2025年3月26日、中國(guó)メディアの第一財(cái)経は、人間の知能と人工知能（AI）に代表される機(jī)械的な知能を比較して考察する文章を掲載した。

文章は、人間の知能と機(jī)械の知能を多角的に比較している。まず雙方の特徴について觸れ、人間の知能は五感や高度な推論、感情理解、創(chuàng)造性を持つ複雑なシステムで、その學(xué)習(xí)プロセスは直感的かつ柔軟であるのに対し、機(jī)械の知能は強(qiáng)大な計(jì)算?記憶能力を誇り、規(guī)則は大量のデータから學(xué)習(xí)し、エネルギー消費(fèi)が大きいとした。また、言語(yǔ)に依存する人間の情報(bào)伝達(dá)速度は機(jī)械に劣ると解説している。

そして、人間の知能の基盤は脳とDNAであるのに対し、機(jī)械學(xué)習(xí)は深層學(xué)習(xí)（ディープラーニング）がその発展をけん引すると指摘。深層學(xué)習(xí)は人間の脳の仕組みを模倣するという見方と、従來(lái)の統(tǒng)計(jì)計(jì)算の拡張という見方があり、深層學(xué)習(xí)に基づくAIの性能は、ネットワーク規(guī)模やデータ量、計(jì)算力といったスケール則に従って向上すると解説した。さらに、機(jī)械學(xué)習(xí)のアルゴリズムは人間からの學(xué)習(xí)、自然からの學(xué)習(xí)（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、大型モデルから小型モデルへの知識(shí)移転（蒸留學(xué)習(xí)）やあるタスクで學(xué)んだ知識(shí)を別のタスクへの応用（転移學(xué)習(xí)）といった他のモデルからの學(xué)習(xí)など多岐にわたると紹介した。

文章は一方で、人間の學(xué)習(xí)と機(jī)械學(xué)習(xí)には、環(huán)境との相互作用による試行錯(cuò)誤や他者からの知識(shí)伝達(dá)、基礎(chǔ)知識(shí)から専門知識(shí)への発展といった類似點(diǎn)が見られるとも伝えている。

さらに、AI開発においてはスケール則が重要な指針となると同時(shí)に、効率性の向上もまた重要な課題だと指摘。人間の知能はエネルギー効率に優(yōu)れる一方で拡張性に限界があり、機(jī)械の知能は拡張性が高い反面、エネルギー効率が低いという逆の性質(zhì)も持っているとしつつ、どちらの知能も學(xué)習(xí)の基盤はデータにあるとした。

文章は、機(jī)械學(xué)習(xí)の未來(lái)について「教師からの學(xué)習(xí)には限界があるものの、自然から學(xué)ぶ能力を持つことで人間の知能を超える可能性を秘めている」とし、その発展における現(xiàn)在のボトルネックは、やはりデータの規(guī)模と高いエネルギー消費(fèi)量にあるとの見方を示した。（編集?翻訳/川尻）