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时间：2025-08-18 12:29 点击：174 次

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赌钱赚钱app，从而匡助咱们从东谈主的角度去剖析机器智能，也让东谈主不错更好地发展和诳骗机器智能。

东谈主类智能和机器智能的不同特色

东谈主的智能是一个复杂系统。玄虚推敲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转动为可剖析的信息。比如视觉不仅匡助咱们识别物体的样子、面容和大小，还能感知空间关系和通顺轨迹，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，酿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。咱们不仅大要从已有的信息中推理出论断，还大要进行抽象念念考，创造新的学问。举例，数学中的阐述、科学表面的构建，皆是高度抽象的念念维推崇。逻辑推颖悟力让咱们大要处理复杂的因果关系，酿成假定并考据其正确性。归纳推理则匡助咱们从有限的不雅测数据中回归出宽广规章。

第三，神气剖析智力使咱们不仅大要识别和体验我方的神气，还能剖析他东谈主的神气，并通过同理心作出得当的复兴。同理心的作用不仅限于个东谈主之间的互动，还影响着咱们在更普通社会层面的行径。举例，在合作和集体行动中，东谈主类通过剖析他东谈主的需乞降神气，大要在复杂的社会环境中合作并共同料理问题。

第四，创造力和机动性是东谈主类武艺的另一个显耀特征。东谈主类不仅大要料理已有问题，还能创造新的念念想、艺术品和技艺。咱们大要支吾新环境中的复杂问题，诳骗先前教悔和直观进行机动疗养。创新不局限于单纯的逻辑推理，它通常是通过突破老例、跨界会通和对不细目性的探索来竣事的。东谈主类的创造力使咱们大要从零开动，建议新问题并找到新的料理决策。

固然皆是智能，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特色。机器智能的中枢上风之一在于其苍劲的运算智力和存储智力。策划机通过晶体管开关来快速处理信息，大要在短时期内完成大皆的数据处理任务。当代超等策划机每秒大要进行数万亿次的策划，处理的数据量也达到了惊东谈主的水平。这种高速策划和存储智力使得机器在许多鸿沟，特等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颖悟力。

机器智能依赖对大数据的学习，而东谈主类则不错通过少许的样本或教悔作念出有用的推断。东谈主有很强的直观和创造性，大要字据情境的变化迅速疗养计策，料理新的问题，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，因此在面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通常大打扣头。

机器智能固然在信息处颖悟力上远超东谈主类大脑，但也伴跟着强大的动力需求。东谈主工智能系统，尤其是在进行深度学习时，需要铺张大皆的动力。数据中心通常需要强大的电力供应，才能保管系统的正常运行。一个GPU的功率是500瓦，锻真金不怕火一个大模子得要上万个GPU并走运算。比拟之下，东谈主类大脑的能量铺张极低，只须约莫20瓦到30瓦的功率，相当于一个不大的灯泡。

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导的器具，亦然念念维的载体。它是抒发念念想、传递信息的中枢媒介。言语的独到性在于它不仅大要传递具体的信息，还大要匡助东谈主类进行抽象念念维和创造性念念考。言语的阵势多种万般，从白话到书面言语，再到更为复杂的象征言语，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。白话使得信息大要快速而平直地交流，而笔墨则提供了记载和保存信息的样式。笔墨的发明大大鼓动了好意思丽的跳跃，它使得学问大要跨越时空传递，从而极地面提高了东谈主的学习和疏导的效果。

言语自己是一种低维度、低通量、低速率的信息传递样式。东谈主类的白话语速和笔墨阅读智力通常是每秒几个字节，而策划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，而策划机则不错通过多维信息（如图像、视频、音频、麇集数据包）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悠扬，但很难仔细描写是为什么，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“剖析”，而对那些无法用言语形容的贯通叫“感悟”。在东谈主们试图去剖析复杂事物时，必须对多维信息进行降维处理，是以也会因此亏空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征象，波及大脑的神经麇集、基因的作用以及后天的学习流程。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100万亿个突触相互畅通，酿成一个纵横交叉的神经麇集。这个神经麇集不仅庄重基本的生理功能，还复旧高阶的智能，如言语、推理、问题料理、神气调遣等。其中，突触畅通的可塑性，即神经元之间畅通强度的变化，是学习和牵挂的生物基础。

DNA（脱氧核糖核酸）是人命的遗传信息载体，它包含了悉数生物体酿成和功能运作的辅导。东谈主的DNA包含约莫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、突触的酿成以及大脑神经麇集的畅通，这为咱们念念考、学习、牵挂和神气调遣等各种武艺行径提供了基础。

东谈主类的大脑与其他动物的神经系统比拟，具有独到的上风。领先，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2.5亿个操纵。此外，突触的数目亦然影响大脑功能的一个迫切身分。接头发现东谈主类的大脑中的突触数目也远超其他物种。

固然神经元和突触的数目并非智能的独一决定身分，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。但要是其他条目一样，一般来讲，晶体管越多，算力就越大。

机器学习

基于深度神经麇集的机器学习是AI马上发展的一个决定性身分。怎么来剖析这种算法上的突破？一种看法来自神经麇集之父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），即通过策划机模拟东谈主脑的责任旨趣。辛顿接头的初志并非是为了制造不错拿来用的智能机器，而是为了剖析东谈主的智能：由于东谈主脑的神经麇集过于复杂，就试图用模拟东谈主脑的神经元过火畅通样式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接头，反过来能让咱们对东谈主的智能有更长远的剖析。

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完全计策划的蔓延。经典的统计要领通常假定数据之间的关系是线性的，然而，执行宇宙中（图像处理、当然言语处理等）的数据关系通常是高度非线性且多维的。宽广靠拢定律是神经麇集的一个核情媒介，它标明，只须神经麇集的鸿沟饱胀大，表面上它大要靠拢任何非线性函数。这一表面为神经麇集的苍劲推崇提供了表面依据，意味着神经麇集大要通过饱胀的锻真金不怕火来料理着实任何复杂的非线性问题。阻碍这里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要领，是一种完全不同的智能。

在执行中咱们不雅察到的是鸿沟定律的推崇。鸿沟定律指神经麇集的性能通常跟着麇集鸿沟的加多、数据的加多、算力的加多而增强。是以当有复杂、艰难的学习问题需要料理时，通常不错通过加多数据、算力、模子的鸿沟来竣事。

机器学习的算法有好多种，恒久在进化流程中。玄虚起来，有三种起到额外迫切的作用。

第一，向东谈主类的机灵学习。向东谈主类学习的要领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真金不怕火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机灵的体现。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，要是把互联网上的文本用来作念当然言语处理的学习，这些文本皆是东谈主类机灵的结晶，机器学习到的规章就当然来自东谈主类的机灵。

第二，向当然学习（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疗养行径。机器会字据实施某个手脚后的奖励或处分来疗养我方的行径计策，从而优化畴昔的决策。强化学习在游戏（如围棋、象棋）和机器东谈主适度等鸿沟有普通应用。

第三，向其他模子学习。模子之间的学习有蒸馏学习与调动学习两种。在蒸馏学习中，较大的模子经过锻真金不怕火后所赢得的学问不错通过学习调动到较小的模子中。这种学问调动使得较小的模子大要在较少的策划资源下推崇出与大模子相当的性能。调动学习是指机器学习模子将一个任务上学到的学问迁徙到另一个任务中。与从零开动的学习不同，调动学习不错通过预锻真金不怕火模子在新任务中快速进行微调，减少对大皆标注数据的需求。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调动。

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。东谈主类和机器皆不错通过与环境的互动进行学习。婴儿通过触摸、捏取、抛物等行径，逐步学会怎么适度体魄并剖析事物的性质。试错在这一流程中起着至关迫切的作用。通过握住的尝试，婴儿大要从纰谬中赢得反应，改正纰谬并优化行径。在科研和技艺创新的流程中，科学家和工程师亦然通过作念实验、试错来探索未知，赢得新知。这一丝和AI的强化学习额外雷同。

东谈主类通过教化或他东谈主传递的学问进行学习，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，学生大要剖析复杂的主张，并在此基础上进一步学习。蒸馏学习相似是通过“导师”模子的率领，匡助较小的模子赢得较高的推崇。监督学习更像是教化字据我方的贯通给学生留家庭功课，通过和圭表谜底的对标，学生就不错学到正确的解题要领。

陶冶体系的结构与调动学习有好多相似之处。在传统的陶冶体系中，在中小学阶段，陶冶侧重于基础学问的普及。学生通过接纳数学、科学、体裁、历史等课程，打下普适的学问基础，并在此基础上培养逻辑念念维、批判性念念维和问题管颖悟力。过问大学阶段，学习变得愈加专科化，学生不错采选我方感敬爱的学科，长远接头并获取专科学问。这种陶冶体系雷同于大模子通过互联网上的普报告识进行预锻真金不怕火，再通事后期的微调来妥当更专科的任务。调动学习让机器大要更高效地将从一个任务中学到的学问应用到另一个任务中，减少了从零开动学习的时期。

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流程（38亿年），而DNA便是存储模子参数的媒介。基因通过“生养后代”这一奖励机制鼓动了武艺的缓缓进化。通过“适者生计”，东谈主类在握住与环境互动中妥当并优化我方贯通的生物基础。活下来的物种皆是进化中的杰出人物，只不外每种物种所处的环境迥乎不同，因此学习的末端也有极其丰富的万般性。

在以前十几年AI突飞大进的发展中，可能最迫切的灵感便是鸿沟定律：从李飞飞的Imagenet，到Transformer，到GPT-3和GPT-4，东谈主们发现AI的性能依赖强大的数据量、强大的算力、强大的内存、强大的能量。当AI的发展遭受了瓶颈，一个最浅陋的要领便是进一步加算力、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，但要是咱们不雅察生物界，不难发现不同物种之间的智能各异和神经元、突触的鸿沟有很强的正向关系。最近的DeepSeek之是以对群众AI鸿沟产生了强大的冲击，一个额外迫切的身分是它阐述大模子在效果上有很大的培植空间。因此咱们不错在不加多鸿沟的同期，通过增强效果，来增强模子的性能。

然而，要是咱们模仿动物界中不雅察到的规章，不难估量这种冲击不大可能从根底上冲击鸿沟定律的根基：要是东谈主需要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开端？在使用了万般增强效果的要领之后，增大鸿沟仍然可能是现在最迫切的发展阶梯。

从咱们的分析不错看到，智能的抒发不错是多种万般的。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，但很难彭胀，因为受到生物遗传的截止。机器智能能量效果低，通常需要大皆的数据和大鸿沟的运算，但通过增大鸿沟，算力着实不错无穷彭胀。无论东谈主也曾机器，学习学问的样式额外相似，学习的基础皆是数据。其中数据不错来自教化，也不错源于当然。向教化学习，教化的智能便是天花板；向当然学习，就不错突破东谈主类智能的极限。是以AI的上风在可彭胀性，它发展的澈底瓶颈常在数据和动力。

（作家系长江商学院教化）

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