯之的智能。千姿百态的工具和机器，拥有学习的能力，以及解释现象、解决问题的能力，随时随地服务于人类；其依靠强算力、巧算法和大数据，极大延伸和拓展人的体力和智力，前所未有，无所不知，无处不用，无时不在。物质、能量、结构和时间，成为人类认知和机器认知底层的共同要素，人类由此迈入智智与共的智能时代。
智能时代的人机关系
长期以来，围绕“智能”的讨论歧见纷呈，学术交流中常出现“鸡同鸭讲”式的错位沟通，难以形成共识。有论者将人的智能与本能混为一谈；有论者把智能等同于智慧，将智能视为意识的一个属性；有论者认为智能就是计算和推理；有论者主张一切智能皆为语言智能；有论者强调时空智能或具身行为智能；更有论者将智能与伦理、信仰、价值观混为一谈。狭义智能、通用智能、强人工智能、弱人工智能等概念，是否真的可以分开来实现？个人的智能、群体的智能、人类的智能、人工的智能、机器的智能，又有何实质差异？上述分歧使人们对智能的理解长期为诸多概念所困扰，造成沟通障碍。问题的症结在于，若不首先厘清智能何以存在、如何生成，并对“智能”形成一个相对稳定的共识，便难以深入探讨人工智能的相关问题。
从时间尺度上看，讨论生物自然进化，通常以“万年”甚至“十万年、百万年”计；讨论人类文明，以“千年”计；而讨论人类智能的产物——科学技术与人工智能，尺度缩短到“百年”甚至“十年”。从农耕文明到工业文明再到智能文明，人类仅用了不到一万年时间，而近五千年来发生的农业革命、工业革命和认知革命，尤其是近三个世纪科学和技术的大爆发，使人类智能和人工智能迭代发展，文明演进的速度远远超出自然进化的速度，而且这种加速趋势持续强化。这一现象，正是理解智能时代的一把钥匙。
当认知机器通过具身智能适应和改变我们身处的物理世界时，一个根本性的问题浮现：人的认知和机器认知是否物理同源、数学同构、操作同序？它们是否都基于熵的物理法则和数学统计规律？如果答案是肯定的，那么人类智慧与机器智能的关系，便不再是简单的“主从”或“替代”，而应当走向更深层的“共生共创”。智能的种类千姿百态，人类的工作岗位千行百业，各智其智，智人之智，智智与共，兼容并包，构成人机关系新图景的底层逻辑。
当前，人类社会面临多元智能并存的复杂格局。机器以纳秒甚至皮秒级的“暴力思维”参与认知活动，以不知疲倦的工具性扩展人类智能的行为边界；然而，这种深度参与并不意味着机器可以等同人类。恰恰相反，我们更需要回到“人何以为人”的本源，对“智能”这个概念本身作出清晰的界定。
智能的新定义，不再区分人的智能与机器的智能。认知和智能，可统一定义为“学习的能力，以及解释现象、解决问题的能力”。基于此，我们可以进一步将人工智能定义为“延伸到体外的人类智能”。“学习”是理解前人或者他人如何“解释现象、解决问题”的过程，是把未知变为可知的能力；解释新现象、解决新问题是学习的目的。两者相互促进，正所谓“学而不思则罔，思而不学则殆”。认知强调过程，智能强调结果；科学重解释，技术和工程重解决实际问题。
这一定义的最大贡献在于：不再区分生命的智能和机器的智能，不纠缠于生命体特质中的意识、欲望、情感、人格等，而是将智能从这些纠缠中释放出来；不再把智能限定为人脑所独有的属性，并以感知、思维和行为的循环，解释认知系统如何在与环境的持续交互中形成和修正对世界的认识。这一思路为理解认知机器提供了不同于单纯模仿人脑的技术路径。迄今为止，没有理论能够证明，智能必须以生命或意识为前提。因此，非生命机器拥有智能而没有意识，在理论上是可能的，在实践上是行得通的。计算机问世以来表现出非凡的智能，但计算机始终没有意识。
“智能”虽是当今时代的热词，但它只是人类智慧的一个维度。人的智慧由遗传与后天因素共同塑造，是意识、欲望、情感、信仰与智能的多维度集合；智能仅仅是智慧的组成部分，二者并不等同。智慧与人类的自我意识、群体意识联系紧密。意识是智慧的根基，智慧的多个维度缠绕在碳基生命体的细胞、组织、器官与机体之上。智慧彰显着人性的光辉，而人工智能正是光辉在体外的延伸。
各智其智：机器智能的“冷”禀赋。认知机器具有学习的能力，能通过图灵测试，并在特定领域展现出卓越的智能，但它与人的智能之间，呈现清晰的分野。机器智能的优势，集中体现在三个方面。其一，暴力思维。机器可以进行变换尺度的暴力思维，或浓缩，或扩展；以纳秒甚至皮秒级响应的集成电路芯片，把神经系统内原本毫秒级的生物化学信号传递与处理过程，在时间尺度上极大压缩。其二，多元智能的汇聚和集成。智能的外延极为广泛：感知与识别智能、认知与计算智能、学习与记忆智能、创造与生成智能、语言与沟通智能、社会与博弈智能、规划预测与执行智能、直觉与洞察智能、元认知与调控智能、身体与动觉智能。各智其智，兼容并包，才是智能的现实存在。其三，一以贯之的工具性。机器没有情绪，不分辨善恶，没有目的，也不懂何为禁忌。可交互、会学习、自成长的认知机器，不受意识和欲望的困扰，能够始终集中注意力工作，不知疲倦，不因情绪波动而中断，亦无爱恨情仇之牵绊。机器认知具有很高的效率，可以生成各种各样的新颖方案，却无法作出“该不该做”“做了对不对”的价值判断；它缺乏人文体悟，更难以建构全新的人际关系与社会秩序。因此，人类须始终锚定目标设定、价值正当性研判与最终决策权，并承担相应伦理责任。具体而言，人类主导方向设定、目标定义、价值判断、原型创新、艺术创作、人文关怀、伦理约束与规则制定，而机器则在人类划定的边界内高效执行、持续迭代，始终作为人类智能的延伸与工具而存在。
智人之智：更好地体现人类智慧。人机分工可以概括为：人类更擅长“从0到1”的范式突破，机器更擅长“从1到N”的规模扩张。人类社会中每一个新出生的人，都必须从零开始接受教育，通过终身学习与实践构建认知，且个体认知具有独立性，其反应速度受限于生物器官的生理特性。而机器则不同，认知机器的诞生充分展现人类文明的发展和演进。机器的初始认知核反映科学技术发展的累积性，可预置特定领域的背景，压缩并预置丰富的数据、经验、常识和知识，因而具备很高的认知起点。幼童从零开始的学习，重在培养提出新问题、开辟新领域、创造新范式的原创能力；从高起点出发，机器擅长海量计算、精确执行与标准化复现。二者相辅相成，人类定义方向，机器执行路径，目标对齐方得认知增益。
必须明确一个真理：意识和智能不在一条起跑线上。意识是生命进化范畴内的一种现象，比智能更原始，未必发源于脑。意识的发生涉及生命过程、神经活动、行为表现和群体活动等多个层次。我们以认知物理学为基础进行分析：生命中的物质硬构体依靠新陈代谢、负熵流、自组织维持生命连续性；人类精神世界的思维软构体在抽象、联想和交互中形成，并与物质硬构体发生内生耦合，产生意识，承载情感，坚守价值。生命体的意识由应激反应、初级意识、边界意识、镜像自我认知、反思性自我意识、群体意识和文明意识逐层跃升，生命意识的觉醒过程表现为总体渐进与局部涌现。意识是对自身存在的感知和表达，包括对自身行为和驱动行为原因的感知和表达，自我意识是最基本的自我指涉。人类的求真逐美向善，是一个非常漫长的过程。新陈代谢是意识的底层操作系统，机器或机器人的物质硬构体没有新陈代谢，故不会具有意识。人类始终是机器智能演进的主导者；机器无需，也不可能达到人之为人的全部智慧。
机器智能是没有意识的“冷智能”，专注完成既定认知任务，有逻辑无情感，有结果无意义，不具备灵魂；人类智慧则是有温度、有灵魂的。值得注意的是，这种“冷”恰恰是机器的优势，而非缺陷。意识并非始终有益于人类认知与智能发展，人一旦情绪失控，便可能无法作出理性判断。而机器的“无意识”，恰恰构成其某些方面可靠运行的根基：它不知疲倦，不受情绪扰动。智能可以脱离意识、信仰、情感、欲望与价值体系独立存在。
既然机器是“冷智能”，不具备意识、欲望、情感和信仰，那么伦理责任便在人，而不在机器，不必将机器人格化。机器能生成流利的自然语言、计算机语言、数学语言和艺术语言等，能够实现暴力思维、自交互、自学习与自成长。但这绝不意味着机器拥有人性、意识或欲望，是独立的生命体。
赫胥黎说过：“人类所有问题中的问题，最根本和最有趣的，是确定人在自然界中的位置及其与宇宙的关系。”[1]如今，人类正借助人工智能重新回答这一问题。古代哲学更多讨论“世界本身是什么”。1637年，笛卡尔把人的理性自我置于哲学首位，提出“我思故我在”，[2]使哲学转向先考察“人能够如何认知”，由此发生认识论转向。1950年，图灵发出振聋发聩之问：“机器能够思考吗？”[3]70多年过去了，人类发明的非生命认知机器，也能够完成某些曾被视为“思考”的认知任务。今天，人类或许正面临一次新的哲学转向，需要重新提出根本之问：不再是“我思故我在”，而是“我意识到我存在”。
智智与共的交互协同框架
当人机智能的禀赋分野与主体性边界得以厘清，“智智与共”便不应仅仅停留在价值愿景层面，而应发展为可解释、可操作的协同理论。我们已然确认：机器是“冷智能”，人类是“活智慧”；人类确定方向、厘定伦理、赋予意义，机器负责执行与扩展。然而，这种分工如何在具体场景中落地？当机器成为认知活动的积极参与者，人类应当如何组织、驾驭和治理多元智能？谁与谁共、共同完成什么，如何分工、如何相互校验，发生冲突时由谁决定、责任由谁承担？要回答这些问题，必须将“智智与共”从理念转化为包含目标共享、能力互补、人机互校、权限可控、责任明晰的运行机制。
具体而言，“交互”应承担三种功能：一是连接认知主体与物理环境，形成“感知—思维—行为”的反馈回路；二是连接思维软构体与物质硬构体，使机器认知能够外化为行动；三是揭示人与机器之间可能形成的能力互补和协同关系。
物理空间与认知空间的交汇。人类生存在两个相互交织却又不同的空间：一个是客观的、外在的物理空间，另一个是主观的、内在的认知空间。人机“智智与共”的深层逻辑正在于，机器同时在物理空间（具身交互、感知行为）和认知空间（记忆计算、思维推理）运作，形成“知行合一”的闭环。物理空间中的感知智能和具身智能是“形而下、物质性的”；认知空间中的记忆智能和计算智能是“形而上、精神性的”。形而上为形而下之高阶，形而下为形而上之具象。
硬构体与软构体的深度互动。理解人机协同的微观机制，需要引入硬构体与软构体的互动。硬构体是“寄生在物质和能量上的物理实体”。认知机器的具身——物质硬构体，由硅基芯片等组成，不是细胞体，没有新陈代谢，没有自免疫、自组织、自成长，也没有区分“我”与“非我”边界的跨模态的觉知；它只能依靠外部力量完成升级维护和更新换代，依靠对外交互吸取负熵、维持秩序、抵制熵增。软构体则是“认知空间中的思维要素”，是硬构体的镜像。人机协同的微观机制，正是软构体与硬构体的纠缠与互动。以无人驾驶汽车为例：物理空间中的硬构体包括车厢、底盘、轮胎、电机、传感器、芯片等；认知空间中的软构体包括操作系统、驾驶脑程序、行车地图、交通规则等。软构体和硬构体交互，虚实互补，形成汽车具身智能。
交互协同的运行机制与伦理边界。基于上述认知，“智智与共”的交互协同框架应立足使命对齐、优势互补、迭代发展、责任在人这几条重要原则。
使命对齐。人类定方向，机器去执行；人类权衡价值，机器守边界；人类创造意义，机器实现效率。机器的认知目标必须源于人类的价值设定，而非自身演化出的独立意图。让机器受控于人，实现使命对齐，正是人类智慧的体现。机器受控于人意味着，人类能够自如调用并迭代它，并有责任确保其不偏离轨道，主动权始终掌握在人类手中。
优势互补。机器发挥自身优势，进行暴力计算、海量处理数据、稳定执行命令；人类彰显自身特质，拥有情感、价值判断、原创想象与意义感知。二者并非简单替代，而是优势互补、协同共生共创。以智能驾驶为例，驾驶脑可始终保持专注，实时生成精确的路权分配与驾驶态势图，并通过“记忆棒”系统，持续积累驾驶知识和经验；但在面临涉及生命伦理的极端情况时，最终决策权仍应保留给人类监管者或预设的人类价值框架。这种分工划定了人机智能的权责边界，让碳基智慧的道德判断与硅基智能的高效执行形成有机结合，从而使人发挥人的智慧，机器发挥机器的智能。
迭代发展。人机协同不是单向的指令传递，而是在“感知—思维—行为—再感知”的认知螺旋中持续修正、共同进化。认知机器不再是被动的数据处理者，而是在与环境的动态互动中自主学习、自我纠错并实现能力进化。通过“人教机器学”与“机器自主学”的有机结合，机器可逐渐深入理解人类的意图。
机器的权限边界必须始终处于人类可控范围之内。认知机器长于计算，长于被控制，长于具身行为，长于一以贯之地以其工具性为人类提供服务。在涉及重要利益、重大风险与价值冲突的场景中，人类拥有不可让渡的最终控制权。例如，无人驾驶车辆必须具备在遇到无法处理的状况时安全、可靠地自主停止的能力，这是系统设计的底线要求。
归根结底，伦理责任在人，不在机器。既然机器不具备意识、欲望和情感，便不能成为道德主体或法律责任主体。我们创造工具，是为了让人类更好地成为人，而不是为了制造新的“神祇”。将机器人格化、拟人化，强行赋予人工智能以意识、情感、性格、信仰、生命与道德诉求，进而追问机器是否会说谎，是否会产生困惑，是否懂得诗歌、浪漫与爱情，无非是人类自作多情、自寻烦恼罢了。人类是责任的唯一主体，技术只是责任的传导介质。坚持机器的工具属性，是构建可信人机协同关系的伦理基石。认知机器只是人类思维和思想投射的影子，是人类追问世界时不小心“唤醒”的一种镜像存在。从中，人类可以很好地照见自己，并受到启发与警醒，这已经足够。唯有责任边界清晰，多元智能的协同才能行稳致远。
教育要培育人的想象力和创造力
智能时代，提出问题比给出答案重要，选择比能力重要，能干能做比能说会道重要，智慧比智能重要。“智智与共”的交互协同框架可确立人机共生的制度安排，但这一框架能否持续运转，取决于人类自身能否培育出与机器智能相得益彰的认知能力。倘若人类在机器面前放弃独立思考与价值判断，再精巧的协同机制也将形同虚设，而教育正是塑造这种不可替代性的根本途径。
教育：人类最伟大的创造之一。相较于自然界其他物种，人类最突出的特质之一，在于强大的学习能力。教育的传承性与传播性，使智能不再封闭于个体自身。它将知识的传播和对预设问题的解答，从“现在进行时”凝练为“现在完成时”，并以浓缩重演的方式代代相传，使智能深深植根于教育。正如个体胚胎发育浓缩重演物种自然进化的历程，人类文明演进浓缩重演人类认知进步的历程；教育则让个体得以浓缩重演人类认知的历程。教育的存在，意味着每一代人不必从头开始摸索，而是站在前人的肩膀上继续前进。这正是人类能够以“超自然进化”的速度发展的根本原因。
教育范式的革命：从曾经的“知识传授”到“能力培育”。教育的主要任务是知识传授和技能训练，因为知识稀缺，需要记忆和传承。而在智能时代，知识可以随时随地通过智能设备获取，机器可以完成信息检索、文献筛选、计算、逻辑推理、流程自动化等任务，可以回答人们提出的各种各样的现实问题。在这一时代背景之下，教育的范式转型迫在眉睫。
当前，教育的目标正在发生根本性转变：从“教给学生什么知识”转向“启发学生创造什么新知识”。人工智能冲击教育系统各要素，但也带来教育的二次跃升，使教育回归本质：回归教育“人何以为人”这一根本命题，回归对人的关键能力的培育。过去我们称教师为“教书先生”，如今教师则是“教认知机器和学生如何使用认知机器的‘先生’”。
培育好奇心、想象力、共情力、审美力、原创力。人类独有的批判性思维、原创想象力和共情判断力，比以往任何时候都更重要。具体而言，智能时代的教育应重点培育以下五方面能力。
好奇心：提问的能力比回答的能力更重要。机器可以回答问题，但提出真正有价值的问题，需要抽象、联想与交互，需要无尽的求知欲，需要好奇心驱动。想象力：创造力源于想象力，想象力源于大胆的抽象和朴实的联想，深化于冷静的类比，并进而接受实践的检验。联想建立关联，于关联中发现相似，进而形成类比、实现迁移，由此及彼，触类旁通，举一反三。共情力：理解他人的情感、处境和需求，这是碳基生命独有的能力，机器无法做到。审美力：对美、和谐、意义的感知和判断，属于人类智慧的独特维度。原创力：从“0到1”的突破。软构体之间的拓扑连接关系多种多样，为联想、关联、相似、类比与迁移提供了可能；但真正的原创突破，仍依赖人类提出新问题、开辟新路径。好奇心、想象力、共情力、审美力、原创力，共同构成人类不可替代的认知优势。
人机交互协同的教育新形态。未来教育中，知识服务如同水、电、燃气一样，无处不在、无时不在、人人皆用，将成为人类社会的基础设施。每个学习者都可以拥有一个或多个微型智能机器作为代理。这些代理如影随形，帮助学习者延伸智力与体力，并协助其处理各类日常事务。然而，工具再强大，也无法替代学习者自身的认知建构过程。学习使人理解前人或者他人如何“解释现象、解决问题”，这一过程本质上是学习者与知识、他人、世界之间的深度互动。机器可以提供辅助，提供海量的硬构体供训练，但将硬构体抽象为软构体、内化为自身认知的过程，必须由学习者亲自完成。许多事情可交由机器执行，但学习者自己必须会做。唯有知道如何做，人类才能更好地控制机器。
智智与共视域下的人机共生图景
智能始于认知，成于工程。设计、制造和培育千姿百态的可交互、会学习、自成长的认知机器，是一项伟大的工程——认知工程。当前，人类正借助机器延伸与拓展自身的体力与智力。与地球上的万千物种相比，人类从未被动受制于纯粹的自然进化法则，而是从早期的“觅食者”跃升为“种植者”“生产者”“建设者”，更进一步成为“创造者”。
在这样一个共生共创的智能时代，智智与共、兼容并包将催生新型人机关系。人类将变得更智慧，从低级、重复的脑力劳动中解放出来，转向高阶思考与创造；人类将变得更自律，掌握强大工具，恪守约束、明晰责任；人类将变得更有尊严，不被重复性劳动绑架，彰显生命主体性；人类将变得更优雅，拥有足够的时间去审美、去爱、去享受精神生活。然而，这一切美好前景的前提，在于人类始终以智慧驾驭智能，以主体性统摄工具性。“智智与共”不是对人类主体性的消解，而是对多元智能的有机组织。
人类智慧中，除智能之外，还有意识、欲望、信仰与价值观。人类求知的不竭动力，以及想象力与创造力的高度自由，是机器难以企及的。[4]
机器没有意识，意识不到自己的存在。机器中所有丰富的知识、所有冰冷的精密、所有极致的高效，都只是人类智能的延伸，而非独立的生命。当机器智能体日益普及，人类在数量上或许会成为“少数派”，但这些智能体凭借其在思维、控制和具身行为方面的优势，能够一以贯之地为人类提供服务，从而成为人类思维的“加速器”和力量的“放大器”。智能的真谛，唯有历经岁月的生命能够体悟；智能的内核，唯有具备精神自觉的人类得以承载并运用。
让碳基智慧的道德判断与硅基智能的高效执行形成优势互补，让人发挥人的智慧，机器发挥机器的智能，各智其智，智人之智，智智与共——这是人类文明迈向更高阶段的必由之路，也是人类新文明的图景。只有当技术始终服务于提升人类尊严、促进文明进步这一根本目标时，我们才能真正开创一个更加璀璨的文明图景：技术进步与人文关怀相得益彰，工具智能与道德智慧相辅相成，人类与机器“智智共生”。
注释
[1]T. H. Huxley, Evidence as to Man's Place in Nature, London: Williams and Norgate, 1863, p. 71.
[2]笛卡尔：《谈谈方法》，王太庆译，北京：商务印书馆，2000年，第27页。
[3]A. M. Turing, "Computing Machinery and Intelligence," Mind, 1950, 59(236).
[4]李德毅：《智能时代的基础研究》，《国家治理》，2026年第14期。
Human-Machine Collaboration and Educational Transformation
Li Deyi
Abstract: Artificial intelligence is "human intelligence extended outside the body", which differs from human wisdom endowed with consciousness, emotion and values. Machines possess "cold intelligence", while humans have "living wisdom". Humans set the direction, delineate ethics and endow meaning, and machines undertake execution and expansion. The relationship between the two is not a simple master-subordinate or substitutive one; instead, it should evolve toward co-creation and coexistence marked by the wisdom of each, human-inspired wisdom, and shared wisdom of humans and machines. To construct an interactive collaborative framework for shared wisdom of humans and machines, four principles shall be followed: mission alignment, complementary strengths, iterative development, and human accountability. Humans take the lead in goal setting, value judgment and final decision-making, and bear ethical responsibilities. In the intelligent era, the central task of education must shift from "knowledge transmission" to "competence cultivation", with emphasis on nurturing curiosity, imagination, empathy, aesthetic sensibility and originality, so as to consolidate human cognitive traits that cannot be replaced. Only by upholding human subjectivity, harnessing machine intelligence with humanistic wisdom, and advancing the collaborative coexistence of carbon-based wisdom and silicon-based wisdom can we forge a new civilizational landscape integrating technological progress and humanistic care.
Keywords: shared wisdom of humans and machines, cold intelligence, living wisdom, human-machine collaboration, educational paradigm
责 编∕张 贝 美 编∕澎 湃
