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第三八六章 围棋 (1 / 3)
        设想这样的情形，用普通的加法来作为“典型任务”，让一个人与计算机来完成同样的计算工作，统计双方的用时，再代入“人脑等效算力=计算机算力人类用时计算机用时”的公式中，会得到什么样的结果。

        甚至于，考虑到算力的单位，本来就是“每秒完成多少次（特定）计算”，那么连代入公式这一步都可以省略。

        单看人类的计算能力，一个人，每秒钟能做多少次加法呢；

        一次，两次，还是五次，十次，每秒做十次加法已很不可思议，然而换算为flops，却连10都还不够。

        以加法为标尺，一个人的等效算力还不到1flops，这结论显然是荒谬的。

        倘若将加法换成更复杂的运算，譬如数组排序、或者解二次方程，将算法所需的算力（这容易获得）视为人脑的等效算力，则数字会好看得多，但，终究也不会超越10~100flops的理论极限。

        单纯用来计算，一百四十亿神经元的人脑，表现还不如早期单片机，这是事实。

        那么也就意味着，倘若某种任务，并不能完全发挥出人脑的能力，即便计算机可以完成同样的工作，也能统计出算力，对于衡量人脑的等效算力，也仍然是不适用的。

        围棋，表面上是对弈、而非计算，但稍加思考也不难明白，一个人的棋力之高低，显然与大脑的计算、逻辑、记忆等特质密切相关，那么这种任务，是否高度契合于人脑的思维模式，是否足以让人脑发挥出全部的理论能力，就非常可疑。

        不仅如此，也很容易想明白，用围棋、或其他棋类的能力来衡量人脑的算力，所得结果几乎必定是偏低的。

        原因很简单，人脑，和计算机不一样，绝非天生就是用来做计算的东西。

        人脑的信息获取、加工、运用，其机制与今天的数字式电子计算机差异很大，用棋类对弈的表现来衡量其能力，固然比简单粗暴的数学计算要好一些，却还是与人脑的思维模式差异很大，用ai算力当做等效算力，这一点都不合理。

        那么结论就是，人脑的能力，尚未可知，但必定比目前的1更大。

        之所以无法测得准确值，根本原因，在于围棋这样的博弈过程，是人脑在漫长演化过程中所要应对之局面的高度抽象。

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