人工智慧有可能在不久的將來超越人類智慧。儘管技術取得了巨大進步，但人工智慧仍遠未完成。人類智慧的目標是透過不同的認知過程從經驗中學習並適應新環境，而人工智慧的目標是模仿和超越人類的行為。
人類智力可以透過群體測驗或個人測驗來衡量。大多數人在見到一個人之後，只需幾分鐘就有所判斷。
哲學家和心理學家長期以來一直在爭論如何對智力進行概念化和衡量，智力有多少種類型，先天和後天在智力中的作用，智力的社會、生物和環境決定因素，以及智力在大腦中是如何表現的。
20世紀初，比奈和西蒙發展了第一個智力測驗——“學校智力測驗”，其中包括各種各樣的問題，例如命名物體、定義單字、畫畫、完成句子、比較項目和造句的能力。
IQ被廣泛用作根據年齡調整的智力量度。
智商是一套用於評估人類智力的標準化測驗或子測驗所得的總分。
史丹佛-比奈測驗是一種綜合智力的衡量標準，由多種任務組成，包括詞彙、圖片記憶、熟悉物體的命名、重複句子和執行命令。
韋氏成人智力量表是美國使用最廣泛的成人智商測驗。
智商高於130的人通常與高智商有關。而低於70分通常會引起關注。它們可能表明潛在的學習障礙。 人工智慧有三種類型：人工智慧的進步使我們能夠在各種學科中取得進展。
人工狹窄智能(ANI)，其能力範圍有限。人工通用智能(AGI)，具有與人類能力相當的屬性。
人工超級智慧(ASI)，它擁有超越人類的技能。如何測量人工智慧中的智慧
人工智慧系統中的智慧主要有4種測量方式：
###廣度：# #####我們所知的大多數智慧系統，例如人腦，都具有廣泛的能力。孩子可以學習很多任務，像是走路、說話等等。一個應該被認為是智慧的人工智慧系統也應該具有類似的廣泛能力。人工智慧系統應該能夠學習任何任務，而無需人類工程師直接對其原始程式碼進行任何修改。但我們都知道「沒有免費的午餐」定理，也就是擅長某一特定任務集的演算法，會因為在其他剩餘任務集上表現不佳而付出代價。 ######這意味著有如此廣泛的人工智慧系統,我們需要一組基本的學習演算法,而不僅僅是一個,這是一個非常活躍的研究領域,像DeepMind這樣的知名團體正在尋找這樣一套通用學習演算法來解決通用人工智慧，它是AI的更廣泛版本。事實上，這項能力絕對可以幫助我們衡量AI系統的智慧程度。 #########數據要求：###一個強大的AI系統應該能夠從盡可能少的數據中建模問題，但它也應該能夠消耗巨大的谷歌規模的數據，並理解這些數據。從很少的訓練資料中進行歸納的能力，是智慧的一個強有力的指標，而不是需要大量的資料來建模問題。 #########有監督vs無監督：###很明顯，我們需要根據應用範圍在AI中進行有監督和無監督學習，但由於周圍未標記的數據多於標記數據，因此無監督學習更具吸引力。無監督學習意味著智能，因為在最小監督下進行自主學習的系統，被認為比其他需要更多監督的系統更智能。這在人類智力中非常明顯，能夠自己完成編碼等任務的孩子被認為更聰明。 #########預測性：###人工智慧有可能在不久的將來超越人類智慧。儘管技術取得了巨大進步，但人工智慧仍遠未完成。人類智慧的目標是透過不同的認知過程從經驗中學習並適應新環境，而人工智慧的目標是模仿和超越人類的行為。 ###以上是人類智慧VS人工智慧 哪個能更勝一籌的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
