它们的相似之处如下：

神经元与节点 -生物神经元- 大脑通过树突吸收来自其他神经元的旗子暗记，对其进行处理，然后通过轴突通报它们。

人工神经元- 网络中的节点吸收输入，添加一些数学变换并产生输出。
以是基本的事情流程是相同的。

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

网络学习：神经网络根据预测缺点调度权重（连接）

分层架构 -大脑的分层处理：人脑以分层办法处理信息。
大脑的不同部分卖力不同的功能。

神经网络中的层

神经网络，尤其是深度网络，也采取层次构造。
初始层常日捕获低级特色（如图像中的边缘），更深的层捕获高等抽象特色。
但是，虽然他们共享这些基本观点，但相似之处就到此为止了！

人工智能模型善于特界说务

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，人工智能可以频年夜脑更好地搜索全体网络并从网络上重新网络信息。

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。

处理速率：人工智能模型可以比人类更快地处理数字和数据。
然而，他们仍旧非常掉队人脑在这些关键能力中的学习和泛化——人脑须要很少的例子来学习，并且可以轻松地将学习从一种情形运用到另一种情形。
人工智能须要数千个例子来学习，并且不能轻易概括学习

能量花费

人工智能模型比人脑花费更多的能量。
你的大脑只利用大约 20 瓦的功率，就像一个阴暗的灯泡。
然而，你仍旧会有好主张！

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。
这便是我们人类的实质，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、创造性温柔应性，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、恐怖和厌恶，一些人声称人工智能威胁到了我们的生存。
事实上，人脑比人工智能繁芜得多，我们该当拥抱和热爱人工智能模型，由于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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