人工智能与人类的真正区别在哪里？

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人工智能与人类的真正区别在哪里？

@Xizi_lD5GK5Cs

人工智能是人类的产物，人类是自然界的产物

缘来缘去

关于人工智能与人类智能。1979年新出版的《科学美国人》9月刊，其中最后一篇文章《思考大脑》是弗朗西斯·克里克写的。他是DNA双螺旋结构的发现者之一，当时致力于研究大脑。克里克认为，尽管关于大脑的详细知识在不断积累，但大脑的工作原理仍然是一个难解之谜。科学家通常不写他们不知道的东西，但克里克不在乎。他就像那个指出皇帝没穿衣服的男孩。根据克里克的说法，神经科学只有大量的数据，没有一种理论。他的原话是：“目前明显缺乏的是一个普适的思想框架。”对霍金斯来说，这位英国绅士的言外之意是：我们对大脑的工作原理毫无头绪。在当时，情况的确如此；而到了今天，情况依然如此。
美国麻省理工学院可谓是人工智能领域的西点军校。当霍金斯申请进入麻省理工学院学习时，那里已经聚集了许多聪明人，他们对通过计算机编程产生智能行为的想法非常着迷。对这些科学家来说，视觉、语言、机器人和数学只是编程问题。大脑可以做到的事情，计算机都能做到，就算是大脑做不到的事情，计算机也能做到，所以为什么要被“自然界计算机”——大脑那与生俱来的混乱状况限制思维呢？研究大脑会限制思维。他们认为，最好是研究计算的极限，然后在数字计算机中完美地表达出来。他们的终极目标是写出最初与人类能力相匹配，然后超越人类能力的计算机程序。他们采取了一种以目的证明手段的方法，却对真正的大脑如何工作不感兴趣，一些人甚至以忽视神经生物学为荣。这让霍金斯很震惊，他觉得这种解决问题的方式完全错误。人工智能的方法不仅无法创造出能产生人类行为的程序，而且也无法使我们理解什么是智能。计算机和大脑秉承两种完全不同的原则。一个是编程，一个是自学；一个必须性能完好才能工作，一个自然灵活且能兼容失误；计算机需要中央处理器 (CPU)，大脑则没有中央控制机制。两者的个中差异不胜枚举。霍金斯了解计算机的工作原理，无论是上层的操作系统，还是底层的物理实现，这些知识让他有一种强烈的直觉，即大脑和计算机在本质上是不同的。
霍金斯认为，人们可以利用人工智能打造有用的产品，但无法制造真正的智能机器。霍金斯想迎接克里克的挑战，研究大脑生理学和解剖学，了解真正的智能和感知，为大脑如何工作提出一个普适的框架。霍金斯把目光投向了新皮质，即哺乳动物大脑进化过程中最晚出现的部分，也是智能的所在。只有了解新皮质的工作原理，我们才有可能制造智能机器，但在此之前就别无它法。
成功的人工智能程序只擅长做专门为它们设计的那件特定的事情，它们没有普适性，也没有显示出灵活性，就连它们的创造者都承认它们不会像人类那样思考。起初，人们认为某些人工智能问题可以很容易解决，但后来没有取得实质性进展。即便在今天，也没有一台计算机能够像3岁孩童那样理解语言，或者像小老鼠那样看东西。
加州大学伯克利分校哲学教授约翰·塞尔说，计算机不是也不可能是智能的。为了证明这一点，他在1980年设计了一个叫作“中文屋” (Chinese Room) 的思想实验。这个实验是这样的：假设房间的墙上有一条窄缝，房间里面有一个只会说英语的人坐在桌子旁边。他手里有一本厚厚的说明书，以及数量足够多的铅笔和草稿纸。这本说明书上用英语写明了操作、分类和比较汉字的方法。请注意，说明书中没有介绍汉字的含义，只介绍了如何复制、擦除、重新排序、抄录汉字等。现在将这个场景套用到人工智能身上：“中文屋”和数字计算机简直一模一样。人是CPU，无意识地执行指令，书是向CPU提供指令的软件程序，而在纸上划来划去相当于将信息存入存储器。因此，无论计算机设计得多么巧妙，哪怕能够产生与人相同的行为来模拟智能，它都没有理解力，也没有智能。塞尔明确表示他不知道什么是智能，他只是说不管智能是什么，计算机显然并不具备这一能力。
霍金斯的观点是，理解力不能用外部行为来衡量。它反而是大脑记忆事物并利用这些记忆进行预测的内部衡量标准。“中文屋”“深蓝”和大多数计算机程序都没有类似的衡量标准。它们不明白自己在做什么。

死亡回廊

首先，即使是最复杂的人工智能技术，其核心也与其他计算机软件没有什么不同：以超快速率运行数据。AI及其分支，如机器学习和深度学习，只要研究员能将其转换为正确的数据集，就可以解决任何问题。
但已经有很多实例可以证明，一旦AI模型出现在其擅长领域之外的事件中或者接收到与他们训练过的数据不同的内容，他们就会以一种不合逻辑的方式失败。范围越广，人工智能需要掌握的数据越多，就会出现一些边缘案例，这些场景还没有被训练数据所覆盖，最终会导致人工智能的失败。一个例子便是自动驾驶汽车，尽管已经行驶了数千万公里，但它仍在努力实现完全自主，远远超过人类成为专家驾驶员的需要。
人类不善于处理数据 擅长做抽象决策
从数据部分开始。与计算机相反，人类在存储和处理信息方面非常糟糕。比如，想要记住一首歌的歌词，必须多次循环听才能记住它;但对于计算机来说，记住一首歌就像在应用程序中按“保存”或将文件复制到其硬盘中一样简单。同样，对于人类来说，不记忆也是很困难的。即使尽自己所能，一些不是很好的记忆还是会存在自己的脑海里。而对于计算机来说，忘记一些东西就像删除文件一样简单。
在处理数据方面，人类远不如人工智能。在上文提到的所有示例中，人类或许能够执行与计算机相同的任务，只不过在人类识别和标记图像所花费的时间内，AI算法可以完成对一百万个图像的分类。毫不夸张的说，计算机的绝对处理速度使它们能够在涉及数学计算和数据处理的任何任务中超过人类。
然而需要注意的是，人类可以基于本能、常识在信息稀缺的情况下，做出抽象决定。比如，人类孩子在很小的时候就学会归纳整理物品。但对于AI算法，执行相同任务需要数年的训练。科技评论家尼古拉斯·卡尔在被问及智能机器与人类的区别时曾表示，“计算机没有疯狂地带，它们不能矛盾，也无法设计去处理模稜两可的情形，它们也没有直觉。


”

明i殇

没啥本质区别，人也是人工智能的一种，一个是由人生出来的智能体，另一个是由人造出来的智能体，都是人工。

ˇ⒈般啲捣蛋

这个问题首先要搞清楚人类的概念。人类是什么？这个问题有很多种答案，唯物主义说人就是一堆有机器官的总和，人类就是指所有这类特征生物。唯心主义说人是意识的总和，人类就是所有个体意识的总和。基督徒说人是上帝创造用来赎罪的，所以人类是上帝腿毛的总和…… 神学相关的咱就不讨论了，其他所有关于人类的定义通常纠缠不清一个问题，就是人是否有灵魂这件事。换句话说，你的意识到底是个独立的事物，还是大脑神经活动的结果。
这个问题是一切争论的核心所在，仔细想想，所有无法调和的争论都源于无法确定这个问题。
有的唯物者认为人根本没有意识，所谓意识只是大脑神经活动的经历，你没有所谓爱啊，美啊之类的主观意识，只有神经刺激导致的生理反应，我们只是把这种反应定义成“爱”，所以“爱”等于多吃几块巧克力。这个概念看起来很反人类，但是目前的科学界主流其实是秉承这个思想的，只是即便科学家自己也不愿意承认自己是机器而已。所有关于脑神经的研究基本都是建立在这个假设的基础上的，比如高兴的时候分泌什么激素，脑子哪个区域兴奋。如果按照这个关于人类的定义，那么人工智能和人类智能没有本质区别。如果没有本质区别，那么机器就会产生跟人一样的智能，会思考，会创造，会产生情绪等等。
另外一种对人类的看法，就是人的意识与身体虽然密不可分，但确实两种物质。所有人格、人性、共情、同情，都是意识的一部分，而不是人脑的一部分，情绪只是通过人脑具象而已。这个说法非常有市场，因为它把人定义为宇宙中一个非常特殊的东西。由于这种说法把情绪隔离在物理智能之外，所以好比开挂，一切难以观测模拟的人类行为都被归结到这个特性，比如创造力。从这个角度出发，人工智能可以无限逼近人类智能，却永远无法等同，人工智能永远只能模拟，而无法自发产生有倾向性的不可测结果。
人类的意识到底是否独立于肉体？这个问题好像短期内看不到有被确认的可能。