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人，计算机，两者的架构都不一样，彼此模拟显然是很困难的任务。
对人而言，进行人脑原本并不擅长的计算、逻辑、海量简单分支决策的任务，效率远远低于哪怕最原始的计算机。
对计算机而言，从事其并不擅长的复杂局面判断、复杂分支决策之任务，哪怕算力早已碾压人脑，也仍然是一种消耗巨大的以短击长，庞大而复杂的算法体系，到头来，还不如人脑迅速凭“直觉”而做出的结论。
各有所长，各有所短，一旦认识到这点，方然就明白所谓“等效算力”的意义并不大。
用围棋AI的算力，或者，其他任何AI的算力去衡量人脑的处理能力，并不能准确判断人脑的实力，充其量只说明，倘若要人脑去从事计算机、人工智能擅长的工作，可以做到什么程度，可以与多大算力的AI相比拟。
至于人脑的真正实力，恐怕，是没办法用Flops来表征，正如一辆家用轿车的优劣，绝对无法通过超载能力来衡量那样。
那么人脑的能力究竟怎样，到底，有没有一个起码的判据。
念及至此，花费宝贵时间思考这一问题，方然的初衷，或许是为了调剂生活，在紧张工作的间隙放松头脑，但，不知不觉将思维深入到这种程度，他才逐渐意识到，自己正在思考的是一个何其关键、甚至是决定性的问题。
人脑与计算机，架构迥异的两种事务，它们真的可以彼此等效、甚至彼此替代吗。
这一问题的真正答案，至关重要，一旦得出结论，就可以回答萦绕心头、困扰思绪的两个棘手之问题：
计算机，能否替代了人，去从事创造性的科学研究工作；
以及计算机，能否作为意识的载体，成为实现无限长之生命的一种手段。
两个问题，本质上，都是在探究人脑与计算机的本质，是否可以彼此等价，进而彼此替代。
但答案又会是什么呢，站在西历1489年的历史节点上，无需殚精竭虑，方然就能给出一个令人失望的回答：
不能。
计算机，替代人类劳动，是多少年来一直在发生的事，可是直到今天，联邦、乃至全世界的IT尖端研究，仍未创造出能通过“图灵测试”的人工智能，距离人工智能代替人类，从事创造性科学研究的目标，显然就更加遥远。
当今时代的APOS、全产机，毫不夸张的讲，已经取代了社会生产过程中百分之九十九的人力，将从清扫工到应用工程师的诸多岗位彻底消灭，这固然是事实。
联邦的无数劳动者，因此失业，丧失参与生产流程的机会，这也是一种确定的趋势。
但直到今天，劳动者，仍然被联邦顶层、有产者、统计阶层所需要，在联邦大地的无数研究机构、生产体系中，从事创造性研究的自然科学领域之顶尖人才，数量一点也没有减少，甚至还会随着生产体系的膨胀而扩大。
计算机的能力，在今天是前所未有的强大，但仍然有... -->>
人，计算机，两者的架构都不一样，彼此模拟显然是很困难的任务。
对人而言，进行人脑原本并不擅长的计算、逻辑、海量简单分支决策的任务，效率远远低于哪怕最原始的计算机。
对计算机而言，从事其并不擅长的复杂局面判断、复杂分支决策之任务，哪怕算力早已碾压人脑，也仍然是一种消耗巨大的以短击长，庞大而复杂的算法体系，到头来，还不如人脑迅速凭“直觉”而做出的结论。
各有所长，各有所短，一旦认识到这点，方然就明白所谓“等效算力”的意义并不大。
用围棋AI的算力，或者，其他任何AI的算力去衡量人脑的处理能力，并不能准确判断人脑的实力，充其量只说明，倘若要人脑去从事计算机、人工智能擅长的工作，可以做到什么程度，可以与多大算力的AI相比拟。
至于人脑的真正实力，恐怕，是没办法用Flops来表征，正如一辆家用轿车的优劣，绝对无法通过超载能力来衡量那样。
那么人脑的能力究竟怎样，到底，有没有一个起码的判据。
念及至此，花费宝贵时间思考这一问题，方然的初衷，或许是为了调剂生活，在紧张工作的间隙放松头脑，但，不知不觉将思维深入到这种程度，他才逐渐意识到，自己正在思考的是一个何其关键、甚至是决定性的问题。
人脑与计算机，架构迥异的两种事务，它们真的可以彼此等效、甚至彼此替代吗。
这一问题的真正答案，至关重要，一旦得出结论，就可以回答萦绕心头、困扰思绪的两个棘手之问题：
计算机，能否替代了人，去从事创造性的科学研究工作；
以及计算机，能否作为意识的载体，成为实现无限长之生命的一种手段。
两个问题，本质上，都是在探究人脑与计算机的本质，是否可以彼此等价，进而彼此替代。
但答案又会是什么呢，站在西历1489年的历史节点上，无需殚精竭虑，方然就能给出一个令人失望的回答：
不能。
计算机，替代人类劳动，是多少年来一直在发生的事，可是直到今天，联邦、乃至全世界的IT尖端研究，仍未创造出能通过“图灵测试”的人工智能，距离人工智能代替人类，从事创造性科学研究的目标，显然就更加遥远。
当今时代的APOS、全产机，毫不夸张的讲，已经取代了社会生产过程中百分之九十九的人力，将从清扫工到应用工程师的诸多岗位彻底消灭，这固然是事实。
联邦的无数劳动者，因此失业，丧失参与生产流程的机会，这也是一种确定的趋势。
但直到今天，劳动者，仍然被联邦顶层、有产者、统计阶层所需要，在联邦大地的无数研究机构、生产体系中，从事创造性研究的自然科学领域之顶尖人才，数量一点也没有减少，甚至还会随着生产体系的膨胀而扩大。
计算机的能力，在今天是前所未有的强大，但仍然有... -->>
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