對人類認知最基本層面的研究，稱為基本認知加工，也稱為認知科學。心理學、神經學和認知神經科學是認知科學的主要研究領域，其的許多發現對人工智慧有著重要的應用，即機器學習學科。
有趣的是，神經生理學和微觀測繪的研究支持這樣一個觀點:複雜的心理操作可以在系統層面上解釋。人工智慧系統以多種方式運作，就像我們大腦的簡化版。
人工智慧每天都在變得更聰明。如果人工智慧達到與人類相似的智力水平，將受到與人類相同的限制。人類對人類層次認知的解釋和形成使人工智慧系統在機器學習中的運算變得複雜。直覺和大腦研究的原理表明，人們在表達事實之前就有特定的解釋偏好。但如果我們過度依賴人工智慧，就有可能低估人類行為的重要性。此外，即使人工智慧系統以無數種方式改進，我們仍然不完全了解人類如何在這些領域完成類似但更困難的任務。即使我們試圖定義什麼是“人”，差異也變得越來越模糊。
可用性啟發法斷言，人們通常更依賴確認他們當前想法的數據，當其涉及到人工智慧選擇時，是一個顯著的認知偏差。當面對相互衝突或模糊的數據時，我們往往傾向於對給定證據做出最相關或最符合邏輯的解釋。這種策略在某些情況下可能有效，但在許多情況下，可能會導致無法打破的失敗循環。當演算法嚴重依賴啟發式進行決策，並最終依賴無關或過時的資訊時，就會發生記憶體洩漏。這就是一個典型的例子。
人類在做決定時更喜歡使用啟發式方法，這很容易觀察，但這些偏見是自動的和無意識的，使之難以識別。我們有充分的理由認為，自從狩獵採集文化的時代以來，人類在日常生活中就一直在利用偏見。人類今天擁有的許多技能，例如語言和數學，都是在各種學習策略的幫助下獲得的，例如鏡像。學習資訊並不難，我們的大腦可以迅速解碼。
斷言偏見在人類決策中仍然起著很小的作用是不正確的。儘管不斷開發改進的過濾方法，但目前還沒有一個解決人工智慧進步的單一方案。我們知道人工智慧和人類的思想都很容易出錯。這意味著，任何人工智慧系統都不會在任何運算中完全取代一個人，無論神經網路在預測下一步行動過程中的發展程度如何。
由於認知偏見根植於人類本性，不太可能消失，人工智慧系統將需要考慮它們。完美的人工智慧系統是無法製造出來的。目前正在使用的方法只能加強、最佳化和改進，同時使系統的其他部分具有類似人的品質。越是了解認知偏差，就越能有效地使用機器學習和人工智慧。
以上是認知偏誤如何影響人工智慧?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
