人工智慧為何難以達到人類智慧

電腦科學家彼得·丹寧（Peter J. Denning）於2026年7月19日發表分析指出，人工智慧（AI）可能永遠無法達到人類水平的智慧。其核心論點在於人類智慧深植於『默會知識』（Tacit Knowledge），這類知識包含常識、直覺、情感及文化背景，無法被轉化為機器可處理的符號或指令。丹寧認為，圖靈測試（Turing Test）誤導了AI發展方向，導致研究過度依賴符號運算，卻忽略了人類智慧的具身性（Embodied nature）。 作者強調，AI系統目前僅是在操作符號，而非理解意義。由於人類無法完全解析默會知識的運作機制，因此無法將其轉移至機器。這種『表徵問題』（Representation Problem）導致AI與人類之間存在無法跨越的鴻溝。丹寧警告，這種本質上的差異使得AI難以與人類目標對齊，未來風險不在於超級智慧的統治，而在於缺乏人類常識與情境理解的自動化系統，可能在社會中引發不可預測的嚴重問題。 文章建議，人類應重新審視對AI的依賴，拒絕盲目追求機器化思維，並重新定義人類獨有的價值。面對AI帶來的社會變遷，我們必須保持警覺，避免被低智慧的自動化系統所束縛，並在技術發展中堅持人類的主體性與文化傳承。