神话
计算机分类比人类视觉更“正确”。
现实
虽然机器的精度更高，但它们在人类看来微不足道的基本视觉逻辑方面常常出错。例如，计算机可能仅仅因为烤面包机的形状和颜色就将其归类为手提箱，而忽略了它在厨房中的实际应用场景。
人工智能认知科学数据科学技术
主观感知与机器分类
这项对比探讨了人类凭直觉体验世界的方式与人工智能系统通过数据对世界进行分类的方式之间引人入胜的差异。人类的感知深深植根于情境、情感和生物进化之中，而机器分类则依赖于数学模式和离散标签来处理复杂信息。
亮点
- 人类是通过基于生存的直觉来感知世界的。
- 机器通过严格的数学边界和特征映射进行分类。
- 主观性允许存在机器通常难以计算的“灰色地带”。
- 分类提供了一种可扩展的方式来组织人类无法手动处理的信息。
主观感知是什么？
个体根据个人经验和生物背景来解释感官输入的内部定性过程。
- 人类的感官处理会受到过去记忆和情绪状态的影响。
- 由于语言差异，不同文化对颜色的感知存在显著差异。
- 大脑经常会根据预期来“填补”缺失的感觉数据。
- 神经适应使人类能够忽略持续的刺激，从而专注于变化。
- 感知是一个建构过程，而不是对现实的直接记录。
机器分类是什么？
使用算法和统计模型将输入数据分配到特定类别的计算过程。
- 分类取决于高维特征向量和数学距离。
- 模型需要大量的带标签训练数据来确定边界。
- 系统可以检测到人眼无法看到的、存在于数据中的模式。
- 机器逻辑是确定性的，缺乏内在的上下文或文化意识。
- 分类准确率通过精确率、召回率和 F1 分数等指标来衡量。
比较表
| 功能 | 主观感知 | 机器分类 |
|---|---|---|
| 主要驾驶员 | 生物学直觉和背景 | 统计概率和数据 |
| 加工方式 | 模拟和连续 | 数字和离散 |
| 歧义处理 | 重视细微差别和“直觉” | 需要明确的阈值或置信度评分 |
| 学习方法 | 从生活经验中汲取少量经验 | 大规模的监督式或非监督式培训 |
| 一致性 | 受情绪或疲劳程度影响很大。 | 在相同的输入条件下完全一致 |
| 分类速度 | 毫秒级潜意识反应 | 纳秒到秒级计算 |
| 数据要求 | 极少（一次经历就能吸取教训） | 非常广泛（通常需要数千个例子） |
| 结果目标 | 生存与社会导航 | 准确性和模式识别 |
详细对比
情境的作用
人类会根据环境自然调整感知；例如，黑暗小巷里的阴影比灯火通明的公园里的阴影更具威胁性。然而，机器分类器在未经环境元数据专门训练的情况下，只能孤立地看待像素或数据点。这意味着计算机可能正确识别物体，但却完全忽略了人类能够瞬间感知到的“氛围”或情境危险。
精确性与细微差别
机器能够通过分析十六进制代码或波长来区分两种几乎相同的蓝色色调，而这些代码或波长在我们看来是相同的。相反，主观感知使人能够将某种感觉描述为“苦乐参半”，这是一种复杂的情感混合，分类算法很难在不将其简化为一组相互矛盾的二元标签的情况下对其进行映射。前者注重精确性，而后者则注重意义。
学习与适应
孩子只需见过一次狗，就能认出之后遇到的所有其他狗，无论品种或体型大小。而机器学习通常需要成千上万张带标签的图像才能达到同样的泛化水平。人类通过五种感官的综合运用来学习，而分类系统通常局限于文本、图像或音频等特定模态。
偏差和误差概况
人类的偏见往往源于个人成见或认知捷径，导致在并不存在的领域产生“幻觉”式的模式。机器的偏见则是其训练数据的反映；如果数据集存在偏差，分类结果就会系统性地出现缺陷。人类犯错通常是判断失误，而机器的错误通常是数学关联性的失效。
优点与缺点
主观感知
优点
- + 高情商
- + 深入的背景理解
- + 惊人的学习效率
- + 适应新的刺激
继续
- − 容易疲劳
- − 极不一致
- − 受个人偏见影响
- − 数据吞吐量有限
机器分类
优点
- + 完美一致性
- + 大规模能力
- + 客观数学逻辑
- + 检测不可见的模式
继续
- − 缺乏常识
- − 需要庞大的数据集
- − 不透明的决策过程
- − 对数据噪声敏感
常见误解
神话
人类的感知就像是直接观看世界的视频。
现实
我们的大脑实际上会丢弃大约90%的视觉信息，重构出一个简化的现实“模型”。我们看到的是我们期望看到的，而不是实际存在的东西。
神话
人工智能能够理解它所创建的类别。
现实
分类模型并不知道“猫”是什么；它只知道一组特定的像素值与“猫”这个标签相关。其背后的数学原理并不包含任何概念上的理解。
神话
偏见只存在于人类的感知中。
现实
机器分类往往会放大数据中已存在的社会偏见。如果训练数据本身就不公平，那么机器的“客观”分类结果也会是不公平的。
常见问题解答
机器能像人一样感受到房间的“氛围”吗？
并非从生物学意义上讲。虽然我们可以训练传感器来检测温度、噪音水平，甚至语音中的“情绪”，但这些都只是数据点。人类感受到的“氛围”是通过镜像神经元、个人经历以及微妙的社交线索综合起来的，而这些线索尚未被完全映射到算法中。
为什么机器需要的数据量比我们人类多得多？
人类拥有数百万年进化“预训练”的优势。我们天生就具备理解物理学和社会结构的生物学框架。而机器则从一张白纸开始，由随机权重构成，必须通过反复练习从零开始学习每一条规则。
哪种方法更适合识别医疗问题？
通常情况下，综合诊疗方法能取得最佳效果。机器在X光片中能发现许多细微异常，而疲惫的医生可能难以察觉，但医生仍需结合患者的整体生活方式和病史来解读这些发现。
主观感知是否只是另一种分类形式？
某种程度上来说，是的。神经科学家经常把大脑描述成一个“预测引擎”，它负责对接收到的信号进行分类。区别在于，人类的“标签”是动态的、多维的，而机器标签通常是特定软件架构中的固定标记。
“极端情况”会对这两个系统产生什么影响？
边缘案例常常会破坏机器分类，因为它们与训练数据不符。然而，人类却能巧妙地处理边缘案例；我们会运用推理能力，根据事物的属性推断其可能是什么，即使我们以前从未见过它。
机器分类真的能做到客观吗？
任何分类都不可能完全客观，因为选择测量什么以及如何标注是由人决定的。数学本身是客观的，但围绕数学的框架却受到设计者自身主观认知的影响。
为什么颜色感知被认为是主观的？
不同的语言拥有不同数量的基本颜色词汇。有些文化中没有单独的词汇来表示蓝色和绿色，研究表明，这实际上会改变这些人从感官层面感知这两种颜色之间界限的方式。
机器是否有可能达到人类的感知水平？
我们正逐步接近目标，开发出能够同时处理文本、图像和声音的多模态模型。然而，在机器拥有“身体”或生活经验来提供语境之前，它们的感知很可能仍然只是一种非常复杂的统计猜测，而非真正的理解。
裁决
当您需要创造性洞察力、情商或对全新情况的快速适应时，请选择主观感知。当您需要持续稳定的结果、高速处理海量数据集或超越人类感官极限的精度时，请选择机器分类。
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