3月21日18时30分，2025年赛博学术沙龙之我与青年教师面对面首场活动于教学楼422教室如期举行。学院青年教师赵亚茹以“人工智能的思考与探索”为主题，与同学们展开深入交流。

赵亚茹老师以轻松互动的氛围开启讲座。她首先通过阐释“多模态”概念切入人工智能的核心议题，再从基础定义出发，解析人工智能三大发展阶段：能够执行单一任务的弱人工智能、具备类人感知能力的强人工智能，以及超越人类智慧的超级人工智能。通过阿尔法狗、自动驾驶等案例，赵老师层层剖析运算智能、感知智能与认知智能的技术差异，并强调网安学子需深入理解智能系统的运作机理。

在回溯人工智能技术发展脉络时，赵亚茹老师以1956年达特茅斯会议为起点，梳理了人工智能历经符号主义、深度学习至大模型时代的关键突破。针对当前的人工智能研究前沿，老师详细解构了生成式模型的四阶段演进路径：从基于词典规则的严格控制系统，到统计模型的平衡探索，再至深度学习带来的架构革新，最终形成了今天的预训练与人工微调相结合的大模型范式。通过PPT流程图演示，赵老师也揭示了大模型训练过程中面临的巨额计算成本与“幻觉问题”带来的挑战。

面对“人工智能是否会取代人类”的世纪之问，赵亚茹老师从能力边界视角展开辩证分析。她指出尽管当前AI在模式识别、数据处理等领域有着卓越表现，但始终无法覆盖人类特有的创造性思维与复杂决策优势。赵老师建议同学们在学习生活中合理地利用AI工具，比如用AI生成任务大纲或是润色文章以提高学习效率；但也要时刻警惕“惰性陷阱”，避免AI依赖。

最后，赵亚茹老师寄语在场同学：筑牢基础知识体系以提升AI素养，与此同时始终将主动学习作为技术运用的核心准则。

后续学术交流环节中，同学们从技术边界与伦理维度展开探讨，踊跃向老师提问；赵老师给予了热情解答，为同学们提供了专业的指导与建议。

针对同学提出的大模型参数规模与计算效率的平衡难题，赵老师指出当前架构的固有局限，引导同学思考Deepseek通过小资源实现大规模训练的技术路线；面对弱人工智能能否量变引发质变的疑问，赵老师指出了二者的本质差距，例如强人工智能的复杂推理能力和金融分析能力是弱人工智能难以企及的；有同学困惑于如何引导人工智能做的更好，赵老师提出了引导词的重要性和具体实施策略，让同学“更会用AI”。

本周我们还会继续开展“赛博学术沙龙”系列活动，欢迎广大同学积极参与，在和老师面对面交流的过程中汲取力量，奋力生长！