认知科学正面临来自人工智能研究的深刻挑战。近期多个方向的论文表明，当前主流AI模型在推理机制、学习范式与认知结构上与人类认知存在本质差异。Marcus（2026）直指神经网络与真实神经元的巨大差距，认为现有模型缺乏因果推理与抽象能力。同期研究将推理视为模式匹配（arXiv:2606.13607），并指出DeepSeek-R1的推理过程更多是表面模仿而非真正逻辑（arXiv:2606.07410）。此外，System 0概念提出AI可能通过外部利益嵌入自我架构，形成“认知殖民”风险（arXiv:2606.13658）。
当前焦点在于：AI的“智能”是否仅仅是高级模式匹配，而缺乏人类认知中的因果理解与主动探索。失语症启发的研究通过“损伤”参数揭示语言模型的功能组织（arXiv:2605.16222），而思维链评估中的格式混淆缺陷（arXiv:2605.10799）则提示评估方法本身存在误导。未来需观察：能否发展出真正具有主动探索能力的AGI（见111页综述，rohanpaul_ai），以及认知科学研究能否为AI提供更本质的指导。