人脑的算力真的很弱吗
偶尔会听说，计算机的速度比人快多了，人连两位数乘法都要想半天，机器一瞬间就出来了，我觉得这个说法有失偏颇，人脑的算力真的很弱么？
首先，人脑在信息传递方面确实非常慢，比较快的神经冲动也大概只有不到3m/s，远无法和电场的传递速度相比。但人脑的带宽却是计算机无法比拟的，每个神经细胞都在做并行运算，所以总体算力上不算低，只是反应比较慢。
我还可以再举一个人脑算力不低的例子，计算机呈现一个3D的图形，每个最终要被投射到二维平面的顶点，都需要经过缩放平移旋转矩阵、总体缩放平移旋转矩阵、摄像机矩阵、透视投影矩阵4步而成，其中每一步都需要多次浮点运算。而一个复杂的场景，顶点数和纹理数以数十万计算，全是浮点计算，而人脑却很容易就可以想象复杂的场景变换，很容易在脑海里面想象出电影级别画质的场景，这是多少数百数千GFlops的显卡完全无法做到的事，而神经网络靠大量的脑细胞足以轻松实时处理，这个黑箱，其看不见的浮点算力实际是相当可怕的。
那为什么人脑计算两位数乘法都感到吃力呢？明明浮点计算能力如此夸张。这是因为无论人脑浮点计算能力多么出众，它都只是特化形的计算机，这些算力并不通用，就像没有工程师会使用神经网络这种耗费巨大算力的办法，去计算1+1=2。生物神经网络的算力，是特化于模式识别、人脸识别、场景回忆（用来找到回家的路）等专门任务的，不同的脑区都是一个专用的神经网络，就像图像识别的API，你很难用来直接作为计算用途。
另外，我们的神经网络，其实短期记忆能力非常有限。我们可以试着做一个思考游戏，使用想象力去扭一个魔方。你会发现扭动这堆立方体是非常容易做到的事情，就像调用个API那么简单。但是在多次旋转之后，要确定每一面的每个格子是什么颜色，这却是难以做到的，一分神，记忆就模糊了。这就是专用算力很强而按照额外规则运算的能力很弱的表现。可以发现大部分超牛逼的数学家，他的短期记忆能力都非常强大（或者叫工作记忆），例如冯诺依曼，可以心算级数，或者是十几乘以十几而不出错那种。制约你在这个思考游戏中，思考的规模和精确性的，不是你的想象力，而是你的短期记忆力。也可以说大部分思考任务，制约自己的除了知识量、思考模式之外，就是工作记忆了。包括我在内，在做一些推理时，我已经否定一个假设的可能性，我却在后面的推理中遗忘了这一点，最后又白白重复一次这个假设的思考过程。
所以我有个假设，如果能提高符号的短期记忆力，也许思考能力会有爆炸性的提高。就像可能性分析，连分支都无法长时间记住，都不记得自己想到哪个可能性了，也就局限了自己的深度思考能力。纸、笔、算盘等工具某种程度上弥补了人脑短期记忆力不稳定容量低的缺点，但毕竟不是下意识就可以用，还是很慢的，例如可能性分析，有些分支随着写字的时间而逐渐在脑海中直接就遗忘了。假如有一天脑机接口可以与人脑的短期记忆能力直接对接下来，人可以直接获得精确而大容量的短期记忆力，有可能我们的科技水平可以突飞猛进起来。我认为现在人脑智力对于很多难题解决起来已经有所瓶颈，而这个瓶颈很可能就来源于人没办法很快进化出超强的短期记忆力有关。
就是个随意的想法，写下来分享一下，也不知道对不对，哈哈。另外在我的记忆里，短期记忆力和脑细胞中电位的维持能力、神经脉冲节奏的稳定程度、海马体的强大与否都有关系，而这些素质其实都很大部分除了与先天遗传有关外，就是和身体健康程度有关了，例如健身之后会促进大脑分泌BDNF之类。所以作为个脑力工作者，为了保持自己的思考和工作质量，反而不能一直坐着不动，而是需要经常运动啊。
题外话0：人脑尚且需要通过演化出不同的神经网络模式，甚至不同的神经细胞类型针对不同的认知任务进行优化，所以我对未来是否可能出现通用能力的神经网络模型表示悲观。或者说，真正能通用的神经网络模型，正是需要各种为不同类型任务特化的神经网络，通过协同运作联系起来才能产生。
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