人工智慧和人類智能的本質區別是什麼?

01-16

最便宜的筆記本電腦可以擊敗最聰明的數學家，但即使擁有16000個中央處理器的超級計算機也不能和小孩兒在其他方面相抗衡，二者之間不只是一個比另一個強大的問題，而是具有本質的差異。——《從零到一》。
那麼二者的本質區別是什麼？

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神經元和深層學習的本質類似，但細節不同，實現方法也不同。

實現方式比較：
- 計算機：基本01運算的順序執行
- 生物：並行預測
- 例子：你會發現人類根本不擅長計算。原因就是在於二者的工作原理不同。即便是乘法，人腦在「計算」時是通過關聯的方式，而計算機是實實在在的去計算。有時人們利用這一點，通過直接關聯，從而看起來「計算」得比計算機快。
組合方式比較：
- 計算機：嘗試過一次性建模。人們嘗試用統計等數學原理直接建立兩類事物的關聯。
- 生物：逐層迭代。在生物體中，DNA通過合成不同蛋白質來形成不同的預測模型，這些蛋白質通過並行預測又構成了一個細胞的預測功能，多個細胞並行預測又形成了更為複雜的預測功能，逐漸形成如視覺識別這樣的高級感知能力。這種並行、且逐層迭代的方式使得生物體並沒有在預測上遇到人工智慧所遇到的那些困難。拿蛋白質而言，每個蛋白質只完成二類識別。僅僅考慮自己的任務。每個蛋白質可能識別錯。但是並不會對全局的識別結果造成太大影響。這種方式完全符合自然進化規律。自然界無法突然產生出十分複雜的結構。往往都是同一原理在不同層級反覆利用。
- 例子：仔細思考深層學習你就會發現。我們完全是在利用生物智能的特點去在計算機上實現智能原理，並行預測能力是由GPU提供的，而逐層迭代正是深層學習中多層表達的思想。

至此我們有了兩套里程碑式的智能實現方式。神經元允許我們不需要通過篩選也可以實現智能，學習和再應用。

謝邀，

非生物與生物的區別

這本書已經舊了。沒有什麼本質差別，差別都是暫時的，只要願意可以抹平。

人的智能只處理好好的活著這一件事。

而人工的智能處理好每一件事，除了活著。

本質上沒有區別，都是優化問題

人類智能，是自主智能系統，除了理性智能之外，人類還具有難以評定的感性思維。

通俗來說，人類會通過情緒爆發出不同層級的不同方向的能量，人類對事物的研究，看法，判定從來都不是以理性為唯一。

人工智慧說簡單點在現階段還只處於理性智能，它們能處理大部分數學邏輯能判斷的事物，比如十個人和一個人，人工智慧肯定會先救十個人對吧，他會按照最優化處理邏輯去思考做事。

但是人類的話，就需要分各種情況來判斷，比如是十個老人和一個孩子，按人類道德生機會首先留給孩子。

再比如是十個普通人和一個頂尖科學家，按照對人類社會重要性而言，在實際行動中往往會更偏向投入更多資源營救科學家。

說白了，人類是現實思維，有主觀能動性，機器是固定思維，無法開發出自主情緒，即使現在有一些機器會表達情緒，那隻不過是人類寫入的場景應對系統而已，並不是真正的主動情緒……

一個人，一個是人研究的。

人是一切社會關係的總和。

意識是客觀世界的主觀映像。

人工智慧是一種科學技術，作為生產力的一種，成為人用物質力量改造客觀實際的一種手段。

本質上是代數方法與拓撲方法兩大類數學方法的差異。在點集基礎上構造一個拓撲結構，會發現這不就是天然的「並行性」嗎？在點集上定義線性結構，會發現這不就是天然的「串列性」嗎？繼續探究還有更多……

人類智能可以用強人工智慧來模擬。強人工智慧是一種全面模擬人類智能的計算機系統。人工智慧（也稱弱人工智慧、應用人工智慧）是一種部分模擬人類智能的計算機系統。

這篇文章是機器自己寫的吧~

一個是人，一個是人受自己思維的特徵設計的演算法。人的大腦是如何處理信息的，我們只知道皮毛，或者就是幾根毛沒有皮。人工智慧是人設計的數學模型，能完成一些特定的目標。

如果你認真讀機器學習人工智慧方面的教科書，論文，再認真想想如何用程序去實習人的認知能力，就明白人工智慧離人類智慧有多麼遙遠，儘管現在已經有很大的進展。