我们在前面的文章中给大家介绍了很多关于人工智能和人类智能本质上的区别,虽然人工智能的思维能力里是惊人的,它的运算速度、精确度、记忆力以及逻辑判断能力都远远超出人脑能力的范围,几乎是不会出错的。但是人工智能还是比不上人类的思维能力,那么人工智能和人类智能还有哪些本质上的区别呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。
人工智能没有社会属性,这是一种两者本质上的区别,我们可以用以阿尔法狗对战围棋棋圣柯洁为例,阿尔法狗的围棋“造诣”远远超出人类顶尖棋手柯洁,甚至可以说是碾压一切人类棋手,强大到无可战胜的地步。但是我们可以说人工智能是人类智慧的放大体现,但体现仅仅是人类的智慧,并没有体现人类所具有的社会属性。即人工智能不会直接参与人类的社会活动。人类的社会属性决定了人类在进行智能活动的时候,必须要考量多反面的因素,尤其是社会性的,道德上的诸多问题。这些问题约束着人类自身的种种行为,避免人类做出不计后果的行为。而这也正是区别人类与其他生物的地方。
但是人工智能不同,它不具备社会属性,不会考量后果,它只会机械的执行相关的指令。同时,到目前为止,人工智能是不具备人类的七情六欲的,并且它是不会主动争取人权与自由的。因而人工智能与人类智能相比较,人类智能更加多元化,个性化,情感化, 是理性与感性的结合体。而人工智能却更加机械化,程序化,是绝对理性的代表。目前来说,人类智能理性与感性的结合是人工智能所不能模拟的。而这种理性与感性,一方面是人类智能的智慧的体现,另一方面,是人类对于精神层面思考的体现。人工智能或许能够在智力上超越人类,但是对于精神,是目前的人工智能还无法达到的。
人工智能和人类智能从伦理方面来讲就是人工智能没有社会属性而人类智能有这种属性,这就决定了人工智能和人类智能不可能相提并论。好好理解这些内容可以对我们的惯性认知有一个很大的提升和改善,在后续的文章中我们继续给大家介绍更多的内容。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21