人工智慧會像人類一樣思考嗎？關鍵差異解析

人工智慧會像人類一樣思考嗎？如果您也對此感到好奇，讓我們與 INVIAI 一起深入本文，找出答案！

人類的思考包含意識、情感與豐富的情境推理。AI 的「思考」則是指機器對資料的處理與模式辨識。

專家廣義地將智慧定義為「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，能從一次或少數經驗中學習，並保留情境與意義。相較之下，AI 運行於數位硬體（矽晶片）並遵循數學演算法。

簡言之，AI 沒有心智或情感——它運用的是計算。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

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

大腦透過電化學訊號運作，而 AI 則使用二進位碼與數位計算。事實上，專家指出目前的 AI 將「持續是無意識的機器」，擁有完全不同的「作業系統（數位 vs 生物）」。實務上，AI 缺乏真正的覺知或主觀經驗——它本質上是運行於硬體上的模擬器。

架構：人腦擁有密集且高度互連的神經元。AI 則在晶片上使用層層簡化的「神經元」（節點），數量通常遠少於真實大腦。
學習：人類常能從單一經驗學習（一次學習）；我們能在不覆寫舊知識的情況下吸收新事實。AI 模型通常需要大量資料與多次訓練。研究顯示，現代 AI 必須對相同範例訓練數百次，而人類則能從極少的接觸中快速學習。
演算法：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——研究發現大腦透過不同的「前瞻性配置」機制調整連結，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：人類具備自我覺察與情感；AI 則沒有。現有 AI 系統是「無意識的機器」，沒有感受，只有輸入與輸出。
創造力與情境：人類以整體性思考，運用直覺與生活經驗。AI 擅長資料驅動的任務，但「思考」是透過數字運算。例如，AI 能產生創意作品（藝術、故事、點子），但這是透過重新組合學習到的模式。近期研究甚至發現 AI 聊天機器人在創意測驗中能匹敵或超越一般人表現——但這反映的是統計模式匹配，而非真正的人類原創力。AI 的「創造力」通常穩定（少有糟糕點子），卻缺乏人類想像力中不可預測的火花。

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，意義與意圖源自經驗。

機器人或電腦則是透過操控資料來「書寫」。例如，大型語言模型根據學習到的統計資料預測下一個字詞，而非理解其意義。

正如一位專家所言，它們本質上是「令人印象深刻的機率工具」，根據龐大文本資料中學到的機率選擇詞彙。實際上，這意味著 AI 模仿人類的輸出，但沒有真正的理解。

AI 聊天機器人能產出連貫的文章，但它並不知道自己在說什麼。它沒有信念或情感——只是遵循優化規則。

統計推理：AI（尤其是神經網絡）透過尋找資料中的模式來「學習」。它調整數值權重以將輸入對應到輸出。例如語言模型會根據機率排序可能的下一個字詞。這與人類思考中涉及的語意理解與概念推理截然不同。
龐大計算：AI 能快速處理數百萬個範例，從龐大資料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。（著名例子包括語言模型的「幻覺」，即 AI 捏造看似合理但錯誤的資訊。）
無自我覺察與目標：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 的內部運作（尤其是深度網絡）大多是「黑箱」。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。麻省理工學院近期研究發現，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 即使看似能完成相同任務，也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 確實受到人腦啟發。人工神經網絡借鑑了連結處理單元（節點）與可調整連結強度的概念。

生物大腦與人工神經網絡都透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，透過虛擬神經元與權重層層處理輸入。
模式學習：如同大腦從經驗中學習，神經網絡透過資料暴露進行調整。兩者都從輸入中萃取特徵與關聯。
任務表現：在某些領域，AI 能匹敵甚至超越人類能力。例如，先進的影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與明確演算法。此外，人類運用常識、倫理與豐富情境。AI 可能在西洋棋擊敗人類，卻無法理解決策的社會或倫理細節。

相似處與啟發

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資料或狹義任務（如醫療影像掃描或資料摘要）。

人類則應負責需要判斷、情境與道德推理的任務。正如專家所問，我們必須了解「哪些任務及在何種條件下，決策可安全交由 AI，何時需要人類判斷」。

互補而非取代：利用 AI 的優勢（速度、模式偵測、一致性），並依賴人類進行理解、創造與倫理判斷。
了解限制：與 AI 合作的人需具備現實的心智模型，了解 AI 如何「思考」。研究者稱之為發展智慧覺知。實務上，這意味著批判性驗證 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」與人類智慧不同。