比较人工智能与人类智能

人工智能的智能与人类智能相同吗？想要详细答案，就让我们在本文中专门比较人工智能与人类智能吧！

智能通常被定义为“实现复杂目标的能力”，这一点适用于人类和人工智能。然而，人类和机器实现目标的方式截然不同。人工智能系统基于数字硬件运行，采用与人脑“完全不同的操作系统（数字与生物）”。

这一根本差异——有机神经元与电子电路——意味着两种智能在不同领域各有优势。

人类智能

人类智能是一种自然的生物能力，涵盖推理、情感、想象力和自我意识。
人们通过经验学习，运用常识推理，并能体察他人情感。

例如，即使是幼儿也能理解因果关系（幼儿知道打人会带来疼痛），而当前的人工智能尚不具备这种能力。我们的记忆富含情境和联想，将事实与情感和经历联系起来。
正如一项分析指出，人类能够适应并“跨情境泛化”，这使我们能从极少的数据中学习新概念。

在日常生活中，这意味着孩子往往只需几个例子就能识别新动物，而许多人工智能模型则需要成千上万的样本才能完成同样的任务。人类认知还包括常识和直觉——我们能轻松补充缺失信息或理解未明说的暗示，这些技能对机器来说仍然具有挑战性。

人类智能

人工智能（AI）指的是执行需要类人思维的计算机系统。现代人工智能依赖算法、数学模型和庞大数据集来识别模式、做出预测并不断改进。典型应用包括语音助手、自动驾驶汽车、推荐引擎和游戏程序。

与人类广泛的学习能力不同，现今大多数人工智能是狭义的：每个系统都针对特定任务进行训练。认知科学家彼得·加登福斯指出，即使是最先进的人工智能系统“也非常专一，缺乏人类智能的广度和灵活性”。

实际上，这意味着人工智能可能精通国际象棋或图像识别，但无法轻易将该技能迁移到完全不同的领域，除非重新训练。

人工智能系统也缺乏意识或真正的理解——它们没有观点、意图或真实情感，而是通过数字电路处理输入。这种本质上的差异——硅基与生物基——是人工智能与人类思维之间许多差距的根源。

人类通过生物神经元思考，而人工智能则依赖数字电路。因此，人工智能“在需要快速数据处理的领域表现出色”（右图），而人类则带来更丰富的情境和情感洞察（左图）。

例如，计算机可以比我们快得多地分析数百万数据点，但它们缺乏引导人类判断的有机“直觉”和同理心。

下表总结了人工智能与人类智能的主要对比。两者各有所长，且没有谁“更聪明”：

速度与规模：人工智能能迅速且不知疲倦地处理海量数据。它能在几秒钟内分析成千上万的文档或图像，远超人类能力。
相比之下，人类处理速度较慢，重复任务时容易疲劳或感到厌倦。
记忆与情境：人工智能拥有庞大且精准的存储（基于数据的数据库和模型），但这种记忆是无情境的。
正如德克萨斯大学健康科学中心指出，人类记忆是“联想性的”，与情感和经历相关联，而人工智能的记忆则是“纯数据驱动”，缺乏这些丰富联系。
换言之，我们记忆带有个人意义，人工智能仅记忆原始数据模式。
学习方式：人类能灵活地从极少信息中学习，并能泛化到新情境。我们常常只需一个例子就能理解概念并应用于多样环境。
相比之下，人工智能通常需要大量标注数据和训练，面对陌生情境时适应困难。
人类擅长“从经验中学习”，能从极少数据中泛化，而人工智能的学习则数据需求大且狭窄。
创造力：人类通过情感和随机灵感创造真正新颖的想法。我们能“跳出框架”思考，创作前所未有的艺术、音乐或解决方案。
人工智能能通过重组现有数据模拟创造力。例如，语言模型和艺术生成器能创作令人印象深刻的新歌曲或图像，一项研究甚至发现GPT-4平均生成的原创想法多于人类受试者。

但该研究也指出，最佳的人类答案仍然匹配或超越人工智能的创意。实际上，人工智能的“创造力”受限于训练数据，无法像人类思维那样真正原创概念。

情感与社交智能：人类天生理解情感、语气、幽默和社交暗示。我们能共情并解读对话或行为中的情境。
人工智能能检测基本情绪或生成友好回应，但它不具备感受能力。
正如一篇评论指出，人工智能可能模拟共情，但“缺乏人类依赖的真实情感体验”。
在人际交往或领导力中，这种人类的情感深度和共情能力赋予人类明显优势。
推理与常识：人类推理常包含直觉和情境。我们能轻松做出日常假设（如“冰淇淋放外面会融化”），运用常识。
人工智能严格遵循逻辑和数据概率，常在简单的人类推断上出错。
南加州大学研究者指出，人工智能会犯“愚蠢错误”，因为缺乏常识。
计算机难以区分人们理所当然的细微差别。例如，摄像头AI可能将黄色交通标志误认作香蕉色斑块，而任何人类司机都会立刻识别那是交通标志。
意识与自我认知：人类具有自我意识和意识；我们会思考自己的思想和存在。
人工智能系统没有意识——它们不会思考未来、设定个人目标或拥有自我身份。
它们对世界的“理解”完全基于统计模式。
这一根本差异意味着即使是最强大的人工智能也不具备人类的意识。