人工智能 vs 人类智能：7个主要区别

介绍

人工智能从虚构的AI角色JARVIS发展到现实生活中的ChatGPT已经走了很长一段路。然而，人类智慧是支持个体学习、理解和提出创新解决方案的属性，而人工智能则是基于提供的数据模仿人类。由于如今人工智能变得如此普遍，一个新的讨论，人工智能与人类智能的对比，已经出现，比较了这两种竞争的范式。

什么是人工智能？

人工智能是与创建能够执行通常需要人类智能和感知的各种任务的智能计算机相关的数据科学的一个子领域。这些复杂的机器可以从先前的错误和历史数据中学习，分析周围的环境，并决定必要的措施。

人工智能是一个综合性的领域，吸取了许多其他学科的思想和方法，包括计算科学、认知科学、语言学、神经科学、心理学和数学。

机器能够自我学习、自我分析和自我改进，在处理过程中几乎不需要人力。它被应用于几乎所有的行业，包括媒体行业、医疗保健行业、图形和动画等，以帮助技术根据它们的行为模拟人类动作。

什么是人类智能？

人类智能指的是一个人的智力能力，使其能够推理、理解各种表达、理解复杂的概念、解决数学问题、适应不断变化的环境、利用知识来控制自己的环境并与他人沟通。

它可以提供关于特定技能和知识体系的事项的信息，这些事项可能与不同的人有关，或者在情报特工和定位器的特定情况下，可能与他们必须访问的外交信息有关。此外，它还可以提供关于社交网络和个人关系的详细信息。

人类智能和行为源于一个人独特的遗传混合、童年发展以及对不同事件和环境的经验。此外，它完全依赖于个体利用其新获得的知识来改变其环境的能力。

人工智能 vs. 人类智能

以下是人类智能和人工智能之间的详细区别：

参数	人类智能	人工智能
起源	人类天生具有推理、思考、评估和执行其他认知任务的能力。	人工智能是人类洞察力的创新；诺伯特·维纳通过理论化批评机制为推进该领域做出了贡献。
学习能力	人类智能可以通过观察、经验和自我教育获取新信息，并将其应用于新领域。	人工智能可以通过统计模型和算法从海量数据中学习。它们无法建立独特的人类分析风格；它们只能通过数据和经常性的训练进行学习。
创造力	通过创新思维和创造力，人类智能可以产生新的概念、文学、音乐和艺术。	人工智能可以利用现有的趋势和数据创建新的方法，但缺乏固有的创新和独创性。
决策制定	人类的决策可能受到主观因素的影响，而不仅仅基于数据。	人工智能根据完全收集的数据进行解释，使其在决策制定方面具有强烈的客观性。
性质	人类智能是类似的。	人工智能使用数字机器。
能源消耗	人脑耗费约25瓦特的能量。	现代计算机耗费约2瓦特的能量。
社交技能	理解抽象概念的能力、自我意识的程度以及对他人情感的敏感性区分了人类与其他社交动物。	人工智能仍在开发中，尚未具备阅读和识别相关人际和情感信号的能力。

AI无法离开的“人”因素

关于人工智能与人类智能的辩论是不完整的，如果不考虑人类因素的话。虽然人工智能旨在用更高效、更便捷的方法替代繁琐的过程，但它无法替代工作场所中对人类参与的需求。然而，没有人类的帮助，技术无法进步。工程师必须作为前提条件创建和测试人工智能系统，以推动其应用的进展。AI离不开人类，因此人类和AI不能互相替代。

人类能够展示情感，并且有能力解读他人的面部表情和情绪，但人工智能机器并没有经过训练来做到这一点。虽然AI能够模仿人类的说话，但它们缺乏人类的触感，因为它们无法表达共情和其他情感。

AI基于限制其寻找新挑战的创造性答案的代码。它们按照既定的方式运行，这限制了它们理解背景并设计复杂解决方案的能力。

虽然AI可以学习得非常快，但它缺乏逻辑思维，因此无法像人类一样进行推理和质疑事实。

炙手可热的机器学习技能

目前人工智能行业对某些机器学习技能需求很高：

编程语言，如Python、C++、R等
应用数学
自然语言处理
数据科学
沟通和数据可视化技能
统计学和概率

人工智能与人类智能：未来会怎样？

数字化存在提升了人类的能力，同时也对长期存在的人类活动提出了挑战。基于代码的技术已经在环境数据和连接方面覆盖了全球超过一半的人口，提供了以前难以想象的潜力和重大风险。

人工智能通过自动化先前繁重的劳动过程来改变就业环境。技术的快速发展带来了新的学科和就业机会。AI可以自动化许多重复性的活动，但它也为那些需要创新思维、批判思维和行为智能等人类能力的人开辟了新的职业道路。

有效实施AI可以为组织提供令人难以置信的优势，提高效率和合作。企业可以通过使用AI探索增长和创造力的新可能性。这可以增加产品和服务的需求，促进经济扩张，提高生活水平。

当涉及到AI与人类的对比时，我们可以看到一个光明共存的未来。下一代将在一个人类和人形机器共存的时代中成长，人形机器将为人类提供帮助。

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最佳的在线机器学习和人工智能课程

以下是能够帮助对人工智能感兴趣的个人在该领域取得进展的前5个在线课程：

入门决策树

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