一场关于认知、偏见与未来的深度对话。我们真的应该以“自己”为蓝本，去创造新一代的智能吗？
人类大脑经过亿万年进化，是为了“生存”而非“真理”。这套高效的生存系统，在处理现代复杂认知任务时，充满了固有的局限与偏见。
人类工作记忆的带宽极低（约10-50比特/秒），无法像计算机一样进行真正意义上的“多任务处理”。
与机器的永久存储不同，人类学到的认知知识和技能会随时间推移而显著衰退，我们总在遗忘。
我们的大脑有超过200种系统性思维捷径（偏见），它们在进化中曾帮助我们快速决策，但在今天却常常导致非理性与错误判断。
生物智能与机器智能的差异，源于最底层的物理结构。一个是碳基“湿件”，一个是硅基“硬件”。
一个反直觉的现实：对人类轻而易举的事，对 AI 却极其困难；反之亦然。
识别一只猫、系鞋带、端起一杯水
这些感知-运动技能，我们不假思索。但背后是亿万年进化出的、极其复杂的并行计算。
人类主观难度
计算圆周率、围棋博弈、分析海量数据
这些抽象的逻辑与计算任务，对人类来说极度烧脑，但对计算机而言，只是基础操作。
AI计算复杂度
追求一个无所不能的“类人”通用AI（AGI）或许并非最高效的路径。更有可能改变世界的，是无数个“专才”AI形成的强大网络。
自然语言处理
计算机视觉
自动驾驶
推荐算法
策略游戏
蛋白质折叠
代码生成
艺术创作
这些专用AI（Narrow AI）在各自领域已远超人类，它们的融合与协作，将是下一波技术革命的核心驱动力。
为了更好地与AI协作，关键在于人类自身。我们需要建立对两种智能本质差异的深刻理解，即培养“智能意识”（Intelligence Awareness）。
理解底层系统：了解AI与人脑在系统特性、能力边界上的根本不同，摒弃拟人化误解。
认知偏差的觉察：理解人类认知偏差的普遍性，并了解AI可能存在的不同类型“偏见”。
人机协同与信任：学习如何动态分配任务、建立基于验证而非盲信的信任、明确责任边界。
发挥各自优势：学会利用AI的强大能力来弥补人类固有的信息处理短板，反之亦然。