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

文章は、人間の知能と機械の知能を多角的に比較している。まず双方の特徴について触れ、人間の知能は五感や高度な推論、感情理解、創造性を持つ複雑なシステムで、その学習プロセスは直感的かつ柔軟であるのに対し、機械の知能は強大な計算・記憶能力を誇り、規則は大量のデータから学習し、エネルギー消費が大きいとした。また、言語に依存する人間の情報伝達速度は機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、機械学習は深層学習（ディープラーニング）がその発展をけん引すると指摘。深層学習は人間の脳の仕組みを模倣するという見方と、従来の統計計算の拡張という見方があり、深層学習に基づくAIの性能は、ネットワーク規模やデータ量、計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、機械学習のアルゴリズムは人間からの学習、自然からの学習（強化学習）、大型モデルから小型モデルへの知識移転（蒸留学習）やあるタスクで学んだ知識を別のタスクへの応用（転移学習）といった他のモデルからの学習など多岐にわたると紹介した。

文章は一方で、人間の学習と機械学習には、環境との相互作用による試行錯誤や他者からの知識伝達、基礎知識から専門知識への発展といった類似点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れる一方で拡張性に限界があり、機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も持っているとしつつ、どちらの知能も学習の基盤はデータにあるとした。

文章は、機械学習の未来について「教師からの学習には限界があるものの、自然から学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在のボトルネックは、やはりデータの規模と高いエネルギー消費量にあるとの見方を示した。（編集・翻訳/川尻）