人工智能會像人類一樣思考嗎？關鍵差異解析

人工智能會像人類一樣思考嗎？如果你也對這個問題感到好奇，讓我們與INVIAI一起深入了解，找出答案吧！

人類的思考包含意識、情感和富含語境的推理。AI的「思考」則是指機器對數據的處理和模式識別。

專家廣義地定義智慧為「實現複雜目標的能力」，但人類智慧與機器智慧源自截然不同的過程。

人腦是一個由約860億個神經元組成的生物網絡，能從一次或少量經驗中學習，並保留語境和意義。相比之下，AI運行於數碼硬件（矽晶片）上，遵循數學算法。

簡言之，AI沒有心靈或情感——它依靠計算。認識這些差異對理解AI能做什麼（以及不能做什麼）至關重要。

大腦與機器：根本不同的系統

一個關鍵差異是硬件與架構。人類擁有生物大腦，具備龐大的並行處理能力；AI系統則使用電子電路和矽晶片。大腦的神經元數量（約860億）遠超任何人工神經網絡中的「人工神經元」。

大腦通過電化學信號運作，而AI則使用二進制代碼和數碼計算。事實上，專家指出現有AI將「永遠是無意識的機器」，擁有完全不同的「操作系統（數碼對比生物）」。實際上，AI缺乏真正的覺知或主觀經驗——它本質上是運行於硬件上的模擬器。

架構：人腦擁有密集且高度互聯的神經元。AI則在晶片上使用層疊的簡化「神經元」（節點），數量通常遠少於真實大腦。
學習：人類常能從一次經驗中學習（一次性學習）；我們能在不覆蓋舊知識的情況下吸收新資訊。AI模型通常需要大量數據和多次訓練。
研究顯示，現代AI必須對同一範例訓練數百次，而人類則能從極少接觸中快速學習。
算法：AI學習依賴明確的數學方法（如反向傳播）。
人腦很可能不使用反向傳播——研究發現大腦採用不同的「前瞻性配置」機制調整連結，這種方式保留既有知識並加速學習。
簡言之，AI的學習規則與大腦不同。
意識：人類具備自我意識和情感；AI則沒有。現有AI系統是「無意識的機器」，沒有感覺，只有輸入與輸出。
創造力與語境：人類以整體方式思考，運用直覺和生活經驗。AI擅長數據驅動的任務，但「思考」方式是數字運算。
例如，AI能生成創意作品（藝術、故事、點子），但這是透過重新組合學習到的模式。
最近研究發現，AI聊天機器人在創意測試中能匹敵甚至超越一般人表現——但這反映的是統計模式匹配，而非真正的人類原創。
AI的「創造力」通常穩定（少有差勁點子），但缺乏人類想像力中那種不可預測的火花。

大腦與機器 - 根本不同的系統

AI系統處理資訊的方式與人類根本不同。當人類書寫或說話時，意義和意圖源自經驗。

機械人或電腦則是通過操控數據來「書寫」。例如，大型語言模型根據學習到的統計數據預測下一個詞，而非理解其意義。

正如一位專家所言，它們本質上是「令人印象深刻的概率裝置」，根據龐大文本數據中學到的機率選擇詞語。實際上，這意味著AI模仿人類的輸出，但沒有真正理解。

AI聊天機器人能產生連貫的文章，但它根本不知道自己在說什麼。它沒有信念或感情——只是遵循優化規則。

統計推理：AI（尤其是神經網絡）通過尋找數據中的模式來「學習」。它調整數值權重以匹配輸入與輸出。例如語言模型會根據概率對可能的下一個詞排序。
這與人類思考大不相同，後者涉及語義理解和概念推理。
龐大計算：AI能快速處理數百萬個範例，從龐大數據集中找出人類難以察覺的關聯。
但這種速度有代價：缺乏真正理解，AI可能自信地輸出錯誤或荒謬答案。（著名例子是語言模型的「幻覺」，即AI編造看似合理但錯誤的信息。）
無自我意識或目標：AI沒有自我動機。它不會決定「我要做X」。它只優化程式設計者設定的目標（如最小化錯誤）。與人類不同，AI沒有慾望、目的或意識。
可解釋性問題：AI內部運作（尤其是深度網絡）大多是「黑盒子」。
研究人員警告，我們必須謹慎假設這些網絡像大腦一樣運作。麻省理工學院一項研究發現，神經網絡僅在非常人為的條件下模仿特定大腦迴路。
研究者指出，AI雖強大，但「在與人類認知比較時必須非常謹慎」。
簡言之，AI能看似完成相同任務，不代表它以相同方式「思考」。

AI系統如何「思考」

儘管存在差異，AI的靈感確實來自人腦。人工神經網絡借鑒了連接處理單元（節點）和可調節連結強度的概念。

生物大腦和人工神經網絡都通過經驗調整連結來改進。兩者的學習都改變網絡連線以提升任務表現。

神經啟發：AI系統使用類似大腦迴路的分層網絡，通過虛擬神經元和權重層層處理輸入。
模式學習：如同大腦從經驗中學習，神經網絡通過數據暴露進行調整。兩者都從輸入中提取特徵和關聯。
任務表現：在某些領域，AI能匹敵甚至超越人類能力。例如，先進的圖像分類器或語言模型達到與人類相當的準確度。研究發現AI聊天機器人在創意點子任務中表現至少與一般人相當。
限制：然而，這種相似性多為表面現象。大腦擁有更多神經元並使用未知的學習規則；人工神經網絡則使用更簡單的單元和明確算法。
此外，人類運用常識、倫理和豐富語境。AI或許能在棋藝上勝過人類，但無法理解決策的社會或倫理細節。

相似之處與啟發

鑑於這些差異，我們應將AI視為一種工具，而非人類替代品。AI能比我們更快處理大量數據或專門任務（如醫療影像掃描或數據摘要）。

人類則應負責需要判斷、語境和道德推理的任務。正如專家所問，我們必須明白「哪些任務和條件下可以安全交由AI決策，何時需要人類判斷」。

互補而非取代：利用AI的優勢（速度、模式識別、一致性），並依賴人類進行理解、創造和倫理判斷。
了解限制：與AI共事者需建立對其「思考」方式的現實認知。研究者稱之為發展智慧意識。實務上，這意味著批判性地驗證AI輸出，避免過度信任。
教育與謹慎：由於AI能模仿人類行為，許多專家警告AI「文盲」問題——誤以為AI真正理解。正如一位評論者所言，大型語言模型不會「理解」或感受；它們只是模仿。我們必須清楚，AI中任何表面上的「智慧」都不同於人類智慧。