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cu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cu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cu,实测算力的差别还是比较大,对比tel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。
cu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10gflos,到后来的100g、1tflos,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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