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几十年来，人类认知与人工智能 (AI) 的交集一直是人们着迷和研究的主题。随着人工智能系统在我们生活的各个方面变得越来越先进和普遍，我们很自然地想知道它们的思维模式与人类在数据处理过程中的思维模式相比如何。了解这些思维模式对于优化人工智能系统、增强人机协作以及推动人工智能领域的发展至关重要。在本文中，我们深入研究了人类思维模式与人工智能在数据处理过程中的思维模式的比较，研究了它们的相似之处、差异以及这些观察结果的含义。人类思维模式是各种认知过程的复杂相互作用，包括感知、记忆、推理和决策。虽然人类和人工智能都会接收数据输入，但人类的感官知觉是多模态的，并且富含感官信息 [1,2]。人工智能传感器通常仅限于它们旨在收集的特定数据。人类可以同时感知和处理各种感官数据，例如看到、听到和感觉到一个物体，而人工智能系统可能一次只能处理一种类型的数据。人类记忆具有高度的联想性和情境依赖性。我们可以回忆起来自各种情境的信息，并在看似不相关的数据之间建立联系。相比之下，人工智能记忆虽然精确，但缺乏人类记忆的丰富性和联想能力[3,4]。
评估数据处理中的人类和人工智能思维模式
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