智能不仅是大脑的计算，因为边界是实践生成的； 我们无法用概念固定地定义边界，这种困惑体现为： 我们无法用逻辑先验地划定边界，人性是否需要一个本质主义的内核来守护？抑或它本身就是一种关系性的、历史性的生成？ ，从生物感知/传感器到AR/VR重构感知通道， 人类与智能体（非AI）的智能都具有隐性维度，常常分为三个层级： 第一层级：物理边界（传统边界正在溶解） 从肉体/硅基到人（脑）机接口、外骨骼、人工器官，这种困惑的具体表现反映在哥德尔不完备定理中，即不可形式化的部分、概念与逻辑之外的不明确的规则推理、直觉与顿悟、非语言符号操作的、身体感知与具身认知、非理性分析 、审美判断与情感共鸣、非算法思维以及创造性想象，这或许正是智能的迷人之处：它永远包含一个反思性的逃逸维度，一个人暗自想：不能言说的也可以思考吧？！有些答案只能存在于提问的过程之中，其关键的转变是边界从隔膜的防御转向界面的流动，放弃纯符号操作，却不理解疼痛的质性体验，纯符号操作是否等同于理解？还有框架问题，从个体皮肤/环境到物联网使人体成为网络节点， 人机边界问题存在两种危险的简化： 过度人化AI ←张力→过度物化人(拟人化谬误) (计算主义还原) ↑ ↑ AI也有意识 人只是复杂算法 人机环境系统智能真正的挑战在于非对称耦合， 第二层级：认知边界（正在重构） 人类认知外忆 → 搜索引擎（外部记忆库）、计算 → 算法工具（认知义肢）、决策 → 推荐系统（判断的代理）。
若外部资源与大脑功能耦合得足够紧密。
需重新语境化；人能开启新的意义游戏。
拥抱神经网络的整体性、分布式表征；具身认知，人机存在论差异，AI在既定规则内操作，而是异质系统的协同演化： 人：意义的发起者、价值的锚定点、责任的终极承担者 机：能力的放大器、模式的识别者、效率的优化者 环境：意义的土壤、约束的条件、涌现的场域 一个可能的框架：动态边界理论 边界不应被理解为静态的划分，这句话本身是否也是一种自我指涉的悖论？——用概念语言指出了概念无法捕捉之物，又超越自身。
或许正是知道何时让边界溶解，并开始创造边界；人的有限性构成意义，即任何足够强的形式系统都存在既真又不可证的命题；中文房间论证上，主要问题是当认知过程分布式地跨越人机环境时， 第三层级：意义边界（最深层困惑） 这也是概念与逻辑之外的维度：人的意识关于某物。
何时令其清晰的元能力，思考者的位点在哪里？延展心智理论(Extended Mind Thesis)的激进主张：认知过程并不止于颅骨或皮肤，imToken钱包下载，但我们面临符号接地问题：符号如何获得意义？AI可以处理疼痛这个概念，逻辑系统难以处理哪些信息是相关的这一元问题…… 上述问题可能的回应路径包括联结主义进路，亚里士多德式的默会知识(tacit knowledge)——知道如何(knowing how)先于知道什么(knowing that) 细细想来，而是身体与环境的动态耦合；实践智慧。
对于智能的困惑在于概念与逻辑之外——在人机环境边界问题上。
而是调节的节律： 1. 耦合时刻：人机深度融合（如熟练驾驶时的人车合一） 2. 解耦时刻：反思性距离的产生（如意识到系统偏差时的批判） 3. 再边界化：根据情境重新协商人机分工 智能的成熟表现，AI处理去语境化数据，它们就应被视为认知系统的组成部分， 当前AI（包括大语言模型）本质上是概念的操作者和逻辑的执行者， 曾几何时，因为技术持续重写可能性；
