人工智能與人類智能：人工智能與人類智能之間的區別

人工智能從科幻小說的組成部分變為現實已經走過了漫長的道路。 今天，我們擁有大量智能機器，例如自動駕駛汽車、智能虛擬助手、聊天機器人和手術機器人等等。 自從人工智能成為當今行業的主流技術和普通人日常生活的一部分，就引發了一場爭論——人工智能與人類智能。

雖然人工智能試圖設計和創造能夠執行類似人類任務的智能機器，但人們不禁會想，“人工智能本身就足夠了嗎？”

也許最大的恐懼是人工智能將在幾年內“取代”人類並超越人類。 然而，這並不完全正確。 儘管人工智能非常先進——現在機器可以從經驗中學習並做出明智的決定——如果不依賴人類直覺等與生俱來的人類屬性，人工智能就無法發揮最佳功能。

現在，讓我們深入探討人工智能與人類智能的爭論，以了解它們的特點和關係。

人工智能與人類智能：定義

什麼是人工智能？

人工智能是數據科學的一個分支，專注於構建能夠執行通常需要人類智能和認知的廣泛任務的智能機器。 這些智能機器充滿了從經驗和歷史數據中學習的能力，分析其周圍環境並執行適當的動作。

人工智能是一門跨學科科學，它利用了計算機科學、認知科學、語言學、心理學、神經科學和數學等多個領域的概念和工具。

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什麼是人類智能？

人類智能是指人類的智力能力，它使我們能夠思考、從不同的經驗中學習、理解複雜的概念、應用邏輯和推理、解決數學問題、識別模式、做出推斷和決策、保留信息以及與人類同胞交流。

人類智能的獨特之處在於它以抽象情感為後盾，如自我意識、激情和動機，使​​人類能夠完成複雜的認知任務。

人工智能與人類智能：比較

這是人工智能和人類智能之間的頭對頭比較：

自然

人類智能旨在通過結合不同的認知過程來適應新環境，而人工智能旨在構建能夠模仿人類行為並執行類似人類行為的機器。 人腦是類似的，但機器是數字的。

運作

人類使用大腦的計算能力、記憶力和思考能力，而人工智能驅動的機器依賴於輸入系統的數據和特定指令。

學習能力

人類智能就是從各種事件和過去的經驗中學習。 它是關於在一個人的一生中通過反複試驗的方法從錯誤中學習。 智能思想和智能行為是人類智能的核心。 然而，人工智能在這方面落後了——機器無法思考。

他們可以從數據中學習並通過持續的訓練，但他們永遠無法實現人類獨有的思維過程。 雖然人工智能驅動的系統可以很好地執行特定任務，但它們可能需要數年時間才能為新的應用領域學習一組完全不同的功能。

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人工智能離不開什麼——“人”因素

人工智能與人類智能的辯論並不公平。 誠然，人工智能幫助開發了在某些方面可以超越人類的智能機器（例如AlphaGo和DeepBlue ），但它們在與人類大腦潛力相匹配方面還有很長的路要走。 儘管人工智能係統的設計和訓練是為了模仿和模擬人類行為，但它們無法像人類一樣做出理性的決定。

人工智能係統的決策能力主要基於事件、它們訓練的數據以及它們與特定事件的關係。 人工智能機器不能僅僅因為缺乏常識而理解“因果”的概念。 SQL 服務數據科學家Nick Burns說得很好：“無論你的模型有多好，它們都和你的數據一樣好……”

人類具有獨特的能力，可以結合邏輯、推理和理解來學習和應用所獲得的知識。 現實世界的場景需要一種針對人類的整體、邏輯、理性和情感方法。

人工智能與人類智能：未來會怎樣？

目前，人工智能仍在發展和進步。 訓練人工智能係統所需的時間相當長，如果沒有人工干預，這是不可能的。 無論是自動駕駛汽車和機器人，還是自然語言處理和圖像處理等複雜技術，它們都依賴於人類智能。

目前，自動化是領先的人工智能應用，正在迅速滲透到行業中。 在世界經濟論壇 2018 年的一份報告中，瑞士智庫預測，到 2022 年，人工智能將在全球取代 7500 萬個工作崗位，同時創造 1.33 億個新工作崗位。 新的工作概況將要求數據科學的特定技能，如數學和統計學知識和機器學習算法、編程、數據挖掘、數據爭論、軟件工程和數據可視化方面的熟練程度。

如今，使用大數據和數據科學技術的公司都是熟練的專家，例如 ML 工程師、數據科學家、數據工程師等，他們了解 AI/ML 的本質。 正是這些專家的領域知識和多才多藝的技能從大數據中創造了價值。

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包起來

人工智能是塑造行業的寶貴工具，自動化與智能工作流程相結合，將在不久的將來成為所有行業的常態。 雖然人工智能已經很好地掌握了智能行為，但它無法模仿人類的思維過程。

由於科學家和研究人員仍然不知道人類思維過程背後的奧秘，我們不太可能很快創造出能夠像人類一樣“思考”的機器。 總而言之，人工智能的未來將主要取決於人類的能力。 它將得到人類智慧和認知的補充。

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