认知、科技与人工智能（AI）的交汇点正在迅速演变，这促使我们亟需新的理论框架，以理解人类思维过程与日益复杂的AI系统之间复杂的相互作用。近年来，研究界日益关注将“4E”认知——具身（Embodied）、嵌入（Embedded）、行动（Enacted）、延展（Extended）认知——与科学技术研究（STS）相结合的趋势。这种融合不仅仅是一项学术练习；它是设计AI应用的关键一步，旨在创建不仅功能强大，而且与人类实际思考、学习和与世界互动方式相一致的系统。
传统的认知观将大脑视为一个独立的、自我封闭的信息处理器，而4E认知则对此提出了挑战。它认为，认知深深植根于我们的身体之中，受环境塑造，通过我们的互动积极构建，并且往往超越大脑，延伸到工具和技术。这种观点在AI领域尤其重要。早期的AI研究常常侧重于通过符号推理和基于规则的系统来复制人类智能，很大程度上忽略了具身性和情境性的关键作用。然而，这种方法的局限性变得越来越明显。现代AI，特别是在机器人技术和人机交互等领域，正逐渐认识到需要整合4E认知的原则，以创建更直观、更有效的系统。与STS的结合进一步丰富了这种理解，它考察了社会物质实践——技术嵌入社会情境的方式——如何影响认知和AI的发展。一个关键目标是揭示认知如何与这些实践以及AI技术相互关联，从而构建一个综合框架，用于理解AI应用。这个框架旨在连接认知科学和STS，探讨它们与AI之间的相互关系，并提供对人机交互中涉及的认知过程的更全面的看法。
许多领域正在受益于这种综合方法。
首先，在教育领域，了解学生的具身经验和环境因素如何影响他们的学习，对于设计有效的AI驱动的教育工具至关重要。研究强调需要考虑AI生成材料的质量、认知深度和伦理影响，并提出了全面的框架来增强AI驱动的教育。例如，为增强学习体验，需要深度理解用户与技术的互动，从单纯地传递信息转变为培养真正的认知过程。这意味着要设计支持主动学习、实践体验和情境化知识获取的AI工具。这些工具不仅要提供信息，还要支持学生的自主性、创造力和批判性思维。
其次，服务行业的人机交互也在发生变革。生成式AI和ChatGPT等工具正在为协作开辟新的可能性，但也带来了挑战，这些挑战需要仔细考虑其中涉及的认知和社会动力学。随着AI在客户服务、医疗保健等领域的部署，设计以人为本的AI系统变得至关重要。这包括考虑用户的情感需求、文化背景以及对隐私和安全性的担忧。例如，在医疗保健领域，AI可以协助诊断、治疗规划和患者管理，但必须确保AI系统能够与人类医疗专业人员有效协作，并且不会损害患者的信任和自主权。对自生——生物系统自产生和自维持的特性——在4E认知框架内的探索，能够更深入地理解认知系统的基本过程，为设计更具适应性和韧性的AI提供信息。
最后，脑启发的AI，特别是尖峰神经网络（SNNs），也越来越受到关注，它整合了神经科学和认知科学的见解，从而创建更接近模仿人脑的AI系统。这包括对神经元和突触的建模，以及对大脑信息处理方式的模仿。这种方法有望实现更高效、更节能的AI系统，并促进对人类认知的更深入理解。
4E视角也挑战了我们对技术本身的根本理解。它促使我们不仅要考虑技术“做什么”，还要考虑它“如何”塑造我们的认知过程以及我们与世界的互动。在朝着通用人工智能（AGI）发展的过程中，这一点尤其重要。在AGI的研发过程中，我们需要将AI的发展与社会、技术、伦理以及脑启发原则相结合。这不仅仅是关于创造智能机器，而是关于创造以与人类价值观和认知能力兼容的方式运行的机器。研究中强调的一个潜在问题是过度依赖AI对话系统，这可能会阻碍批判性思维和写作技能的发展。这强调了采取平衡方法的需求，即使用AI来增强而非取代人类的认知能力。通过4E+框架探索多模态媒体，进一步强调了设计技术增强型学习环境的重要性，以利用认知的具身性、嵌入性、行动性和延展性。
总之，将4E认知与STS相结合，代表了我们在AI开发和理解方面的一个重大转变。通过认识到认知并非仅限于大脑，而是与我们的身体、环境和社会实践深度交织在一起，我们可以创建更直观、更有效、并与人类需求相一致的AI系统。这个综合框架不仅仅是一个理论结构，对于那些希望充分利用AI潜力并减轻其风险的研究人员、设计师和政策制定者来说，它是一个实用的指南。围绕这种整合的持续研究和讨论，对于驾驭AI发展的复杂格局，并确保其以有意义和负责任的方式服务于人类，至关重要。AI的未来取决于我们是否能够超越纯粹的计算模型，拥抱对智能的更全面、具身和情境感知理解。
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