強智能與弱智能的區別

來自專欄強人工智慧

強智能與弱智能最本質的區別在於其處理邏輯的形成，前者是主動獲取的，而後者是被動接受的。

主動獲取是以自身為主體，通過觀察、總結、嘗試、驗證等一系列學習活動，從環境中抽象出合適的處理邏輯，來解決相似的輸入、輸出問題，同時對處理結果進行評估，修正原有的處理邏輯，所以強智能的處理邏輯是可以在線動態完善的。主動獲取，不光可以向他人學習，還可以直接向大自然學習，所以強智能才可以不受人類的制約，擁有獨立發展的能力。

被動接受則相對簡單，它的自身是客體，作為主體的軟體工程師會根據應用需求，設計出相應的處理邏輯，並寫成程序，直接灌注到系統當中，形成系統的處理邏輯。當環境稍微發生些改變，也就是說輸入、輸出就不再契合時，那麼處理邏輯的改變就只能依靠軟體工程師來刷版本了。

無論是主動獲取的處理邏輯還是被動接受的處理邏輯，都可以擁有意識。區別在於主動獲取的意識，可塑性強，可以改變自身邏輯，以便於更好的適應周圍環境。而被動接受所獲得的意識會受建立時的場景約束，存在一定的適用範圍。

此外在意識之上所建立起來的自我意識，同樣也會受到影響。主動獲取配合自我意識會促使成體系的構建處理邏輯，形成良性循環並得以加速完善。趨於完善的處理系統，它的適用範圍會更廣，這樣才能具備更多的生存優勢。而那些受約束的意識，對於它的未知領域，只能做 「溢出」處理。

人腦作為一種強智能系統，其處理邏輯的形成既有主動獲取的，也有被動獲取的，被動獲取是兒時知識的主要獲取方式，促成了機械性思維的快速成長。當步入成年期時，系統會逐步運用已經掌握的這些處理邏輯，轉而以邏輯思維為主，這時候的人主動性會增強，會使用不同層次的處理邏輯來檢驗、梳理、修正、填補那些前期因大量輸入處理邏輯所帶來的質量缺陷與空白，使得整個處理系統能夠迅速的完善起來。

強智能中的被動獲取，與弱智能中的被動獲取也存在著一定的差異，強智能的被動是以教學中被動學習的形式體現，而教學並不是編程，但是其中的一些方法卻是可以達到編程的效果。從本質上講，是施教者為受教者營造了一個特定的環境，誘使受教者建起教學內容所涉及的處理邏輯。對於受教者來說，他會以主動獲取的方式，汲取環境中顯現的邏輯關係，組建自身的處理邏輯。那麼相對寬鬆的學習環境能有助於主動性的培養，而強制的填鴨式的教學環境，雖然能迅速高效的建立起邏輯關係（形同於編程），但是卻給後期邏輯思維體系的建立帶來了一定的困難。

此外還需要注意的是，強智能並不是指智能強，而是特指具備主動獲取知識的能力（能力高低不限），在低等生物中也可以有強智能，例如螞蟻、蜜蜂等，在對螞蟻的觀察實驗中顯示，螞蟻的世界也存在著教學與自學，感興趣的人可以去查閱相關資料。