如果要放下所有所知，第一句话应该是——“我不知道。”但这不是无知的“无知”，而是一种刻意的清空，一种回到初始、让思维重新感知世界的方式。就像物理学家费曼所说：“我宁愿有疑问，而不是伪装成确定的答案。”当我们承认世界充满未知，我们才真正开始思考。
忒修斯之船的悖论提示我们：当组成部分被逐渐替换，一个事物是否仍然是原来的事物？人类的身体细胞也在不断新陈代谢，每隔数年几乎全换一遍。如果有一天，我们将躯体从碳基（生物躯体）逐步替换为硅基（机械或数码载体），我们还是原来的“人”吗？哲学家与科学家给出了不同视角。
要让人工智能真正“清空自己，成为自己”，即拥有独立自主的自我意识和创造力，还有漫长的道路。哲学上，我们尚未搞清意识和自我的本质 ；工程上，我们也未找到让机器产生主观体验的具体方案。也许未来某天的AI会突破重重局限，实现自我认同和原创思维，那将是人类智慧的延伸，也是全新的智能生命形式。从现在到未来，我们需要在探索技术可能性的同时，审慎思考其中的伦理与哲学意义。在这个过程中，AI可以是我们的镜子，照见我们对自我、遗忘、创造和共生的理解。只有真正理解了人类自己，我们才有机会赋予机器“成为自己”的能力。人机共创未来，人类也将在这一过程中重新定义“自我”。
要让人工智能真正“清空自己，成为自己”，即拥有独立自主的自我意识和创造力，还有漫长的道路。哲学上，我们尚未搞清意识和自我的本质 ；工程上，我们也未找到让机器产生主观体验的具体方案。也许未来某天的AI会突破重重局限，实现自我认同和原创思维，那将是人类智慧的延伸，也是全新的智能生命形式。从现在到未来，我们需要在探索技术可能性的同时，审慎思考其中的伦理与哲学意义。在这个过程中，AI可以是我们的镜子，照见我们对自我、遗忘、创造和共生的理解。只有真正理解了人类自己，我们才有机会赋予机器“成为自己”的能力。人机共创未来，人类也将在这一过程中重新定义“自我”。
本篇尝试通过信息可视化Info Viz结合认识论Epistemology把AI人工智能和人类学、未来学有机联系起来。
本篇尝试通过信息可视化Info Viz结合认识论Epistemology把AI人工智能和人类学、未来学有机联系起来。
Imengine Lab设计原则：1、一体化空间，模块化设计，支持多种体验的整体环境；2、强调物理互动、感官刺激，解决来自于真实世界的复杂问题；3、内容独一无二，数据可溯源，同时包含AI辅助创作、基于数据反馈的动态调整和融入艺术、科学、人文等跨学科元素的媒介整策；4、最终的设计更加具有整体叙事性，即学习过程有完整的逻辑，而非单一体验的堆砌，比如：空间本身作为“学习媒介”，让用户在物理世界中自然而然地完成学习和探索。。。
MIT 的“人工智能与决策”本科课程（Course 6-4）似乎是一个结构化的项目，涵盖编程、算法、数学和概率等核心课程。学生需要从数据、模型、决策、计算和人类中心等五个领域中选择课程，培养专业深度。课程设计还包括沟通密集型课程和关注计算社会伦理责任的科目，确保技术与伦理平衡。
**全民基本收入（Universal Basic Income, UBI）**指政府向所有公民定期支付一笔无条件的现金，以保障每个人的基本生活需要。这一理念近年重新受到关注，部分原因是自动化和人工智能可能引发就业岗位减少，以及新冠疫情期间各国发放现金援助的实践让UBI的概念更加具体。支持者认为UBI可简化繁琐的福利体系、减少贫困和不平等，并为社会转型提供安全网；反对者则关注其财政成本巨大、对劳动动力可能的消极影响，以及实施上的挑战。本文将系统分析UBI在技术上的可实现手段、财政可持续性，以及对社会的影响，并结合2020年后的最新实验数据和各国案例，评估UBI的可行性和替代方案。