“计算机模拟人的意识活动”,与“计算机从事人的科学研究”,两者彼此等价,这是一个极其重要的发现。
至于原因,梳理一直以来的思路,答案其实很明显。
迄今为止出现的计算机系统,单论速度,远远超越了人脑的等效算力,这样讲并没有原则性的错误,虽然直到今天,人类仍未弄清人脑的计算能力,但根据人与计算机在完成典型任务时的表现,也能得出一个大致的判断。
从自动驾驶,到同声传译,再到19*19路的围棋对抗,计算机在一项项任务中胜过了人类,对应的人脑算力之上限,也在不断提升。
但这种提升,不仅在理论上无法一直持续,在实践中也一样办不到。
与现代计算机类似,人脑,可以粗略的看做一台通用计算机,内置大量任务的算法,虽然只有大脑、小脑/植物神经系统这两个不对称核心,也就是实际上的单线程,但通过执行不同的任务算法,可以完成许多截然不同的工作。
功能多样,但,并不能用一系列任务的等效算力之和,作为人脑的预测算力。
正如计算机的算力,决不能用运行所有算法时体现出的算力,简单叠加,这是一个很浅显的低级错误。
故而估测人脑的(最大)算力,只需盘点所有能被计算机替代的任务中,哪一种所需的算力最大,而在it领域极大发展的今天,要做到这一点,相比几十年、甚至十几年前的情形,更要容易得多。
譬如围棋,曾经令人工智能束手无策,甚至一流ai都无法战胜人类业余围棋选手,在十几年前才逐渐逆转。
时至今日,在剧变的大背景下,围棋人工智能的发展速度已很迟缓。
原因用不着多解释,在新时代奴隶制的简单再生产态势下,作为人类的一种精神活动,对生产体系并无任何助益、而仅仅只是头脑锻炼与消遣的围棋,早已淡出ai研究者的视线,这方面的研究接近停滞,也是再正常不过。
资产主义社会中,一切社会活动,归根结底都是利益在推动。
到了新时代的奴隶制,情况,是稍有改变,不排除某些顶层对围棋是饶有兴致,愿意投入资源进行一些研究。
但,在ai棋力已经碾压人类的这时代,少数顶层、有产者对围棋的兴趣,很容易被已有成果所满足,继续研发更强棋力之ai的动机几乎不复存在,近十年来,ai棋力的进步幅度也的确很有限。
即便如此,到了西历1489年,围棋ai的棋力早已远胜于人。
进而,用围棋ai所需的算力,来衡量同等棋力之人的大脑“算力”,其可信度也一直在提升,精度也随之亦然。
原理是很显明的,人类,其中的顶尖棋手,哪怕并非生命中的每一分、每一秒都在下棋、思考棋
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