比較人工智能與人類智慧

人工智能的智慧與人類智慧相同嗎？想要詳細答案，就讓我們在本文中專門比較人工智能與人類智慧吧！

智慧廣義上定義為「實現複雜目標的能力」，這個定義同樣適用於人類和人工智能。然而，人類與機器達成目標的方式截然不同。人工智能系統建立於數碼硬件之上，運行於與人腦「完全不同的作業系統（數碼對比生物）」。

這個根本差異——有機神經元與電子電路——意味著兩種智慧在不同領域各有擅長。

人類智慧

人類智慧是一種自然的生物能力，涵蓋推理、情感、想像力和自我意識。
人們從經驗中學習，運用常識推理，並能同理他人。

例如，即使是幼兒也能理解因果關係（幼兒知道打人會造成痛楚），這是現時人工智能仍欠缺的能力。我們的記憶富含情境和聯想，將事實與情感和經驗連結。
正如一項分析指出，人類能適應並「跨情境泛化」，使我們能從極少數資料中學習新概念。

在日常生活中，這意味著孩子往往只需幾個例子便能認出新動物，而許多人工智能模型則需數千個例子才能完成同樣任務。人類認知還包括常識和直覺——我們輕鬆填補缺失細節或理解未明說的訊號，這些技能對機器來說仍具挑戰。

人類智慧

人工智能（AI）指的是能執行類似人類思考任務的電腦系統。現代人工智能依賴演算法、數學模型和龐大數據集來識別模式、作出預測並持續改進。例子包括語音助理、自動駕駛汽車、推薦系統和遊戲程式。

與人類廣泛的學習能力不同，現今大多數人工智能是狹義的：每個系統都針對特定任務訓練。認知科學家Peter Gärdenfors指出，即使是最先進的人工智能系統「也非常專門化，缺乏人類智慧的廣度和靈活性」。

實際上，人工智能可能精通象棋或圖像識別，但若要將該技能轉移到完全不同的領域，則需重新訓練。

人工智能系統也缺乏意識或真正理解——它們沒有觀點、意圖或真實情感，而是透過數碼電路處理輸入。這種本質差異——矽晶體與生物體——是人工智能與人類思維之間許多差距的根源。

人類透過生物神經元思考，而人工智能則運作於數碼電路。因此，人工智能「在需要快速數據處理的領域表現出色」（右圖），而人類則帶來更豐富的情境和情感洞察（左圖）。

例如，電腦能比我們快得多地分析數百萬數據點，但它們缺乏有機的「直覺感覺」和引導人類判斷的同理心。

下表總結了人工智能與人類智慧的主要對比。兩者各有擅長領域，沒有一方能被普遍認為「更聰明」：

速度與規模：人工智能能迅速且持續處理龐大數據量。它能在數秒內分析數千份文件或圖像，遠超人類能力。
相比之下，人類速度較慢，重複任務時容易疲倦或感到無聊。
記憶與情境：人工智能擁有龐大且精確的記憶儲存（數據驅動的資料庫和模型），但這種記憶是無情境的。
正如UTHealth指出，人類記憶是「聯想式」且與情感和經驗相連，而人工智能的記憶是「純數據驅動」，缺乏這些豐富連結。
換言之，我們記得帶有個人意義的事物；人工智能只記得原始數據模式。
學習方式：人類能靈活地從極少資訊中學習並泛化至新情境。我們常能從單一例子理解概念並應用於多樣環境。
相反，人工智能通常需要龐大標註數據和訓練；面對陌生情況時適應力較差。
人類擅長「從經驗中學習」並能從極少數據泛化，而人工智能的學習則偏向數據密集且狹窄。
創造力：人類透過情感和隨機靈感創造真正新穎的想法。我們能「跳出框架」思考，創作前所未見的藝術、音樂或解決方案。
人工智能能透過重組現有數據模仿創造力。例如，語言模型和藝術生成器能產生令人印象深刻的新歌或圖像，一項研究甚至發現GPT-4平均產生的原創想法比人類更多。

然而，該研究也指出最佳的人類答案仍然匹敵或超越人工智能的想法。實際上，人工智能的「創造力」受限於其訓練數據，無法像人類思維那樣真正原創概念。

情感與社交智慧：人類天生理解情感、語氣、幽默和社交訊號。我們能同理並讀懂對話或行為的情境。
人工智能能偵測基本情緒或生成友善回應，但它不會感受任何東西。
如一篇評論所述，人工智能或許能模擬同理心，但「缺乏人類依賴的真實情感體驗」。
在人際互動或領導中，這種人類的情感深度和同理心賦予人類明顯優勢。
推理與常識：人類推理常包含直覺和情境。我們能輕鬆做出日常假設（例如「冰淇淋放在外面會融化」），運用常識。
人工智能嚴格遵循邏輯和數據概率，常在簡單的人類推論上失誤。
南加州大學研究指出，人工智能會犯「愚蠢錯誤」，因為缺乏常識。
電腦難以分辨人類理所當然的細微差異。例如，攝像頭人工智能可能誤將黃色交通標誌識別為香蕉色斑塊，而任何人類司機立刻知道那是標誌。
意識與自我覺察：人類具自我覺察和意識；我們會思考自己的思想和存在。
人工智能系統沒有意識——它們不會思考未來、形成個人目標或擁有自我身份。
它們對世界的「理解」完全基於統計模式。
這種根本差異意味著即使是當今最強大的人工智能也不具備人類的覺察。