人的大腦，相當於什麼水平的電腦？

人腦很牛逼,但人腦也很拉胯。 人腦在某些方面遠遠比不上電腦,但大力出奇跡。 人腦信號傳遞基礎是傳輸速度每秒100米左右的電化學過程, 信號不能精準控制,誤差可達1%。 電腦信號傳遞基礎速度是70%光速的電信號, 信號能精準控制,誤差小至1%。 通常來說,大腦神經元處理信號的速度比電腦晶體管慢1000萬倍, 電腦處理信息的精度是人腦精度的幾百萬倍。 除此之外,相比起電腦,人體是一個耗散系統, 需要通過源源不斷的新陳代謝,才能維持系統的良好運轉。 只要一停機,系統就直接崩壞。 所以,單單是要維持這個系統,大腦就需要消耗巨大的算力。 你那不停跳動的心臟,身體內躁動的荷爾蒙,哪個不需要算力的維持? 但神經元的信號傳遞又慢,該怎麼辦呢? 當然是增加神經元的個數,通過數量來彌補算力的不足, 這便是大力出奇跡。 爲了維持這個高新陳代謝的耗散系統, 人腦擁有1000億集的神經元,100萬億個神經突出連接, 擁有5乘以10的15次方算力,是普通計算機的數十萬倍。 其實,一隻小小的螞蟻都有25萬的神經元, 達到幾十億的算力,相當於一臺普通計算機。 高算力是動物的共性,人類並不是特例。 如果按照神經元的數目來說,大象2570億個神經元, 總算力超出人類兩倍之多, 但大象在智力方面,抽象思維能力方面,卻比人類低很多。 人腦最核心的還是大腦皮層,大腦皮層的神經元個數是140億個, 相比於整個大腦,算力僅佔15%左右, 並且,這15%的算力還主要用於視覺、聽覺、感覺、運動等其他功能, 真正能用在思維上的算力就更小了。 不過也正因於此,大腦演變成了一個無比節能的系統, 處理各種信息更是精益求精。 例如,你眼睛接觸的信號是幾千萬的高像素,大內存, 但被大腦一加工,直接就變成了幾個字節,儲存在大腦內。 這種低字節的處理,好處是可以讓人腦儲存的總信息, 比普通電腦多很多。 當你回憶的時候,大腦只是用超強的腦補能力, 彌補掉丟失的細節即可。 當然,由於生物噪聲太大, 大腦可能會腦補出一些原本畫面根本沒有的東西。 壞處是,它可以讓你在短短10秒之內, 記不清你剛看過的圖片、聽過的音樂、看過的書的細節等等。 想想這個世界上有多少強迫症, 如果不是因爲這一級緩存的拉跨, 誰會反反覆覆確認關門沒關門這一件事情呢? 除此之外,過大的生物噪聲, 也讓人類的浮點計算能力低得令人髮指, 和計算機比,至少是幾十萬倍的差距。 有效內存低,生物噪聲大,浮點預算低,容易損壞。 似乎在很多方面,人腦都比不過電腦, 但事實上,人腦是電腦始終無法超越的。 咋說呢?大腦神經元之間的鏈接強度, 是可以根據活動和經驗進行修改的。 無論你是學滑冰、看書還是玩遊戲, 在重複訓練的過程中, 神經網絡都會逐漸提高精度和速度, 甚至在不斷學習的過程中還能誕生新的突出鏈接。 總之,當前人工智能的智能差距, 主要體現在大腦的複雜結構和模式上。 如果有一天, 電腦也能計算出媲美人類大腦的複雜結構和模式, 那麼電腦的綜合能力恐怕真的會秒殺人類。