（通讯员 朱浩然 樊芝含）10月12日，开云网页版登录官网主办2026年“新生·新知”讲座系列第二场，特邀中国人民大学新闻学院教授吴小坤主讲。本次讲座主题为“理解人工智能”，立足智能与计算传播的研究视野，为新生理解这一前沿领域带来了深刻启发与全新思考视角。
讲座伊始，吴小坤教授指出，理解人工智能不仅是技术命题，更是重要的社会科学议题。面对以指数级速度进化的人工智能，新闻传播领域研究者也应尝试回应。如今，人工智能的工具使用范式正经历深刻变革，已经从Prompt Engineering（提示工程）走向Harness时代。她以“马具”作比阐释Harness的内涵：这是围绕模型构建的一整套工作环境，既包含控制，也包含激励。大模型被鼓励使用，但关键是怎么被使用，如何构建驾驭智能体的工作环境。
面对“智能是什么”的追问，吴教授回溯了图灵提出的三个关键词：自主思维、自我学习、自我进化，并将人工智能划分为三个层次。第一层是算法智能，核心在于计算、统计和概率，把问题转化为数学问题，从数据中寻找规律，输出概率、分数或最优解——它能“算出”结果，却不一定“理解”结果。第二层是语言智能，指理解、表达、交流、推理的能力。大语言模型（LLM）并非真正的语言智能：看似“能说会道”，本质仍是概率生成，未必拥有真正的语义理解、意图和世界认知。第三层是想象智能，即创造与想象的能力，涉及“知觉—意向—概念”的递进——从感知信息，到有指向性的意图，再到抽象概念，意识在其中越来越居于核心，对应人类想象未发生之事、构造反事实、提出新概念并进行创造与自我反思的能力。
在讲座中，“意识”是贯穿始终的深层话题。吴教授阐释，意识关乎“元认知”——我能知道自己想干什么；而自组织系统在没有任何干涉的情况下，结构和复杂性能够自然萌发，这一特征被称为“涌现”。随后，她追溯了人工智能意识的起源、早期三大研究流派，以及逐渐演化出的三种路径：其一为符号主义，来源于人的心智，以专家系统为代表，对应知识图谱；其二为连接主义，来源于人的大脑，从输入层、隐藏层到输出层，对应深度学习；其三为行为主义，模拟人的行为，以“刺激—反应”为基本逻辑，通过反馈学习改进，对应机器学习。
讲座最后，吴教授介绍了意识研究的前沿理论框架，包括全局工作空间理论、整合信息理论、高阶理论、预测处理框架与自由能理论等，并由此引出更具前瞻性的思考：“AI人格”是否可能？“AI福祉”如何更好的实现？这些问题为学生留下了开放而深远的思考空间。问答环节中，吴教授还和学生们进行了关于机器协同、跨学科学习以及科学研究的社会关切等方面的交流，现场气氛热烈。
本次讲座内容翔实、视野开阔，吴小坤教授以深入浅出的方式，将人工智能的技术前沿与社会科学的人文关怀相融合，极大的提升了新生们对计算传播和人工智能的求知欲和好奇心。学院也将持续举办系列讲座活动，为同学们搭建前沿学术交流平台，拓宽学科视野，助力大家在新闻传播和跨学科领域持续探索、成长成才。
