6月30日，欧洲科学院院士、意大利都灵大学传播哲学教授马西莫·莱奥内（Massimo Leone）做客人文社科高等研究院，以“传感器的符号哲学”为主题开展学术讲座。人文社科高等研究院特聘研究员Nicola Liberati担任主持人。
文研院特聘研究员Liberati对Leone教授的到来表示热烈欢迎与诚挚感谢，并简要介绍了Leone教授的主要研究领域与学术成果。Leone教授长期从事符号学、传播哲学、视觉文化与数字媒体等交叉学科研究，聚焦不同文化语境下意义的生成、传播与演变，学术造诣深厚。
Leone教授从日常体验谈起：手机通过传感器将睡眠转化为数据报告，“在我有机会从哲学层面决定自己是否还活着之前，我的苹果设备已经从统计学上决定了我睡得怎么样。”他以此勾勒出当代生活的根本处境——传感器已将生活全面数据化，从睡眠、体重到家居环境，无处不在。他将传感器定义为“将环境变化转化为数字的装置”，并指出其本质是符号媒介：传感器并非被动记录，而是在检测的同时完成信息的筛选、转译与分类。
Leone教授回溯了脉搏诊断的古老传统：从《吉尔伽美什史诗》中的最早记载，到古埃及人“心脏从每一肢体发出声音”的智慧，再到公元前三世纪亚历山大医生赫洛菲卢斯首次使用水钟计数脉搏——这标志着测量的诞生。他以此强调，测量不仅产生客观性，也催生“怀疑”，身体一旦可被量化，就可以被审问。
在医学前沿应用方面，Leone教授展示了AI与传感器结合的多个维度：FaceAge系统通过面部照片估算生物学年龄，辅助癌症预后判断；Face2Gene可识别超罕见遗传病，使非专科医生也能获得诊断提示，实现“诊断的民主化”；AI还可通过分析多年生日照片中微笑变化趋势，早期发现帕金森病的“面具脸”症状。语音诊断同样潜力巨大，声音同时承载生物、认知、情感与语言信息，可辅助诊断帕金森病、阿尔茨海默病、抑郁症等疾病。“传感器正在给人工智能一个身体。”
在技术展望的同时，Leone教授始终保持审慎反思。他指出，同一技术兼具两面性：AI助听算法既能帮助听障者分辨人声，也可从模糊录音中重建私人对话；人脸识别既能辅助癌症早筛，也可用于大规模监控。他特别强调，外科医生在手术决策时不仅要看数据，更要“看到这个人”——因为数据无法捕捉的是患者“生存的意愿”，这种叙事性判断无法被算法替代。未来的医生应是“交响乐团指挥”，协调AI工具的同时做出综合判断。
Leone教授进一步指出，大语言模型能模拟语言，却不意味着它“理解”语言。正如医学AI能识别数据中的复杂模式，却不等于“理解”身体如何运作。人工智能提供的是“概率性的模拟”，而人文与医学的任务，正是将这种模拟能力转化为真正的理解能力。
互动环节中，现场师生就AI意识可能性、疼痛的文化表达差异、数据隐私与科研治理的张力等问题与莱奥内教授深入交流。莱奥内教授结合前沿研究与技术现实逐一回应，强调传感器治理不能仅着眼于技术效能，还需立足文化、伦理与符号学进行多维考量。
本次讲座从符号学理论视角系统剖析传感器的符号媒介属性，既有历史纵深与前沿技术，又融合深刻的哲学反思与人文关怀，为理解人工智能时代的人机关系提供了全新视角，有力推动了符号学、传播哲学与医学人工智能的跨界对话与思想创新。
