人工智慧會像人類一樣思考嗎？
隨著人工智慧（AI）的快速發展，一個常見問題浮現：人工智慧會像人類一樣思考嗎？雖然AI能處理資料、辨識模式，甚至產生類似人類的回應，但它並不是真正以人類的方式「思考」。AI依賴演算法和機器學習模型來模擬人類智慧的某些面向。本文探討AI與人類思考的相似與差異，幫助你了解AI能做什麼、不能做什麼。
人類思考包含意識、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。
專家廣義定義智慧為「實現複雜目標的能力」，但人類與機器智慧源自截然不同的過程。
人腦是由約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。
— 認知科學研究
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，具備龐大且平行的神經網絡；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）遠超任何人工神經元網絡。
大腦透過電化學訊號運作，而AI使用二進位碼與數位計算。專家指出，現有AI將「持續是無意識的機器」，擁有完全不同的「作業系統（數位對生物）」。實際上，AI缺乏真正的覺知或主觀經驗——本質上是運行於硬體上的模擬器。
生物系統
- 860億神經元
- 電化學訊號
- 意識與情感
- 一次學習
- 情境理解
數位系統
- 有限的人工神經元
- 二進位碼處理
- 無意識
- 需大量資料集
- 僅模式匹配
架構
學習
演算法
意識
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聊天機器人在創造力測試中能匹敵或超越一般人，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），但缺乏人類想像力中不可預測的火花。
AI系統如何「思考」？
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，意義與意圖來自經驗。
機器人或電腦「書寫」是透過操作資料。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，而非理解意義。
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字詞。
— AI研究專家
實際上，這意味著AI模仿人類輸出，但沒有真正理解。AI聊天機器人能產生連貫文章，卻不明白內容。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」。它調整數值權重以匹配輸入與輸出。
- 依機率排序字詞
- 無語義理解
- 基於模式的處理
龐大計算
AI能快速處理數百萬範例，從龐大資料集中找出人類難以察覺的關聯。
- 高速處理
- 模式偵測
- 「幻覺」風險
無自我覺察與目標
AI沒有自我動機，不會決定「我要做X」。它僅優化程式設計者設定的目標。
- 無慾望或目的
- 無意識
- 遵循程式目標
可解釋性問題
AI內部運作（尤其是深度網絡）多為「黑盒子」。
- 決策不透明
- 人工模擬大腦電路
- 需謹慎解讀
近期MIT研究發現神經網絡僅在非常人工的環境下模仿特定大腦電路。AI雖強大，但「在與人類認知比較時必須非常謹慎」。
— MIT研究報告
相似性與啟發
儘管差異明顯，AI的靈感確實來自人腦。人工神經網絡借鑑了連結處理單元（節點）與可調連結強度的概念。
生物大腦與人工神經網絡都透過經驗調整連結，學習改變網絡結構以提升任務表現。
神經網絡架構
AI系統使用類似大腦電路的分層網絡，透過虛擬神經元與權重層層處理輸入。
- 連結處理單元（節點）
- 可調連結強度
- 分層資訊處理
適應性學習
如同大腦從經驗中學習，神經網絡透過資料暴露調整。兩者皆從輸入中提取特徵與關聯。
- 基於經驗的適應
- 特徵提取
- 連結強度調整
任務表現
在某些領域，AI能匹敵或超越人類能力。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 一項研究指出AI聊天機器人在創意點子任務中表現至少與一般人相當。
根本限制
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學習規則；人工神經網絡則使用較簡單單元與明確演算法。
| 面向 | 人類大腦 | AI系統 | 影響 |
|---|---|---|---|
| 情境理解 | 豐富且細膩 | 基於模式 | 有限 |
| 倫理推理 | 道德框架 | 規則遵循 | 關鍵差距 |
| 常識 | 直覺性 | 依賴資料 | 不一致 |
此外，人類運用常識、倫理與豐富情境。AI或許能在棋藝上勝過人類，卻無法理解決策中的社會或倫理細節。
啟示：明智使用AI
鑑於這些差異，我們應將AI視為工具，而非人類替代品。AI能比我們更快處理大量或狹義任務（如醫療影像掃描或資料摘要）。
人類應負責需要判斷、情境與道德推理的任務。正如專家所言，我們必須明白「哪些任務及條件下可安全交由AI決策，何時需人類判斷」。
補充而非取代
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共事者需建立現實的「思考」模型。研究者稱之為發展智慧覺察。實務上即是批判性驗證AI輸出，避免過度信任。
教育與謹慎
因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。正如評論者所言，大型語言模型不會「理解」或感受，只是模仿。
結論
總結來說，AI不會像人類一樣思考。它缺乏意識、情感與真正理解。AI透過演算法與龐大資料，在特定領域模擬智慧行為。
一個恰當的比喻是，AI就像一位非常快速且稱職的學徒：它能學習模式並執行任務，但不懂為何如此或其意義。
— AI研究觀點
結合人類洞察與AI優勢，我們能達成強大成果——但永遠要記得機器計算與人類思維之間的根本差距。
