探討人工智慧與人腦思維差異 AI教父辛頓：我們其實沒那麼理性

記者吳立言／綜合報導

▲辛頓強調「我們其實比自己以為的還要不理性。」（圖／YouTube@uoft）

今（22日）在一段與多倫多大學（University of Toronto）的訪談中，人工智慧領域的關鍵人物辛頓（Geoffrey Hinton）提出一項耐人尋味的觀察，「人類的思考，其實遠不如我們所想的那般理性。我們不是推理機器，而是類比機器。我們是靠共鳴思考，而不是靠演繹。」並強調「我們其實比自己以為的還要不理性。」

這番言論來自於辛頓長年在深度學習與神經網路的研究經驗，反映他對人腦與AI運作模式差異的深刻洞察。隨著對AI模型與人腦結構的理解日益加深，辛頓認為人類思維愈來愈像是一種「透過類比進行共鳴」的過程，而非線性、符號式的邏輯推演。

他強調，人類思考的本質並不建立在形式邏輯之上，而是更依賴情境、經驗與概念之間的類比連結。這也呼應了近年AI模型在語言生成與圖像識別領域的發展趨勢，如大型語言模型（LLMs）與類神經網路，愈來愈偏重於從大量資料中學習模式與相關性，而非採用預設邏輯規則進行運算。這種對人類思維的重新詮釋，也間接挑戰了長久以來西方理性主義的哲學基礎。若我們的思維本身就是非邏輯的，那麼試圖打造一個完全以邏輯推理為核心的AI系統，是否真的有助於模擬、甚至超越人類智能？這正是目前AI科學家與認知學者持續探索的關鍵議題。

辛頓的觀點也為AI的未來設計提供了新的思路。他暗示，真正有潛力邁向通用人工智慧（AGI）的系統，也許不是靠更複雜的邏輯演算法，而是靠更深層次的「模式共鳴」與「類比能力」，一種更接近人腦自然運作方式的思維架構。

當我們以為 AI 正在朝人類智慧靠近的同時，辛頓的話也在提醒我們，「人類智慧本身，其實可能比我們過去以為的更加模糊、感性、甚至不可預測。」