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发布日期：2025-03-31 11:12 点击次数：156

东谈主有智能，机器也不错有。本文试图从多个方面详备对比东谈主的智能与机器智能，探讨它们的相似之处和不同之处，从而匡助咱们从东谈主的角度去知道机器智能欧洲杯体育，也让东谈主不错更好地发展和诈欺机器智能。

东谈主类智能和机器智能的不同脾性

东谈主的智能是一个复杂系统。玄虚磋商时至少不错分为四种智力。

第一，感官智力：视觉、听觉、感觉、味觉和触觉。这些感官不仅匡助咱们吸收来自外界的物理刺激，还通过复杂的大脑处理系统将这些刺激滚动为可知道的信息。比如视觉不仅匡助咱们识别物体的阵势、脸色和大小，还能感知空间关系和畅通轨迹，进行物体的空间定位。东谈主类的感知系统不仅能准确识别单一的感官信息，还能将多感官信息综合起来，造成愈加全面的感知体验。

第二，高度的推理和抽象念念维智力。咱们不仅好像从已有的信息中推理出论断，还好像进行抽象念念考，创造新的常识。举例，数学中的证据、科学表面的构建，都是高度抽象的念念维推崇。逻辑推明智力让咱们好像处理复杂的因果关系，造成假定并考证其正确性。归纳推理则匡助咱们从有限的不雅测数据中回顾出宽敞端正。

第三，情感知道智力使咱们不仅好像识别和体验我方的情感，还能知道他东谈主的情感，并通过同理心作出合适的回复。同理心的作用不仅限于个东谈主之间的互动，还影响着咱们在更庸碌社会层面的步履。举例，在合作和集体行动中，东谈主类通过知道他东谈主的需乞降情感，好像在复杂的社会环境中合营并共同处罚问题。

第四，创造力和纯真性是东谈主类智商的另一个权臣特征。东谈主类不仅好像处罚已有问题，还能创造新的念念想、艺术品和期间。咱们好像搪塞新环境中的复杂问题，诈欺先前训戒和直观进行纯真治愈。立异不局限于单纯的逻辑推理，它频频是通过梗阻旧例、跨界交融和对不细目性的探索来已矣的。东谈主类的创造力使咱们好像从零初始，提议新问题并找到新的处罚决策。

天然都是智能，联系于东谈主类智能来讲，机器智能推崇出一系列完全不同的脾性。机器智能的中枢上风之一在于其执意的运算智力和存储智力。盘算机通过晶体管开关来快速处理信息，好像在短期间内完成宽敞的数据处理任务。当代超等盘算机每秒好像进行数万亿次的盘算，处理的数据量也达到了惊东谈主的水平。这种高速盘算和存储智力使得机器在许多范围，终点是大数据分析和科学模拟方面，大地面卓绝了东谈主类的处明智力。

机器智能依赖对大数据的学习，而东谈主类则不错通过极少的样本或训戒作念出灵验的忖度。东谈主有很强的直观和创造性，好像把柄情境的变化迅速治愈战略，处罚新的问题，并在莫得明确率领的情况下作出决策；但机器更依赖于既定例则和数据驱动的模式识别，因此在濒临未知或莫得明确数据的情况时，机器的学习效果和准确性频频大打扣头。

机器智能天然在信息处明智力上远超东谈主类大脑，但也伴跟着弘大的动力需求。东谈主工智能系统，尤其是在进行深度学习时，需要耗尽宽敞的动力。数据中心频繁需要弘大的电力供应，才能看护系统的泛泛运行。一个GPU的功率是500瓦，锻练一个大模子得要上万个GPU并走时算。比较之下，东谈主类大脑的能量耗尽极低，只须简短20瓦到30瓦的功率，非常于一个不大的灯泡。

言语在东谈主类智能中的中枢作用

言语不仅是东谈主类疏通的器具，亦然念念维的载体。它是抒发念念想、传递信息的中枢绪论。言语的特有性在于它不仅好像传递具体的信息，还好像匡助东谈主类进行抽象念念维和创造性念念考。言语的阵势多种各样，从白话到书面言语，再到更为复杂的艳丽言语，以不同的阵势高效地承载丰富的信息。

白话和笔墨是东谈主类最基本的言语阵势。白话使得信息好像快速而平直地交流，而笔墨则提供了记载和保存信息的形状。笔墨的发明大大激动了好意思丽的跳动，它使得常识好像跨越时空传递，从而极地面提高了东谈主的学习和疏通的效果。

言语自己是一种低维度、低通量、低速率的信息传递形状。东谈主类的白话语速和笔墨阅读智力频繁是每秒几个字节，而盘算机则不错达到每秒数千兆比特（Gbps）的速率。同期，东谈主类言语的信息维度相对较低，主要通过笔墨、语音等有限的抒发阵势传递信息，而盘算机则不错通过多维信息（如图像、视频、音频、相聚数据包）来传输和处理信息。东谈主类不错用视觉和听觉来感受多维信息，但很难用言语来形容。比如，咱们被一幅画或者一个交响乐所震荡，但很难仔细描画是为什么，只可说出感觉。一般只须当东谈主们把信息不错用言语来抒发的时候才说有了“知道”，而对那些无法用言语形容的领略叫“感悟”。在东谈主们试图去知道复杂事物时，必须对多维信息进行降维处理，是以也会因此亏蚀一部分信息的深度和复杂性。

东谈主类智能的生物学基础

东谈主类的智能是一个复杂的阵势，波及大脑的神经相聚、基因的作用以及后天的学习经由。东谈主类的大脑是高度复杂的器官，由约860亿个神经元构成，这些神经元再通过约100万亿个突触相互连合，造成一个犬牙交错的神经相聚。这个神经相聚不仅庄重基本的生理功能，还复旧高阶的智能，如言语、推理、问题处罚、情感颐养等。其中，突触连合的可塑性，即神经元之间连合强度的变化，是学习和记挂的生物基础。

DNA（脱氧核糖核酸）是人命的遗传信息载体，它包含了统统生物体造成和功能运作的指示。东谈主的DNA包含简短30亿个碱基对和约2.5万个基因。基因的抒发不错平直影响大脑神经元的生成、突触的造成以及大脑神经相聚的连合，这为咱们念念考、学习、记挂和情感颐养等各样智商举止提供了基础。

东谈主类的大脑与其他动物的神经系统比较，具有特有的上风。当先，东谈主类大脑的神经元数目远超大多数动物。前边说过，东谈主有860亿个神经元，黑猩猩有280亿个，而到了狗就只须2.5亿个控制。此外，突触的数目亦然影响大脑功能的一个困难身分。运筹帷幄发现东谈主类的大脑中的突触数目也远超其他物种。

天然神经元和突触的数目并非智能的唯独决定身分，但却是毫无疑问的物资基础。就像芯片，不见得晶体管越多性能就越高，因为还有架构和算法等其他身分在起作用。但如若其他条目一样，一般来讲，晶体管越多，算力就越大。

机器学习

基于深度神经相聚的机器学习是AI连忙发展的一个决定性身分。怎么来知道这种算法上的突破？一种看法来自神经相聚之父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），即通过盘算机模拟东谈主脑的职责旨趣。辛顿运筹帷幄的初志并非是为了制造不错拿来用的智能机器，而是为了知道东谈主的智能：由于东谈主脑的神经相聚过于复杂，就试图用模拟东谈主脑的神经元过火连合形状来匡助咱们构建具有自主学习智力的系统。他以为关于这种机器智能的运筹帷幄，反过来能让咱们对东谈主的智能有更久了的知道。

但辛顿的这种不雅点属于极少数，绝大多数AI大家的不雅点是把它看作是一种对传王人备计盘算的延长。经典的统计方法频频假定数据之间的关系是线性的，然而，施行寰球中（图像处理、天然言语处理等）的数据关系频频是高度非线性且多维的。宽敞靠拢定律是神经相聚的一个核花式论，它标明，只须神经相聚的限制鼓胀大，表面上它好像靠拢任何非线性函数。这一表面为神经相聚的执意推崇提供了表面依据，意味着神经相聚好像通过鼓胀的锻练来处罚险些任何复杂的非线性问题。细心这里AI并不需要和东谈主一样念念考，它更是一种机器处理数据的方法，是一种完全不同的智能。

在施行中咱们不雅察到的是限制定律的推崇。限制定律指神经相聚的性能频频跟着相聚限制的加多、数据的加多、算力的加多而增强。是以当有复杂、困难的学习问题需要处罚时，频频不错通过加多数据、算力、模子的限制来已矣。

机器学习的算法有好多种，遥远在进化经由中。玄虚起来，有三种起到相等困难的作用。

第一，向东谈主类的醒目学习。向东谈主类学习的方法有监督学习与无监督学习。在监督学习中，机器通过已标记的锻练数据来学习输入与输出之间的关系。对数据的标记是东谈主类醒办法体现。与监督学习不同，无监督学习并莫得对数据进行标注，而是让机器自主识别数据中的潜在结构。比如，如若把互联网上的文本用来作念天然言语处理的学习，这些文本都是东谈主类醒办法结晶，机器学习到的端正就天然来自东谈主类的醒目。

第二，向天然学习（强化学习）。强化学习是机器通过与环境的互动进行学习。与监督学习不同，强化学习莫得明确的标签，而是通过赏罚机制来治愈步履。机器会把柄推论某个看成后的奖励或处分来治愈我方的步履战略，从而优化畴昔的决策。强化学习在游戏（如围棋、象棋）和机器东谈主限制等范围有庸碌应用。

第三，向其他模子学习。模子之间的学习有蒸馏学习与转折学习两种。在蒸馏学习中，较大的模子经过锻练后所取得的常识不错通过学习转折到较小的模子中。这种常识转折使得较小的模子好像在较少的盘算资源下推崇出与大模子非常的性能。转折学习是指机器学习模子将一个任务上学到的常识迁徙到另一个任务中。与从零初始的学习不同，转折学习不错通过预锻练模子在新任务中快速进行微调，减少对宽敞标注数据的需求。这两种学习的共同之处是智能从一个模子向另外一个模子上的转折。

比较机器学习与东谈主类学习

东谈主类的学习和机器学习有好多相似之处。东谈主类和机器都不错通过与环境的互动进行学习。婴儿通过触摸、持取、抛物等步履，逐步学会怎么限制体格并知道事物的性质。试错在这照旧由中起着至关困难的作用。通过箝制的尝试，婴儿好像从诞妄中取得响应，改正诞妄并优化步履。在科研和期间立异的经由中，科学家和工程师亦然通过作念实验、试错来探索未知，取得新知。这一丝和AI的强化学习相等雷同。

东谈主类通过真挚或他东谈主传递的常识进行学习，雷同于机器学习中的监督学习和蒸馏学习。通过教师的率领，学生好像知道复杂的认识，并在此基础上进一步学习。蒸馏学习相同是通过“导师”模子的率领，匡助较小的模子取得较高的推崇。监督学习更像是真挚把柄我方的领略给学生留家庭功课，通过和法式谜底的对标，学生就不错学到正确的解题方法。

训诲体系的结构与转折学习有好多相似之处。在传统的训诲体系中，在中小学阶段，训诲侧重于基础常识的普及。学生通过继承数学、科学、体裁、历史等课程，打下普适的常识基础，并在此基础上培养逻辑念念维、批判性念念维和问题处罚智力。干涉大学阶段，学习变得愈加专科化，学生不错遴选我方感酷好的学科，久了运筹帷幄并获取专科常识。这种训诲体系雷同于大模子通过互联网上的庸碌常识进行预锻练，再通事后期的微调来适合更专科的任务。转折学习让机器好像更高效地将从一个任务中学到的常识应用到另一个任务中，减少了从零初始学习的期间。

东谈主类学习的基础是大脑和DNA，尤其是遗传信息对大脑结构和功能的塑造。东谈主脑是进化的一种末端，进化不错看作是一个历久的强化学习经由（38亿年），而DNA便是存储模子参数的绪论。基因通过“生养后代”这一奖励机制激动了智商的渐渐进化。通过“适者生涯”，东谈主类在箝制与环境互动中适统一优化我方领略的生物基础。活下来的物种都是进化中的杰出人物，只不外每种物种所处的环境不止天渊，因此学习的末端也有极其丰富的各样性。

在曩昔十几年AI突飞大进的发展中，可能最困难的灵感便是限制定律：从李飞飞的Imagenet，到Transformer，到GPT-3和GPT-4，东谈主们发现AI的性能依赖弘大的数据量、弘大的算力、弘大的内存、弘大的能量。当AI的发展际遇了瓶颈，一个最精真金不怕火的方法便是进一步加算力、加内存、加数据、加能量。这种灵感并莫得一个严谨的表面基础，但如若咱们不雅察生物界，不难发现不同物种之间的智能互异和神经元、突触的限制有很强的正向关系。最近的DeepSeek之是以对大家AI范围产生了弘大的冲击，一个相等困难的身分是它证据大模子在效果上有很大的进步空间。因此咱们不错在不加多限制的同期，通过增强效果，来增强模子的性能。

然而，如若咱们模仿动物界中不雅察到的端正，不难展望这种冲击不大可能从压根上冲击限制定律的根基：如若东谈主需要800万亿个突触来念念考，那么超越东谈主类的AI是否也需要卓绝800万亿个参数才有可能？是以有上万亿个参数的大模子是否仅仅个着手？在使用了各式增强效果的方法之后，增大限制仍然可能是现在最困难的发展道路。

从咱们的分析不错看到，智能的抒发不错是多种各样的。东谈主类的智能和机器智能是两种截然有异的东西。东谈主的智能效果极高，需要的能量少，数据也少，但很难扩张，因为受到生物遗传的限定。机器智能能量效果低，频频需要宽敞的数据和大限制的运算，但通过增大限制，算力险些不错无穷扩张。不管东谈主如故机器，学习常识的形状相等相似，学习的基础都是数据。其中数据不错来自真挚，也不错源于天然。向真挚学习，真挚的智能便是天花板；向天然学习，就不错突破东谈主类智能的极限。是以AI的上风在可扩张性，它发展的透顶瓶颈常在数据和动力。

（作家系长江商学院教练）

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