比較人工智慧與人類智慧

人工智慧的智慧與人類智慧相同嗎？想要詳細答案，讓我們在本文中專門「比較人工智慧與人類智慧」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與人工智慧。然而，人類與機器達成目標的方式截然不同。人工智慧系統建立於數位硬體上，運作的「作業系統（數位 vs 生物）」與人腦完全不同。

這個根本差異——有機神經元與電子電路——使得兩種智慧在不同領域各有擅長。

人類智慧

人類智慧是自然的生物能力，包含推理、情感、想像力與自我覺察。
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（幼童知道打人會造成疼痛），這是目前人工智慧尚未具備的能力。我們的記憶富含情境與聯想，將事實與情感及經驗連結。
正如某分析指出，人類能適應並「跨情境泛化」，讓我們能從極少的資料中學習新概念。

在日常生活中，這表示孩子往往只需幾個範例就能認出新動物，而許多人工智慧模型則需數千個範例才能完成相同任務。人類認知還包含常識與直覺——我們能輕鬆補足缺失細節或理解未明說的訊息，這些技能對機器而言仍具挑戰。

人類智慧

人工智慧（AI）指的是能執行類似人類思考任務的電腦系統。現代人工智慧依賴演算法、數學模型與龐大資料集來辨識模式、做出預測並持續改進。例子包括語音助理、自駕車、推薦系統與遊戲程式。

與人類廣泛的學習能力不同，現今大多數人工智慧是狹義的：每個系統專門訓練於特定任務。認知科學家彼得·蓋登福斯（Peter Gärdenfors）指出，即使是最先進的人工智慧系統「非常專精，缺乏人類智慧的廣度與彈性」。

實務上，人工智慧可能精通西洋棋或影像辨識，但無法輕易將技能轉移到截然不同的領域，除非重新訓練。

人工智慧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，而是透過數位電路處理輸入。這種本質差異——矽晶片與生物體——是人工智慧與人類心智間許多差距的根源。

人類透過生物神經元思考，而人工智慧則運作於數位電路。
因此，人工智慧「在需要快速資料處理的領域表現出色」（右圖），而人類則帶來更豐富的情境與情感洞察（左圖）。

例如，電腦能比我們更快分析數百萬筆資料，但缺乏有機的「直覺感覺」與同理心，這些是引導人類判斷的重要因素。

下表總結人工智慧與人類智慧的主要對比。兩者各有擅長領域，且無法簡單判斷誰「更聰明」：

速度與規模：人工智慧能迅速且持續處理龐大資料量，能在數秒內分析數千份文件或影像，遠超人類能力。
相較之下，人類速度較慢，且重複任務時容易疲倦或感到無聊。
記憶與情境：人工智慧擁有龐大且精確的記憶儲存（資料驅動的資料庫與模型），但這種記憶是無情境的。
正如德州大學健康科學中心（UTHealth）指出，人類記憶是「聯想式」且與情感和經驗相關，而人工智慧的記憶則是「純資料驅動」，缺乏這些豐富連結。
換言之，我們記得帶有個人意義的事物；人工智慧只記得原始資料模式。
學習方式：人類能靈活從極少資訊中學習並泛化至新情境。我們常能從單一範例理解概念並應用於多樣情境。
相反地，人工智慧通常需要大量標註資料與訓練，面對陌生情況時適應力較差。
人類擅長「從經驗中學習」並能從極少資料泛化，而人工智慧的學習則需大量資料且較狹隘。
創造力：人類透過情感與隨機靈感創造真正新穎的想法。我們能「跳脫框架」思考，創作前所未見的藝術、音樂或解決方案。
人工智慧能透過重新組合現有資料模擬創造力。例如，語言模型與藝術生成器能產出令人印象深刻的新歌或圖像，甚至有研究發現 GPT-4 平均產生的原創想法比人類受試者更多。

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慧的想法。實務上，人工智慧的「創造力」受限於訓練資料，無法像人類心智那樣真正原創概念。

情感與社交智慧：人類天生理解情感、語氣、幽默與社交訊號。我們能同理並解讀對話或行為中的情境。
人工智慧能偵測基本情緒或產生友善回應，但不會感受任何事物。
如某評論所述，人工智慧或許能模擬同理心，但「缺乏人類依賴的真實情感體驗」。
在人際互動或領導力上，這種人類情感深度與同理心賦予明顯優勢。
推理與常識：人類推理常包含直覺與情境，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。
人工智慧嚴格遵循邏輯與資料中的機率，常在簡單的人類推論上失誤。
南加州大學研究指出，人工智慧會犯「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，攝影機人工智慧可能誤將黃色交通標誌辨識為香蕉色斑塊，而任何人類駕駛都會立刻知道那是標誌。
意識與自我覺察：人類具自我覺察與意識，會思考自己的想法與存在。
人工智慧系統沒有意識——不會思考未來、形成個人目標或擁有自我認同。
它們對世界的「理解」完全基於統計模式。
這個根本差異意味著即使是最強大的人工智慧，仍不具備人類般的覺知。