Diferença entre humanos e inteligência artificial

Inteligência artificial

Inteligência artificial

é o estudo e o estilo do agente inteligente. Esses agentes inteligentes têm a flexibilidade de investigar os ambientes e fabricar ações que maximizam o sucesso.

A análise de IA usa ferramentas e insights de vários campos, além de tecnologia, psicologia, filosofia, neurobiologia, disciplina científica, linguística, pesquisa, economia, teoria de gerenciamento, probabilidade, melhoria e análise, sobrepõe-se adicionalmente a tarefas como AI, sistemas de gerenciamento, programação , processamento de dados, logística, reconhecimento de fala, identificação bimétrica e muitos outros.

Inteligência Humana

A Inteligência Humana é descrita porque a qualidade da mente criada a partir de capacidades a serem contadas com conhecimentos anteriores, adaptação a coisas novas, manipulação de conceitos abstratos e também a capacidade de alterar sua própria atmosfera vitimiza os dados obtidos.

A inteligência humana fornecerá muitos estilos de informação. Ele fará observações durante toda a viagem ou eventos diferentes de viajantes, refugiados, prisioneiros de guerra amigáveis, etc. Dará conhecimento sobre coisas a respeito do tópico ter dados específicos, que podem ser outro sujeito humano ou, no caso de desertores e espiões, informações confidenciais às quais eles acessariam. Por fim, fornecerá informações sobre relações sociais e redes de interesse.

Diferença entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana

Potência 1.Energy

A inteligência humana tem vinte e cinco watts. Cérebro humano em qualquer lugar, porque a ciência da computação tem 2 watts para o aprendizado de máquina contemporâneo

2. Universal

Na inteligência humana, os humanos normalmente aprendem a maneira de gerenciar muitas habilidades completamente diferentes ao longo da vida, onde quer que seja, como ciência da computação, enquanto que intensos kg de watts de energia e também as máquinas às vezes são projetadas para poucas tarefas

3.Multi tasking

Na inteligência humana, a equipe humana trabalha em múltiplas responsabilidades e sempre que retorna à ciência da computação, o tempo necessário para mostrar sistemas em todas as responsabilidades é significativamente alto

4. processo cognitivo superior

Na inteligência humana, os seres humanos têm a capacidade de receber um processo cognitivo mais elevado, desde o estado de pleno direito, em qualquer lugar que, voltando à ciência da computação, mesmo os principais robôs avançados dificilmente terão qualidade com os vi anos recentes e com esses resultados, uma vez que sessenta anos de análise e o desenvolvimento

5. Estado

Na inteligência humana Os cérebros humanos são análogos e onde quer que, como ciência da computação, os computadores sejam digitais

Pode ser, em tarefas muito estreitas.

A inteligência artificial e de máquinas se desenvolveu a um ponto em que modelos especialmente treinados podem superar os seres humanos em todo tipo de coisas interessantes.

O problema é que essas máquinas tendem a ser boas apenas no pequeno conjunto de tarefas em que foram projetadas para se destacar.

O que diferencia a inteligência humana é que ela é robusta. Podemos recorrer à experiência, cultura e outros seres humanos de maneiras estranhas e incongruentes para resolver problemas.

Hoje, não temos um computador capaz de resolver problemas em geral.

Honestamente, a culpa é nossa mais do que das máquinas. Não temos idéia de como modelar a solução de problemas no estilo humano. Como não podemos modelá-lo, não temos como "ensinar" um computador como usá-lo.


Hipoteticamente, digamos que um dia somos capazes de modelar inteligência geral em estilo humano. Um computador com esta ferramenta seria melhor do que nós em usá-la?

Quase certamente.

  1. Os computadores não se cansam.
  2. Eles cometem menos erros.
  3. Eles podem metabolizar mais informações mais rapidamente.
  4. Eles são basicamente imortais.
  5. Eles não são constrangidos por corpos.
  6. Eles não são tão limitados pelo tempo linear.
  7. Eles têm memórias perfeitas.

Imagine um ser humano com essas habilidades e você entenderá o porquê.

Eu posso resumir todas as diferenças em duas categorias:

  • Recursos: nosso cérebro contém recursos de processamento mais do que qualquer IA 'atual'. Algumas pessoas pessimistas dizem até que é muito, muito difícil simular todo o poder do cérebro. Mas eu realmente discordo, mas isso é para outro dia.
  • Consciência: mesmo com poder infinito de processamento, nossa inteligência ainda será superior porque a IA carece de consciência (até agora). Nossa consciência é o que torna nosso cérebro um aprendiz ininterrupto. Ele absorve tudo do ambiente, mesmo que não seja necessário no momento. Ele armazena e processa tudo. Agora, quando você precisar no futuro, seu cérebro lembrará de experiências passadas e agirá de acordo. Nossa consciência nos dá a fome de aprender. Deixe-me dar um exemplo simples:

Se houver uma criança e um robô (sem consciência) em uma sala. Você entrou na sala e ensinou a ambos como escrever e pediu que escrevessem uma ou duas páginas como prática. Agora você os deixou para suas tarefas e saiu da sala. Enquanto você estava saindo, abriu a porta girando a maçaneta e fechou-a atrás de você.

Agora, a criança pode ou não terminar a tarefa que lhe foi dada. Mas depois disso, ele pode se perguntar o que há fora desta sala? Como é o mundo exterior? Posso sair desta sala? Ele pode realmente tentar. Ele vai até a porta e quer abri-la. O cérebro dele registrou você saindo da sala, embora não precisasse dessa informação no momento. Agora ele se lembrará e a criança girará a maçaneta e sairá.

Enquanto isso, o robô terminou sua tarefa e está sentado no mesmo lugar em paz. Ele não pensou em nada do que estava acontecendo no cérebro da criança. Simplesmente, porque ninguém mandou. Ele não gravou você saindo da sala porque ninguém mandou. Ele não está pensando no mundo exterior, porque ninguém mandou. Podemos continuar assim, mas acho que você entendeu.

Inteligência Humana é uma habilidade geral dos humanos para tomar melhores decisões com base em experiências passadas. Pode ser medido de várias maneiras, como por exemplo, em termos de fatores lógicos (matemáticos), interpessoais, linguísticos e muitos outros fatores. O grau de inteligência é medido de acordo com a situação de reação. Inteligência artificial é algo que tem a capacidade de tomar auto-decisões e decisões ainda melhores sem intervenção humana. Tornar a vida mais fácil e interessante para todos é a principal tarefa da IA. Existem mais de centenas de aplicativos em que a Inteligência Artificial está em uso. Vamos começar com-

Pensamento crítico

Fazer um julgamento após análise e avaliação é uma tarefa difícil. Mas para quem? Nós, como humanos, ficamos presos ao lidar com situações críticas, mas, ao contrário dos humanos, a IA é excepcional. Nunca fica estressado, deprimido e desmotivado. O melhor exemplo desse poder de pensamento é a navegação. Os mapas do Google, as recomendações da Netflix e da Amazon, além de tratamentos para os pacientes, são muito mais fáceis com a IA.

Tomando uma decisão

A tomada de decisão é útil em todos os aspectos, mas o mais importante é amplamente usada para a realização de atividades comerciais bem-sucedidas. Ajuda a fazer uma melhor escolha, seguindo um conjunto de procedimentos. Agora, surge a pergunta: IA é melhor que inteligência humana? O ser humano toma uma decisão com base em experiências passadas e, portanto, na maioria das vezes tem um desempenho melhor. Por outro lado, uma IA aprende com a contribuição humana, mas para o crescimento dos negócios, a IA é perfeita para criar e listar as experiências dos clientes. Isso, por sua vez, acelera os negócios.

Análise e precisão

A análise é para executar análise computacional de dados. Todo o setor futuro trabalha com o conceito de big data, que por sua vez é um problema e não uma solução. Lidar com esses trilhões de dados é quase impossível com a inteligência humana. Se falamos de precisão, definitivamente ninguém é 100% exato. As máquinas desenvolvidas pela IA são obviamente melhores, pois existem limitações naturais à produtividade do cérebro humano. A IA é boa em fazer cálculos mais rapidamente, com cerca de 94% de precisão, afirmam os vários estudos.

Para saber mais, consulte o link abaixo

AI versus HI-quem ganha em quê? - O centro das descobertas

A resposta desta pergunta está completa o suficiente, mas ainda tenho alguns pontos a acrescentar:

1. Criação de arte: os seres humanos são bons em lógica, e a IA é especialista em expressar.

Algumas pessoas dizem: "Como a IA não tem criatividade / sentimento, na era da IA, os seres humanos deveriam se concentrar na criação artística?"

Para a IA, a expressão é fácil, e a parte difícil é lógica. Por favor, veja o exemplo abaixo:

Embora essas imagens sejam grosseiras, as crianças de 5 anos podem desenhá-las, mas contêm muitas "informações lógicas". tal como:

  • O pássaro tem duas pernas;
  • Suas pernas são longas no corpo;
  • O pássaro fica com a perna;
  • ...

Esta é apenas uma situação estática de um único objeto.

Se ele contiver movimento e a interação de vários objetos, a quantidade de informação explodirá! tal como:

  • O pássaro pode voar;
  • Suas pernas se movem com as raízes da perna como eixo;
  • A fêmea está alimentando o pequeno;
  • ...

Essas informações lógicas "difusas, com vários domínios, muito senso comum e complexos interativos" são difíceis de entender para a inteligência artificial. Atualmente, as tentativas de estabelecer um "banco de dados do senso comum" são falhas e o "raciocínio de interação" entre vários sentidos comuns é ainda mais difícil de ser resolvido.

https://arxiv.org/pdf/1711.08972.pdf

A expressão é "Desenhando os detalhes do pássaro com base no diagrama lógico acima e na 'cognição estatística' do pássaro". Expressão é uma pergunta fácil para a IA. A imagem acima, gerada automaticamente pelo algoritmo, foi muito melhor desenhada do que muitas pessoas que nunca aprenderam a desenhar.

Deixe-me dar outro exemplo de escrita:

Na noite passada, Nobita recebeu uma surra de Goda, e ele implorou por misericórdia.

Esta frase contém muita lógica:

  • Goda é mais forte que Nobita;
  • Nobita sofre golpes dolorosos;
  • O fraco Nobita quer mostrar sua pena branca ao poderoso Gōda;
  • ...

Essas lógicas são difíceis de entender para a IA. A "relação lógica entre várias frases" em um artigo é um forte problema de IA que atualmente é inatingível.

Mas se você deixar a IA "retocar" a frase acima, é simples:

Em uma noite escura e ventosa, Gōda achatou Nobita no chão com um soco, e Nobita implorou por misericórdia.

Após a "análise gramatical" básica, a IA pode resumir a retórica com base em informações estatísticas. Em seguida, execute "substituição" e "extensão" para gerar uma frase com o estilo "espadachins ou artes marciais". Hoje, muitos autores de romances online estão usando o "assistente de escrita", uma IA fraca com funções semelhantes.

Em suma, os seres humanos são mais fortes que a IA na compreensão e no raciocínio sobre a Lógica Difusa, não as Habilidades de Expressão da arte. Com o desenvolvimento de programas assistidos por IA, a diferença entre pessoas comuns e artistas nas técnicas de expressão será reduzida. Ironicamente, os estudos de arte de hoje estão mais focados em "Expressão de treinamento". Especialmente no período de treinamento profissional básico, muito tempo gasto em treinamento repetido, mas não aproveitava a inteligência humana.

A arte moderna tem uma séria tendência a "subestimar a lógica, enfatizar a expressão", que é mais facilmente substituída pela IA.

Essa pintura da AI "Criação" foi vendida por US $ 3 milhões no leilão, enquanto a pintura de Picasso vendeu apenas US $ 700.000 no mesmo leilão.

Obviamente, as "Informações Lógicas" nesta pintura são raras, apenas um rosto vago e um espaço em branco que provavelmente é um colar. E essa expressão vaga está de acordo com o gosto da arte moderna.

2. De uma perspectiva de controle:

  • Inteligência da máquina: lidando com um pequeno número de sinais únicos + para uma única tarefa + longo horizonte de previsão
  • Inteligência Humana: Manipulando um grande número de sinais complexos + Para multitarefa + Horizonte de previsão de curto prazo

A maior parte da inteligência atual das máquinas só pode lidar com "tarefas únicas", como:

  • Identifique se há algum gato na imagem (avalie-o diretamente modelando os dados);
  • Jogue o DOTA para vencer (com base no modelo para prever o comportamento de outras pessoas no ambiente, faça "o comportamento mais propício para a conclusão da tarefa");
  • Vai ganhar o jogo (ibid);

As máquinas precisam usar o algoritmo, como o controle preditivo do modelo, e a inteligência humana é o controle preditivo do modelo no cérebro. Especialmente em esportes competitivos (como jogar Go, jogar DOTA, jogar futebol) é óbvio. Ao interagir com o ambiente, o cérebro humano está construindo um modelo para esse ambiente o tempo todo, usando esse modelo para prever mudanças no ambiente e criar comportamentos correspondentes. por exemplo:

Por que Messi é tão poderoso? Não apenas por causa de sua habilidade atlética de primeira classe, mas também por sua capacidade de prever como o adversário reagirá. Ele sempre pode fazer movimentos falsos para se livrar da defesa de seu oponente.

O "controle preditivo modelo" está presente em todo o dia-a-dia:

A razão pela qual o homem abriu a porta foi porque ele previu que "essa senhora precisa entrar pela porta" e que ela tem um livro na mão não é conveniente abrir.

  • No controle preditivo do modelo:
  • Modelo orientado por dados
  • Inteligência Humana: "Modelagem Humana para o Meio Ambiente" é principalmente orientada por dados, e nossa força está na capacidade de lidar com sinais complexos.
  • Inteligência da máquina: a máquina pode processar uma grande quantidade de dados quando seu modelo de ambiente é orientado por dados.
  • O modelo é descrito por lei
  • Além disso, as máquinas também podem ser descritas por "Lei Física ou Matemática". É preciso quando o modelo ambiental da máquina é orientado por lei. Por exemplo, o braço do robô se move para "uma certa posição no espaço 3D". Para esta ação, a máquina deve ser mais precisa que as pessoas.
  • Conclusão: Os modelos humanos do ambiente são melhores que as máquinas em ambientes complexos (multisinal). No entanto, em um único ambiente, um modelo de máquina direcionado é mais preciso que os humanos.
  • Horizonte de previsão:
  • No controle preditivo do modelo, o modelo precisa ser usado para prever o desenvolvimento futuro do sistema. Quanto mais longo o horizonte de previsão, mais tempo olhamos, mais tarde podemos prever as mudanças no sistema. Por outro lado, quanto mais perto pudermos observar, menor o período de tempo muda no sistema que podemos prever.
  • O horizonte de previsão humana é muito menor que o da máquina. Na maioria das vezes, só podemos prever alterações em menos tempo. Se a velocidade de operação for grande o suficiente, a máquina poderá prever mais com base no modelo. Um "modelo linear simples" pode prever o infinito, como o LQR.
  • Portanto: em um único ambiente, a vantagem da máquina é óbvia. Se o modelo do sistema mudar com o tempo em um ambiente complexo, ter um horizonte de previsão longo não será significativo.

3. Visão: "Mecanismo de aprendizado não supervisionado da visão animal" VS "BP da CNN"

Embora o "sistema visual do animal" e a CNN tenham algumas semelhanças, sua diferença é enorme:

A visão animal é baseada principalmente no aprendizado de hibbias - se dois neurônios são ativados simultaneamente, as sinapses (pesos) entre eles aumentam. O aprendizado hebbiano associado a um mecanismo competitivo que permite que os neurônios aprendam "padrões repetidos em estímulos de entrada". Por exemplo, as crianças podem identificar rapidamente triangulares, circulares, retangulares etc., porque existem padrões em alta frequência em nossa vida. E as crianças gostam de assistir desenhos animados, cuja cor e padrão são simples. Seu sistema visual processado "Representação Intermediária" é simples, é fácil lembrar o novo padrão. Os "Padrões intermediários lembrados pelos neurônios" constituem uma representação hierárquica de características semelhantes à CNN.

Portanto, a visão das pessoas é aprender com o "esboço aproximado" e depois compreender lentamente as nuances. O corpo principal desse mecanismo é "não supervisionado". Obviamente, existem muitas maneiras de obter "sinais fracos de supervisão" ou "forte supervisão". Portanto, os humanos ainda podem ter uma boa "capacidade de classificação de objetos". No entanto, as pessoas ainda precisam de anos de treinamento na "classificação de detalhes". Por exemplo, "pessoas não treinadas" é difícil distinguir a diferença entre dezenas de cães; portanto, o "desempenho da classificação humana" na imagenet é menor que o computador.

Mas o aprendizado da CNN é puramente baseado na propagação reversa, o que significa que fazemos todo o possível para transmitir "as informações limitadas na anotação" do lado distante distante de alto nível. Esse mecanismo não tem base biológica e as informações de supervisão que ele transmite são fragmentadas e não confiáveis. Embora a classificação da CNN funcione bem, ela sofre um ataque adversário - isso mostra que a CNN geralmente captura alguns "detalhes finos", mas ignora o esquema geral. Por exemplo, adicionando uma pequena "textura única ao rifle" à tartaruga, a tartaruga é reconhecida como "rifle".

Mas a vantagem desse método é que os detalhes e a estrutura geral do cozinheiro são processados ​​em uma panela (lida com dois problemas diferentes da mesma maneira). O treinador não precisa se preocupar em como equilibrar os dois e o bp alcança automaticamente um equilíbrio entre os dois. Mas, além do ataque adversário, a "representação intermediária" da CNN é difícil de visualizar e interpretar. Embora possamos tratar coisas diferentes de maneira indiscriminada e intuitiva, na realidade o que visualiza pode ser confuso. Como o nível mais baixo de informação semântica, mais fracionário e parcial; quanto maior a camada de informação semântica, mais integral e holístico os objetos grandes.

No futuro, sua direção de desenvolvimento é combinar o "mecanismo de aprendizado não supervisionado da visão animal" e o "bp da CNN". Dessa maneira, possui "a poderosa capacidade de generalização (observe linhas gerais e obtenha uma idéia geral)" da visão humana e "a poderosa capacidade de captar detalhes" da CNN. Finalmente, chegará ao "sistema de visão semelhante ao Super-Homem".

Resposta de Chier Hu: De que maneiras os seres humanos são superiores à IA?A resposta de Chier Hu para Em que tarefas a IA já superou a inteligência humana?A resposta de Chier Hu para As teorias e algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a explicar o aprendizado humano?Resposta de Chier Hu a Quais são algumas das maneiras pelas quais a IA sempre será diferente da inteligência humana?Resposta de Chier Hu a: Existe uma explicação mais científica por trás da pareidolia?

A inteligência artificial (IA) e a inteligência humana mergulham em funções cognitivas como memória, resolução de problemas, aprendizado, planejamento, linguagem, raciocínio e percepção. Ambos têm desempenhado papéis monumentais na melhoria das sociedades.

Em relação às diferenças, a IA é uma inovação criada pela inteligência humana e foi projetada para executar tarefas específicas muito mais rapidamente, com menos esforço.

Por outro lado, a inteligência humana é melhor em multitarefas e pode incorporar elementos emocionais, interação humana e autoconsciência no processo cognitivo. As discussões a seguir exploram mais essas distinções.

O que é inteligência artificial?

A IA também é chamada de inteligência de máquina, que foi fundada como uma disciplina acadêmica em 1956, que também é o mesmo ano em que o termo "

consultoria em inteligência artificial

”Foi cunhado por John McCarthy. Um conglomerado de ciências como filosofia, neurociência, psicologia, ciência da computação e economia é vital na pesquisa de IA para imitar como os humanos processam as informações.

O que é inteligência humana?

A inteligência humana é caracterizada por processos cognitivos altamente complexos, como formação de conceito, entendimento, tomada de decisão, comunicação e solução de problemas. Também é marcadamente influenciado por fatores subjetivos, como motivação. A inteligência humana é comumente medida através de testes de QI, que normalmente cobrem memória de trabalho, compreensão verbal, velocidade de processamento e raciocínio perceptivo.

Diferença entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana

  1. Origem da IA ​​e inteligência humana: AI é uma inovação criada pela inteligência humana; seu desenvolvimento inicial é creditado a Norbert Weiner, que teorizou sobre mecanismos de feedback, enquanto o pai da IA ​​é John McCarthy por cunhar o termo e organizar a primeira conferência sobre projetos de pesquisa em inteligência de máquinas. Por outro lado, os seres humanos são criados com a capacidade inata de pensar, raciocinar, recordar, etc.
  2. Velocidade da inteligência artificial e da inteligência humana: em comparação com os humanos, os computadores podem processar mais informações em um ritmo mais rápido. Por exemplo, se a mente humana pode resolver um problema de matemática em 5 minutos, a IA pode resolver 10 problemas em um minuto.
  3. Tomada de decisão: A IA é altamente objetiva na tomada de decisão, pois analisa com base em dados puramente coletados. No entanto, as decisões humanas podem ser influenciadas por elementos subjetivos que não são baseados apenas em figuras.
  4. Precisão: a IA geralmente produz resultados precisos, pois funciona com base em um conjunto de regras programadas. Quanto à inteligência humana, geralmente há um espaço para "erro humano", pois certos detalhes podem ser perdidos em um ponto ou outro.
  5. Energia utilizada: o cérebro humano usa cerca de 25 watts, enquanto os computadores modernos geralmente usam apenas 2 watts.
  6. Adaptação da inteligência artificial e da inteligência humana: a inteligência humana pode ser flexível em resposta às mudanças em seu ambiente. Isso torna as pessoas capazes de aprender e dominar várias habilidades. Por outro lado, a IA leva muito mais tempo para se adaptar às novas mudanças.
  7. Multitarefa: o intelecto humano suporta a multitarefa, como evidenciado por papéis diversos e simultâneos, enquanto a IA pode executar apenas menos tarefas ao mesmo tempo, enquanto um sistema só pode aprender responsabilidades uma de cada vez.
  8. Autoconsciência: a IA ainda está trabalhando em sua capacidade de autoconsciência, enquanto os humanos se tornam naturalmente conscientes de si mesmos e se esforçam para estabelecer suas identidades à medida que amadurecem.
  9. Interação social: Como seres sociais, os seres humanos são muito melhores em interação social, pois podem processar informações abstratas, ter autoconsciência e serem sensíveis às emoções dos outros. Por outro lado, a IA não domina a capacidade de captar pistas sociais e emocionais pertinentes.
  10. Função Geral: A função geral da inteligência humana é a inovação, pois ela pode criar, colaborar, debater e implementar. Quanto à IA, sua função geral é mais otimizada, pois realiza tarefas de maneira eficiente, de acordo com a forma como é programada.