随着人工智能模型（神经网络）的性能变得越来越好，它们在多项任务上都 超越了人脑神经网络从根本上以人脑为模型。

它们的相似之处如下：

神经元与节点 -生物神经元- 大脑通过树突接收来自其他神经元的信号，对其进行处理，然后通过轴突传递它们。

人工神经元- 网络中的节点接收输入，添加一些数学变换并产生输出。所以基本的工作流程是相同的。

学习机制相似——大脑学习：当我们学习时，神经元连接（突触）的强度会发生变化。例如，如果你触摸火焰并被烧伤，你的大脑就会加强“火=热和痛苦”的联系。

网络学习：神经网络根据预测错误调整权重（连接）

分层架构 -大脑的分层处理：人脑以分层方式处理信息。大脑的不同部分负责不同的功能。

神经网络中的层

神经网络，尤其是深度网络，也采用层次结构。初始层通常捕获低级特征（如图像中的边缘），更深的层捕获高级抽象特征。但是，虽然他们共享这些基本概念，但相似之处就到此为止了！

人工智能模型擅长特定任务

在狭义的任务上，人工智能模型可以轻松超越人类大脑。例如，人工智能可以比大脑更好地搜索整个网络并从网络上重新收集信息。

游戏-人工智能模型在国际象棋和围棋等某些游戏中超越了人类。

处理速度：人工智能模型可以比人类更快地处理数字和数据。然而，他们仍然非常落后人脑在这些关键能力中的学习和泛化——人脑需要很少的例子来学习，并且可以轻松地将学习从一种情况应用到另一种情况。人工智能需要数千个例子来学习，并且不能轻易概括学习

能量消耗

人工智能模型比人脑消耗更多的能量。你的大脑只使用大约 20 瓦的功率，就像一个昏暗的灯泡。然而，你仍然会有好主意！

超级酷的东西- 不，GPT-4 并不是暗恋你！人工智能模型没有感情、梦想、意识或直觉。这就是我们人类的本质，而人工智能模型却没有这些！总而言之，人类大脑具有多功能性、创造性和适应性，而人工智能模型则在专门任务方面表现出色。

最近，人们对人工智能模型充满了仇恨、恐惧和厌恶，一些人声称人工智能威胁到了我们的生存。事实上，人脑比人工智能复杂得多，我们应该拥抱和热爱人工智能模型，因为它们创造的灵感来自于我们的大脑。它们可以成为伟大的工具，可以让我们的生活变得更好，并解开宇宙的奥秘。

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