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人类大脑的单线程特性,是出于怎样的物理、生理方面限制,方然并不太关心。

至于其成因,在生命演化的过程中,人类为何没能具备一种原则上可行的能力,没办法分心二用,在他看来,主要还是没有这方面的需求。

不同于大脑掌管思维,小脑掌管运动,人的意识,在除近、现代几百年之外的漫长岁月里,需要处理的情况其实都十分简单,活动,觅食,躲避敌害,繁衍生息,这些活动差不多就是一个原始人生命的全部,真正需要思考的时候,着实寥寥。

需要同时思考两件事的场合,想一想也知道,简直就极罕有。

这方面的思考,并不深入,方然也没有十足的把握断定,人类大脑没能获得分心二用的“多线程”运作能力,究竟是出于自身架构的限制,还是演化条件的缺失,但在思考此前想起的核心问题时,这一点也并不重要。

重要的是,不管单线程、还是多线程,大脑的处理能力究竟怎样。

人,对比机器,身处西历1480年代的今天,哪怕远离IT领域的联邦民众也知道,前者是很有危机感和紧迫感。

不需要对信息工程、微电子、软件工程或计算机有相当的造诣,只消看一看身边的智能设备、机器人,承担从医疗护理到盖亚大战的诸多事务,种类繁多的机器人,性能之强大简直就前所未有,人类则越来越相形见绌,甚至在传统的“智慧”领域也节节败退。

按照惯例,在信息技术领域中,每当计算机与人工智能完成了一种原本只有人才能做的工作,就可以将该系统的算力,视作人承担同类任务时的等效算力。

换句话说,如果某计算机与人的功能一致,就认为大脑在完成此类工作时,处理能力与该计算机的算力相若。

这种对比,想一想也知道并不太准确,却是唯一可行的办法。

按照这样的思路,譬如说,自动驾驶系统的典型算力需求为100GFlops,而一个普通成年人也能完成驾驶的任务,差不多可以和自动驾驶系统做的一样好,那么可以判断出,人类大脑的等效算力不会低于100GFlops。

再譬如说,实时翻译系统的典型算力需求为1TFlops,对同样能完成实时翻译工作,工作质量与计算机差不多的人而言,大脑的等效算力便不会低于1TFlops。

这样的例子,还可以举出更多,但方然的思考并未止步于此。

他知道,这种等效的办法不太靠谱。

但凡考虑一个很浅显的问题,人,即便都是成年人,彼此间的智力、能力等方面,差距也往往大到难以置信,撇开智力伤残者不谈,普通联邦民众与资深同声传译者,在实时翻译方面的表现必定相去甚远。

按这种等效法,岂不是说普通民众的大脑算力,要远逊于资深翻译吗。

ZZ不正确的言论,也许吧,然而事实却正是如此。

大脑,不同人的头脑,哪怕在生理构造上一模一样,微观结构也几乎毫无区别,表现出的能力与等效算力,差别却会大到匪夷所思的地步。

要评价大脑的处理能力,显然,应该选择最优秀的头脑,来作为标尺。

不过以人的一生之短暂,生命的不同阶段,大脑的状态也会动态变化,同样的,要衡量出大脑的算力上限(下限显然是0),就需要寻找盖亚表面最杰出的专业人士,将其工作能力与计算机相比较,再根据计算机的算力来得出结论。

即便如此,在衡量大脑能力方面,这一方法仍然是十分勉强、价值可疑的。

大脑与数字式电子计算机,在基本架构方面,区别很大,前者可粗略的当做一台有机材料构成的模拟式计算机,这种构造的运行过程,与后者截然不同,能否用后者的算力、处理能力等指标去衡量前者,本身就充满了不确定性。

何况这种办法,一般而言,只能确定大脑算力的下限,而(几乎)不可能测得其上限。

这一判断,原理其实并不复杂,但即便信息技术领域的行内人,也不一定明白,甚至在历史上还得出过很多错误的结论。

譬如说,将构成人脑的约一百四十亿个神经元,与电子计算机CPU中的一百四十亿个晶体管相比拟,进而认为人脑的等效算力,就差不多相当于晶体管规模14,000,000,000的CPU之算力。

且不论神经元与晶体管在功能上的本质区别,单看一看微电子、集成电路的进步,就会知道这种类比方式很荒谬。

随着技术、工艺与设计的进步,同样的一百四十亿晶体管,不同年代设计并制造出来的CPU,实测算力的差别还是比较大,对比Intel公司在十年前和今天的产品,同样数量的晶体管,所能实现的算力差距至少在三~四倍。

CPU的算力,显然不能只用一个“晶体管数量”来衡量,又怎能以此度量大脑呢。

这还仅仅是硬件的情形,不仅如此,软件方面同样有类似的情况,同样的功能,任务需求,采用的软件架构与算法不同,所需的算力也会有一些差异。

最后则是本质的缺陷,时至今日,类似科学研究这样的尖端任务,仍然只能由人、而无法由计算机来完成,那么在缺乏同性质之计算机的情况下,就没办法用等效法去衡量科学研究者大脑的算力。

考虑到所有这一切条件,就不难理解,对曾频繁出现于媒体的所谓“预测”,关于人脑之处理能力的新闻、消息,方然都会一笑置之。

大脑的等效算力,二十年来,在联邦的网络、媒体上,数字已变动过不知多少次。

预测数字,从最初的10GFlops,到后来的100G、1TFlops,再到后面一些更夸张的数字,总体而言,基本上这一指标每年都会增长。

原因很明显,超级计算机的算力,一直在持续提升;

而能够完全模拟人类思维、能够取代大脑的AI,任凭一代代研究者如何努力,却始终未曾问世。

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