人工智能和计算机科学领域的专家以及普通人都面临一个重要问题，那就是人工智能（AI）与人类智能（HI）之间的所谓差异，以及如何缩小这一差距。这不是一个新问题，但在理论和实践上都非常重要：从理论角度来看，它有助于更好地理解人工智能；从实践角度来看，它有助于更好地指导人工智能的应用。这个问题有着悠久的历史，过去几十年来，许多学者都对此进行了探讨，例如德雷福斯（Dreyfus, 1978）、德雷福斯和德雷福斯（Dreyfus & Dreyfus, 1987）、弗洛里迪（Floridi, 2011、Floridi, 2019）、冈萨雷斯（Gonzalez, 2017）、塞尔（Searle, 1980）等，他们提出了许多关于人类理性本质、人类活动本质（例如海德格尔，Heidegger, 1927；梅洛-庞蒂，Merleau-Ponty, 1965）、人类直觉（例如德雷福斯和德雷福斯，Dreyfus & Dreyfus, 1987）以及表征基础（Harnad, 1990）等问题。
从理性的角度来看，这些差异得到了研究，因为理性被认为是智能的一个衡量标准。因此，理性的概念在这方面非常重要。此外，理性在经济学、运筹学、控制工程、认知科学和人工智能等多个领域也非常重要。值得注意的是，这些领域中的传统理性概念通常以一个追求个人利益最大化的自利个体为中心。通常假设个体对所有选项有完整的了解，能够预见选项的后果，并且具备解决数学优化问题的能力，从而通过评估所有可用选项的后果来找到最佳选项。
另一方面，有限理性（例如西蒙，Simon, 1982提出的概念）通过放宽其中一些假设，扩展了理性的概念，并对认知科学和人工智能产生了重大影响。多年来，关于理性的许多其他观点也不断被提出（稍后将进行回顾）。
最近，冈萨雷斯（Gonzalez, 2017）讨论了不同类型的理性及其应用领域，以及不同的智能概念。他根据这些关于理性和智能的观点区分了人类智能和人工智能。正如预期的那样，这样的比较涉及许多问题：人类活动、意图、意志、内在动机、目标、行动、直觉、本能、基础等等（参见例如弗洛里迪，Floridi, 2011；冈萨雷斯，Gonzalez, 2017；孙，Sun, 2016b）。需要注意的是，本文将频繁引用冈萨雷斯（Gonzalez, 2017）的研究。尽管其他对人工智能的批评更为人所知（例如德雷福斯，Dreyfus, 1978；弗洛里迪，Floridi, 2011；塞尔，Searle, 1980），但这些观点已经被广泛讨论过了，因此需要引入新的视角。
虽然本文在某种程度上同意一些关于过去人工智能研究的分析，但它不同意一些关于当前正在进行或未来可能进行的人工智能和认知科学研究的分析。一些当前正在进行的研究挑战了现有的分析，包括计算认知架构（将在后文中讨论），以及发展型人工智能、内在动机驱动的人工智能、大型语言模型（LLMs）等。本文将基于一个实例——一种计算认知架构（广义上的人工智能形式）进行分析，并将其理性和智能与人类理性和智能进行比较。
在本文的剩余部分，首先将讨论一些关键概念的背景。然后介绍一个计算模型（名为Clarion的认知架构），作为后续讨论的重点。接下来将使用该模型来说明人工智能与人类之间的差异。随后将进行进一步的讨论，最后以一些简短的结论性意见结束本文。
