京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06