AI 推理模型与人类认知模型在结构、运行方式和适应性方面存在根本差异。 AI 模型（例如神经网络或决策树）通过对大型数据集执行预定义的数学运算来处理信息。例如，像 ResNet 这样的图像识别模型使用多层过滤器来检测像素中的模式，并通过反向传播迭代地改进其预测。 相比之下，人类认知依赖于大脑中的生物神经网络，该网络集成了感觉输入、记忆和情境意识。 人类不仅可以通过像素模式识别模糊照片中的人脸，还可以通过利用先前的经验和情境线索——例如在人群中认出朋友的发型。 虽然 AI 擅长快速处理大量结构化数据，但人类可以利用直觉和整体理解，通常只需要很少的例子就可以概括概念。
一个关键的区别在于推理的应用方式。 AI 模型通过统计相关性运作，这可以产生准确的预测，但缺乏内在的理解。 例如，像 GPT-4 这样的语言模型通过根据训练数据预测可能的单词序列来生成文本，而没有掌握单词背后的含义。 然而，人类使用因果推理和逻辑，通常以目标和抽象原则为指导。 当解决复杂问题（例如调试代码）时，开发人员可能会假设根本原因、测试场景并根据不完整的信息调整策略。 AI 系统虽然能够生成代码建议，但依赖于模式匹配，并且可能会遗漏人类可以发现的细微逻辑错误。 这种差距突显了 AI 在处理歧义或在不相关的领域之间转移知识而无需显式重新训练方面的当前局限性。
另一个关键区别是适应性和学习效率。 人类以增量方式学习并将知识推广到各个领域——学习 Python 的程序员以后可以更轻松地通过利用基础编程概念来学习 JavaScript。 然而，AI 模型需要使用新数据重新训练才能完成每项任务，通常会丢失先前的知识，除非应用迁移学习等技术。 此外，人类认知集成了情感和社会智能，这会以 AI 无法复制的方式影响决策。 例如，项目经理平衡团队动态和截止日期时会运用同理心和伦理道德，而 AI 优化计划时可能会忽略士气。 虽然 AI 在特定、狭窄的任务（例如，实时数据分析）中可以胜过人类，但它缺乏定义人类智能的整体、情境感知的推理。 这些差异强调 AI 补充而不是复制人类认知，每种认知在不同的场景中都表现出色。