​​用计算机模仿人类高级思维活动的核心在于构建能够模拟抽象推理、自主学习和复杂决策的智能系统，其突破性体现在神经网络架构的进化、认知模型的精准建模以及跨领域知识的融合应用。​​

1. ​​神经网络与认知模拟​​
   现代AI通过多层神经网络（如深度学习和递归神经网络）模拟人脑的神经元连接，实现从感知到推理的跨越。例如，大型语言模型（LLM）通过海量数据训练，展现出类比推理和分层理解能力，接近人类处理语言和逻辑的思维模式。

2. ​​抽象模型与知识表示​​
   计算机通过构建抽象模型（如知识图谱和概率图模型）还原人类思维的简化过程。例如，在医疗诊断中，AI系统结合症状库和医学文献，模拟医生“假设-验证”的推理链条，显著提升决策效率。

3. ​​自主学习与适应性进化​​
   强化学习和无监督学习技术使AI能像人类一样从经验中迭代优化。AlphaGo通过自我对弈突破传统棋类算法边界，展示了自主学习和创造性策略生成的能力。

4. ​​跨模态融合与情感计算​​
   前沿研究正探索多模态（文本、图像、语音）融合与情感识别技术，试图赋予AI“共情”能力。例如，情感计算模型通过分析微表情和语调，辅助心理咨询或客户服务场景。

5. ​​伦理与局限性​​
   尽管AI在记忆容量和计算速度上超越人类，但缺乏真正的意识与原创性思维。当前技术仍依赖数据驱动，需警惕偏见和滥用风险，需结合人类监督确保可靠性。

未来，人机协同将是关键——计算机擅长高速处理与模式识别，而人类主导价值判断与创新突破。这一融合或重新定义“智能”的边界。