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100gflos,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100gflos。
再譬如说,实时翻译系统的典型算力需求为1tflos,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1tflos。
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
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