許多人都認為超越人類智慧的 AI 總有一天會到來，但或許以下這則新聞會讓這麼想的人放心一點。根據加州大學柏克萊分校科學家最新的研究發現，人類兒童在解決基本問題、思考方面的表現全面超越 AI，科學家還非常確定 AI 還有一非常嚴重的盲點：創新。

這份研究專注在「工具使用、解決問題」的能力，科學家把 OpenAI 的 GPT-4、GPT-3.5 Turbo、Anthropic 的 Claude 以及 Google 的 FLAN-T5 拿來跟 3-7 歲的兒童進行比對，研究發現，不管是哪款 AI，人類兒童使用工具解決問題的能力都還要比它們厲害得多。

例如研究者拿出尺、茶壺或爐子，要求受試者盡可能畫出一個圓。研究發 85% 狀況下兒童都直接選茶壺拿來當模板畫出圓圈；但 AI 光是在這個簡單的問題上就表現不佳，唯一比較孩子們的是 GPT-4，成功率為 76%。

另外一個研究則是著名的「玩具偵測器」（blicket detector）手法，這是一個常常用來觀察孩童是否具有邏輯能力的實驗方式，它的設計是把某些特定物品放在偵測器上面時，blicket 就會發光並播放音樂，表示這是blicket；另外一些物品放上去則不會有任何動靜。這些會發光、會出聲音物品不一定有意義，但這就是重點——就是要故意測試人工智慧或孩子是否可以對 blicket detector 進行觀察，並從中推斷出因果關係。

結果發現，人類兒童依舊表現優秀，就算是 4 歲的小朋友在熟練後都可以順利找出哪些是會發光的物體，哪些不是，而且小朋友們還會自發性的讓 blicket detector 順利運轉；反倒是人工智慧進行大量（非資料性輸入）的嘗試後，仍難以產生相關的因果推論。

這項研究最後支持這項觀點：那就是儘管目前主流機器學習模型是基於人類的神經所設計的（所以才叫神經網路模型），但其推理過程仍然與人類的推理存在本質上的差異。研究人員不斷強調，兒童具備活躍的好奇心，他們會自我管理，存在內在動機，這些都是 AI 遠不可及的。

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