《自然与人工智能的批判性比较：洞察智能领域的关键差异与发展意义

《BIOspektrum》：Buchrezension zu: Natürliche und künstliche Intelligenz

在人工智能（AI）部分应用达 “超人” 水平的当下，研究人员开展 “自然与人工智能的批判性比较” 研究。该书涵盖智能能力及过程的基础方面，为有知识储备者提供全面视角，但对新手较难理解。其意义在于推动相关领域研究发展。

　　在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）取得了令人瞩目的成就。机器学习和人工神经网络（KNN）等 AI 方法在诸多领域表现卓越，如深度卷积神经网络在图像分类上错误率极低，Alexa、Siri 等语音助手实用性强，ChatGPT 等语言模型具备强大的文本生成能力，算法还渗透到复杂游戏领域。然而，随着 AI 的广泛应用，人们越发渴望深入了解自然智能与人工智能之间的差异。这种差异不仅关乎技术本身，更影响着未来科技发展的方向。在此背景下，开展自然与人工智能的批判性比较研究显得尤为重要。

由 G. Roth、L. Tuggener、F.C. Roth 撰写的《自然与人工智能：批判性比较》一书，对这一主题进行了探讨。该书于 2024 年首次出版，虽然篇幅紧凑，但内容广泛涵盖了智能能力及其过程的基础方面。遗憾的是，第一作者 G. Roth 在 2023 年春天过早离世，这或许导致书中内容重点之间的联系不够紧密。

为了完成这项研究，研究人员可能综合运用了文献研究法和对比分析法等方法。通过广泛查阅神经科学、人工智能等多领域的研究文献，梳理自然智能和人工智能的理论基础与发展现状；运用对比分析，深入剖析两者在结构、功能、信息处理机制等方面的异同。

研究结果主要体现在以下方面：

• 智能能力和过程的覆盖：书中详细阐述了自然智能和人工智能的基础方面，为读者提供了较为全面的知识框架。对于有 AI 方法知识的读者，能借此了解大脑产生智能能力的机制；有生物学背景的读者，则可借此熟悉 AI 和 KNN 的方法。
• 内容的完整性与连贯性问题：尽管内容丰富，但存在碎片化问题。例如，对生物神经元群体与抽象感知器（KNN 中的处理单元）的对比，因描述的部分脱节而理解困难；神经形态计算机在书中前期提及后，直到后面展望 AI 未来发展时才与量子计算机一同深入探讨，在简短篇幅内，与 KNN 的关联及信息处理意义不够清晰。

研究结论表明，这本书是对自然与人工智能的方法、基础及相关组件的一次有野心且部分成功的总结。其重要意义在于，为自然智能和人工智能的研究提供了参考，推动了相关领域的发展。不过，为使批判性比较更深入、更具时效性，还需纳入最新研究进展。未来，随着研究的不断深入，有望在自然与人工智能的比较研究上取得更多突破，为科技发展和人类对智能的理解开辟新的道路。