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[科技知识]人的大脑相当于什么水平的 GPU 和 CPU ? |
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在梦里是可以流畅“运行”各种大作的。昨晚做了有关一游戏的梦境后，我突然产生了这个问题。还望大家不吝赐教。 |
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人脑很牛逼，但人脑也很垃圾。 人脑在某些方面远远比不上电脑，但大力出奇迹…… 人脑信号传递基础，是传输速度100m/s左右的电化学过程。 信号不能精准控制，误差可达1/100。 电脑信号传递基础，是70%光速（200000000m/s左右）的电信号。 信号能精准控制，误差小至1/2^32（1/42亿）[1]。 通常来说，大脑神经元处理信号的速度，比电脑晶体管慢1000万倍。 电脑处理信息的精度，是人脑精度的几百万倍。 除此之外，相比起电脑，人体是一个耗散系统。需要通过源源不断的新陈代谢，才能维持系统的良好运转。 只要一停机，系统就直接崩坏。所以，单单是维持这个系统，大脑就需要消耗巨大的算力。 你那不停跳动的心脏，身体内躁动的荷尔蒙，哪个不需要算力的维持？ 但神经元的信号传递又慢，那应该怎么办？ 当然是增加神经元个数了，通过数量来弥补算力的不足，这便是大力出奇迹。 为了维持这个高新陈代谢的耗散系统，人脑拥有1000亿级的神经元，100万亿个神经突触连接，拥有5000 TOPS（5×10^15）的算力，是普通计算机（100亿）的数十万倍。 其实一只小小的蚂蚁都有25万的神经元，达到几十亿的算力，相当于一台普通计算机。 高算力只是动物的共性，人类并不特例。 如果按照神经元的数目来说，大象（2570亿个神经元）的总算力甚至可以达到人类2倍还多。但大象在智力方面、抽象思维的能力，却比人类低了很多。 人脑最核心的，还是大脑皮层。 人脑功能其实分区的，比较经典的理论就是三位一体理论。该理论在以前的回答，已经说过不少次，就不细说了。总的来说，大脑皮层才是人类最高级的神经中枢。人们最关心的感官、语言、思维、意志，都是大脑皮层主导。 而人类大脑皮层的神经元个数是140亿个，总算力应该在10^14~10^15 OPS之间。 也就是说大脑皮层的算力，大约只占整个大脑的15%左右。 而大脑皮层的主要功能在于视、听、躯体感觉、运动，以及相关联络区的功能。 |
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真正能用在思维上的算力，占比又更小了。 正是因为这个原因，大脑在长期演化过程中，成了一个无比节能的系统（哪怕如此，也占了总能量消耗的20%），处理各种信息都进行各种精益求精。 例如，你眼睛接受的信号高像素（几千万）、大内存，但被大脑一加工，直接变成了几个字节储存在大脑内。无比“垃圾”的一级缓存，甚至让你短短10妙之内，无法记清你刚才看过的图片、听过的音乐、看过的书的细节。 看看这个世界上，有着多少强迫症。如果不是这一级缓存太垃圾了，你哪里需要去反反复复确定关没关门这一件事情。 不过好处还是有的，低字节处理，可以让人脑储存的总信息比普通电脑多很多。 回忆的时候，大脑会用超强的脑补能力，弥补丢失的细节。但由于生物噪声太大，可能会脑补出一些原画面根本没有的东西。和朋友聊起某一件事情，你觉得自己见到了、听到了、闻到了，但朋友却没有经历过，简直咄咄怪事，你以为自己脑子有毛病（人家真没毛病，只是常规改数据而已）…… 如果我们的意志是大脑内的管理员，那么这也是一个权限低得令人发指的管理员。 不仅我们对控制中心毫无权限，连软件都只能控制一半（植物性神经不受意志控制）。 你认为重要的记忆或者信息，被任意的删改，更是常规操作。 我们的大脑每天都会接受各种各样的新信息，旧信息不以我们意志为转移的每天不停地丢失字节，慢慢变得失真。若干年后，你翻一翻老照片，咦，这LOW Bj竟然是当年的我？ 甚至有的大脑信息被加工得面目全非，常常觉得有人迫害自己，导致精神分裂什么的。有时候某些信息还会影响CPU的功能，导致抑郁什么的。 过大的生物噪声也让人类的浮点计算能力，低得令人发指。你把从古自今，囊括所有人类最牛大脑，包括牛顿、欧拉、高斯、黎曼、爱因斯坦、杨振宁……所有人加起来，浮点计算能力也比不过一台计算器。 计算机的浮点计算力，至少是人类的几十万倍以上。 人类哼哧哼哧的把圆周率算了1000多年，也才多少位数…… 如果有效内存过低、生物噪声过大、浮点运算过低、容易损坏是人大脑的缺点，但相比起电脑，人脑还是有着突出优点的： 大脑神经元之间的链接强度是可以根据活动和经验进行修改的。 无论你学滑冰、看书、或者玩游戏，在重复训练的过程中，神经网络会逐渐提高精度和速度。甚至在不断学习的过程中，还能诞生新的突触连接。 人脑之所以有这些能力，主要在于，人类的大脑其实是超多核处理器（单单大脑皮层都可以分成多少个核心区），拥有多层结构的深度学习模式。 不仅仅是人类，基本上任何哺乳动物的大脑内，都存在深度学习的机制。 这种复杂性，是当前的超级电脑远远不能比的。 所以人脑在策略、思维、艺术、语言上，具有非凡的优势。 虽然当前的人工智能能够学习艺术，甚至能创造艺术，做出远超普通人的作品。但其实，这主要还是体现在电脑精度上的优势。 例如，你让电脑学习投篮，它通过学习，可以投得无比精准，但你让他上场打球却是根本不可能。现在的人工智能，其实仅仅还在学习投篮的阶段。 看起来阿尔法狗很牛逼，但它的“思维”过程，其实也是模仿人类的神经网络，属于全局性的运算。由于电脑的高精度优势，所以只需要模仿神经网络的皮毛，就可以达到比人类更优秀的计算能力。所以阿尔法狗通过学习能在围棋上能战胜人类，并不意外。 人类的大脑通常会采取更加模糊（精度太低），且高效（人类大脑更擅长经验判断）的方式。但从思维模式来说，阿尔法狗的神经网络比起人类来说，还无比的简单。 除此之外，人类通过围棋的思维，可以完全运用在其它事情上面。但阿尔法狗则只会下棋，把它运用到其它领域，需要全新的规则学习。 总之，当前人工智能的“智能”差距，主要体现在大脑的复杂结构和模式上。 如果某一天电脑也能设计出媲美人类大脑的复杂结构和模式，那么这个电脑的综合能力，恐怕会真正的秒杀人类。 如果，人类的意识的确是在大脑皮层复杂神经网络中形成的。 那么，这个超级电脑也会诞生真正的意识，成为货真价实的人工智能。 那会将是一个全新的时代。 参考^斯坦福教授骆利群：为何人脑比计算机慢1000万倍，却如此高效？ |
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非常强大，比如下面这张动图，不过两三个点，但你的脑子能立马渲染出原始视频。 |
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不说别的，就光大脑枕叶扣带回这一小块地方，实时处理着3.2亿像素、帧频约25的高强度视频，而且是高动态范围，而且是双眼融合立体视频，而且每一帧都要去除视网膜血管阴影，就知道大脑有多强了。 |
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人类大脑的神奇，从这简单的黑点就可以看出来。 |
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人脑有个对电脑来说BUG般的功能--遗忘 |
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用大脑来渲染一下！ |
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即使你拿世界上最先进的超级计算机，花再长的时间，通过各种运算识别，也只能得出一个结论 这，就，是，一，只，猫 但是你让一个小孩看一眼，哪怕只看一眼 “妈妈，我看到有一个人在打篮球！” |
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神经信号传播速度大约是100m/s，电的传播速度是c=299792458 m/s 人脑缓存容量和读写速度和CPU差了几个数量级。人脑短时记忆容量是7±2条，CPU缓存是数MB。 人脑主频非常低，人的反应速度最快是在100ms左右，也就是是每秒执行十次操作，主频也就是10hz。 人脑强在低能耗上面，哪怕你超频烧脑十几分钟，你体温都不会升高一度。 人只能进行特征记忆和逻辑记忆，写入能力很差，读取能力也很差。 但人有一个超大的二级缓存（断电就丢失数据），读写差没关系，我直接在本地缓存了一套大量直接做好的素材，直接用特征码把这些素材给拼搭起来。 |
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你看到这只米老鼠，想要去记住它，首先大脑只会根据黑白，动漫人物，老鼠，短裤，律师函，这些特征去记忆，然后用你自己知道的素材去拼凑。大脑让你以为你已经记住了，其实当你真正想要去回想时候，对方只是一团马赛克，没有任何细节。 比如当你翻到这里，请你再回想一下上面的米老鼠尾巴是怎么弯曲的，是朝上还是朝下呢？ |
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当你再次翻回去时候，会发现第一张上面的米老鼠根本就没有尾巴。 你只能反复记忆，加深细节，这样当再次出现米老鼠这个一个词的特征时候，就会立刻调用已经训练好的模型。但，你记忆的米老鼠是有尾巴的，你会直接把第一张米老鼠脑补成有尾巴的米老鼠。 这样在读取和记忆时候，就不需要什么消耗，但会出bug，精度不足。不能看到什么就是什么。 同样是灵长类的黑猩猩，不如人聪明，却拥有图像记忆能力，国外有过实验。白色图片有十几组数字，图片只在黑猩猩面前显示一秒，黑猩猩就能一一排列指出数字顺序。 瞬时记忆堪比电脑，堪比传说中的过目不忘，让人妒忌。 人想要去记忆这些数字，就需要认识到逻辑特征，不然根本记不住。 如果白色图片上面的数字是1到30顺序排列，人只需要记住1，30，顺序，这三个特征就能跟黑猩猩一样进行排列。 大脑的消耗，比黑猩猩直接记忆图片消耗要少。 只要这三个特征没改，1～1w也能顺序排列。但你给黑猩猩三个特征，黑猩猩就做不到了，因为它可能根本无法理解数字的逻辑，他们只是记住了数字这个形状图像。 人脑就是这么个计算逻辑，缓存越多，就越聪明，因为人脑直接用特征码调用结果，直接省略了过程。只需要几个字节的特征写入，直接打开（打开不太恰当。应该是脑补）几个g的图片。压缩效率比什么压缩软件都好使。（压缩软件也是靠着特征码计算出你未压缩的源文件。） 你眼里看到的景色很清晰对吧？为了能耗比，脑补出来的。这两个球的颜色就受到大脑这一机制，补正出来的蓝绿。其实这两个球颜色一样。 |
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眼睛看到的景象实际上是颠倒模糊的，但大脑替你翻转处理了一下。靠着特征，把480p脑补成了50k，效果跟真50k差不多，但是更省大脑。人眼的硬件和真实的相机比较的话，大概只有400x400像素。就人脑的性能，如果真的实时传输50k这个等级的图像，脑子估计要烧掉。 即使这样去省性能，视觉也被单独划分成了枕叶区域占居大脑五分之一重要位置，来处理脑补你看到的信息。 大脑秉承着效率至上，精简之上，能耗至上的原则，你失去了图像记忆的能力，这样可以节省大量的资源算力，分配到别的地方。你看到的并不是你真实看到的，全是脑补。（只有极少数可以做到图像记忆能力。某些人大脑有缺陷，但在别的音乐，美术方面特别有天赋。这种情况被称为白痴学者综合症。不用羡慕，一个正常的大脑只要经过长期训练，在他们的领域，你可以比他们强。他们的那种不正常的天赋，是用别的能力换来的。） 靠着极致的精简压缩，把一个10hz的处理器这可怜性能压榨到了极致。 正因为脑补，人类拥有强大的抽象思维模式。 没有这种运算机制，人和动物相比，大脑性能并没有多大的差距，可能就是聪明一点灵活一点。 大象的神经元是人两倍还多，过目不忘，嗅觉发达，有次声波交流能力，几十年前的事情还能记得，但还是比不过人类聪明，因为大象的大脑没有效率至上的原则，思考能力不够抽象。 抽象思考能力是大脑效率至上后的副作用，地球人除了人没有任何生物拥有这个能力。 但这个副作用却直接突破了造物主给予生物的枷锁。 这个世界上只有人可以把族群聚集过万，过百万，过亿还不混乱。 哪怕是大象这种聪明的动物，也只能最多聚集二三百头的族群，如果超过这个数，就会发生混乱，族群崩溃成数个小族群。 黑猩猩，猴子，海豚，狼也做不到。（有兴趣可以去峨眉山观察一下，猴子都是一群一群的，最大的族群也就100多只。也可以问问工作人员，有没有哪一只猴群有超过200的。） 动物界你绝对不会看见会有哪一只哺乳动物族群过万，过千都少见（根本不可能）。十几只到百只到族群最为普遍。而人随便搞一个促销活动就能把几万人和平的聚集在一个地方不吵不闹。如果是动物早就发生暴乱了。 一般的哺乳动物能处理人际关系的极限就200左右，再多就记不住了，这便是大脑的极限。 人也同样有这个极限，但人会抽象的创造一个图腾/目标，所有人共同信仰这个图腾/目标，哪怕你是从别的地方来的外地人，只要拥有共同图腾信仰就毫无违和的加入。 为什么出了国，中国人很容易聚成团？因为来自同一个地方。同一个血统，同一个语言。但这种东西实际上很抽象，与人类最接近的黑猩猩都无法理解这种东西。 黑猩猩没法跟同一个血缘的兄弟说，我们是兄弟，谁都不如我们亲，我们一致对外争夺好处，然后慢慢分。 也没有办法抽象的给同伴描述一件未发生，未经历过的事情。比如某地某时间，某科树下有豹子经常在上面挂肉，这次我们过去埋伏好妥妥的能获得好处。 这种抽象的概念只有人可以做到，地球上属于唯一，没有第二种动物可以。 只有人可以创造一个目标，并为这个目标而行动。 猴子就绝不会拉一个团伙造反，跟别的猴子说你与我揭竿而起，助我成王许你数不尽的好处。 猴子争猴王还得自己去打架。但凡思维抽象一点，兵不见血刃的就能把猴王拉下王位，猴王还得谢谢它。 人类最抽象的是，人脑记忆力有限，于是把想要记住的事情变成了文字和图像记录！比一对一拷贝数据要效率，还不会因为过度压缩而失真。 这样就省去了大脑的二级缓存容量，三级缓存近乎无限，就是记录效率太慢。最近又把三级缓存改成了0101电器信号来记录。这样一级级的精简，效率简直上天。 莫名其妙的，三级缓存成了共享缓存，每个人都能往上面添上一笔。你的经验可以成为别人的经验，别人只要按照你的步骤进行操作就可以复刻出一样的事物。 一个普通人按照百度上面搜的制造方法，搞到原材料可以自己手搓核弹。如果没有前人留下的经验，普通人穷极一生也不会想出核弹这么抽象离谱的东西。 |
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一人成就，全人类都可以成就。一人成佛，世人皆成佛。 太抽象了！这世界上还有这么抽象的事情吗？这个宇宙里面估计都不会有这么抽象的概念。 科幻作品当中经常会有人工智能诞生感情，取代人类，但这种事情近乎不可能。 与人如此相近的黑猩猩，缺少抽象思维这一精简后的副作用，都没能取代人类，人工智能又如何取代呢？ 却少最重要的契机，便是ai永远无法跨过的天堑。这契机用正常方式根本无法获取，你明知道那是什么，可以说简单到不可理喻，但就是无法复刻。 人类能成为霸主，完全是进化过程中的bug，钻了造物主的漏洞。 人一岁时候，智商和身体机还不如同岁的黑猩猩。随着时间推移，抽象思维带来的奇思妙想，会让人迅速反超黑猩猩。同样的事物，黑猩猩因为大脑的枷锁，让它无论如何也无法理解，而正常的人类如同开了挂一样，视枷锁如无物。 某些领域比不过白痴学者综合症，后天学者综合症也无需羡慕，他们说到底是缺陷，而不是比你多了一个脑域组织。一个功能不少的你，也可以做到和他们同样的事情。 真正涉足那个领域，你才会发现他们并不是天才，他们的对事物的理解能力远远比不上你，只是缺陷的衬托之下把他们变成了天才。 抽象作品之所以受到追捧，拍卖高价，是因为那是一个个猛然间迸发出的灵感，看到后让你耳目一新，有种共鸣的感觉，抽象并不意味着无法理解，晦涩难懂。抽象是会心一笑。 如果都觉得某些“艺术”很垃圾，那么不用怀疑，那就是垃圾。 那些所谓的大师，画一些常人无法理解东西，就是垃圾。 ———————————————————— 关于球颜色的争议，其他回答或是博主已经给出了验证，答案很简单，就是一样的。如果真的（题目图中）不一样，也只是因为有损压缩或者其他原因，不影响真实结论：颜色一样的球同样可以造成这种错觉。 颜色不一样，这通常是由于JPEG格式的压缩算法导致的。在JPEG压缩中，某些颜色值的数据可能会被舍弃或近似，从而导致图片颜色失真。 |
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图的作者是德克萨斯大学埃尔帕索分校的大卫·诺维克（David G. Novick）教授。除了这个球，他还做过其他的图片 |
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再放两个例子，比如： |
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这中间的渐变长方形实际上是一种颜色，是因为背景关系看起来不一样。如果把背景裁掉，你会看见这长方是灰色的。 |
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这张裙子，有百分之70以上的会认为这是白色和黄色，还有百分之20以上的人认为这是蓝色和黑色。 这两种回答都是根据大脑的经验来决定的，下面进行说明。先说答案，正确答案为蓝黑色。 |
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被筐起来的裙子部分，颜色一样，在不同对比下，左边看起来为蓝色和黑色，右边看起来为白色和黄色。 |
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对电子设备非常熟悉的人，大脑里会有非常明确的逆光概念，感知到逆光的大脑自动对颜色进行修正。（或许用明亮对比更加合适也说不定。） |
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没有这个概念的人，看到的就是最左边的效果，蓝黑色，没有任何变化。有明亮关系认知概念的人，会根据明亮关系不同，大脑自动对颜色进行校对和补正。也就是会根据背景不同看到以下两种颜色。 |
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————————————————————— 再次分割线 还是有人不信 ，我直接自己画了一个。使用的是同一种颜色。 |
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—————————————————— 圆球里面使用的是同一种颜色，是既定事实。可以通过验证得出结论。 这两个球在别的地方也有争论，因此已经有很多相关专业知名博主验证过了。 对此，我不再进行说明和补充。 于是乎……争议的点，又换到了图片压缩上面……谈论什么jpeg无损压缩，压缩损失忽略不计。 评论里面相信已经有人放过扣掉的小圆点的图片了，和我放的颜色差距很大不是吗？这就是压缩后的结果。 即使用ps去吸色吸我自己画的那个肯定也是不一样，可事实就是一样的，我用的同一种颜色。 我不想再多做补充。 颜色一样是既定事实，可以自己去验证，没必要为了反驳而去揪着一个可以验证的事实不放。 |
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人脑能极其高效快速地进行傅立叶变换。甚至你自身完全感觉不到这个过程。 计算机不行。 我就说这回答咋这两天突然火了，原来是你们这些学信号与系统的崽崽要期末考试了啊？ 我也学的一般，别的忙帮不上，只能内心祝大家一次过～ |
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你做个梦，大脑不发烧、不爆炸、不需要风扇大功率吹，只需要让大脑低功耗运算就可以凭一己之力秒杀几十万块钱的渲染4k视频的机器。 有一个评论值得借鉴：你一个馒头吃下去就能给大脑供能很长时间，想想各种手机电脑计算机要用多少电烧多少煤。 好家伙，3500个顶！！！感谢各位知友的支持，估计这辈子只能火这一次了lol |
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很强大！ 能一眼就从从九幅图中提取相同的要素！ |
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人脑好比诺奖得主团队，cpu好比100万个高中生，gpu相比10亿个小学生。 |
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架构比现有的都好 制程比现在最差的都差。 |
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人体总功耗约70--300W，其中大脑功耗15--30W。 大脑CPU功能对应的功耗约10W，相当于主流笔电低压CPU如AMD锐龙7 5800U，但算力高1千倍以上。 大脑GPU功能对应的功耗＜5W，能耗和主流手机高通骁龙888内置的Adreno 660相当，但算力高10万倍以上。 劣势： 首先，人脑没有浮点运算，甚至没有计算，只有估计：人脑类似于模拟电路，所以没有高精度的浮点运算，基于生物系统极高度的不确定性，人脑只能低精度估计，我们自小训练出来的数学计算能力，是强行训练拟合计算流程，所以效率低到让人发指。 其次，动物和人都需要快速反应能力，所以必须有高速缓存，但受限于＜100m/s的神经速度 ，人类能模拟出来的高速一级缓存极小，极大限制了大脑处理能力。 优势： 可反馈调整连接方式的高深度神经网络，带了了极大的可塑性，而长期自然选择让这一网络调优到极高程度，带来了极强的泛化潜力。 人脑超高并行高延迟的架构类似于GPU，能以极低功耗做到超强的图像分析能力。 总体而言，单说算力，人脑远强于同功率硅基芯片，毕竟人脑就是靠暴力堆算力来部分弥补精度不足和传导过慢。 但高可塑性网络，结合几千年积累的先验知识，才是大脑起飞的终极助力。 |
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我觉得这个很难衡量。 比谁计算加减乘除，微积分运算，计算机爆杀人脑，就是多少年前的80486编程一下算微积分都是瞬间的事情的。计算解析解也不是不行。 |
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计算机计算微积分的解析解 比谁计算很多个简单计算的速度（比如计算1024*1024维度的向量加法与乘法），GPU完爆人脑，你还没读完题的时候人家都结束了。 Y=Ax→=[13−24260.250−1.150.47.10.021047][372.1−4.86]" role="presentation" style="font-size: 100%; display: inline-block; position: relative;">Y=Ax→=[13?24260.250?1.150.47.10.021047][372.1?4.86]Y=A\vec{x}=\left[\matrix{1&3&-2&4\\2&6&0.25&0\\-1.15&0.4&7.1&0.02\\1&0&4&7}\right]\left[\matrix{3\\7\\2.1\\-4.86}\right]\\ 比谁计算卷积速度更快, 似乎还是计算机更快。人类计算循环卷积拿两张纸相对运动算加乘法的时候计算机已经用FFT快速算法得到了答案。 我们熟知的FFT算法实际上是将一个多项式在2n个单位根处展开，将其点值对应相乘，并进行逆变换。然而，由于单位根具有“旋转”的特征（即 ωmj=ωmj+m" role="presentation">ωmj=ωmj+m\omega^j_m=\omega_m^{j+m} ），若多项式次数大于二分之长度，FFT将进行一次长度为2n的循环卷积。Bluestein的算法是解决了在任意长度上的循环卷积问题。 二维卷积同理。 但是，这里放一张图，请数出图中猫的个数： |
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有几只猫呢？ 此时就是最先进的计算机基本上都需要一定的时间才能数出来，而且如果是动图的话，想达到实时输出是非常困难的，更难受的是，计算机处理的每一帧都有可能得到不同的结果。 但是人类可以轻而易举的看出来有多少个。 加一个问题：图中有几只黄色的猫？ 对于之前能处理数毛任务的算法，这个问题一下又成了全新的问题了。但是人类解决几乎不费力气。 还可以提出更多问题：图中有几只虎皮鹦鹉？ |
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虎皮鹦鹉有很多种颜色 即使你不知道虎皮鹦鹉是什么鸟，甚至从来没听说过，你也能立刻得出结论。甚至能看到那只模糊的 |
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但是计算机很难看出这个模糊的鸟也是虎皮鹦鹉 给你只需要看一眼，你就能新建一个分类，然后很好的完成分类任务。 但是计算机不行。 同理，人类做算术问题比计算机慢很多，处理卷积问题也慢很多，但是人类就是能比CNN更快，泛化能力更强，鲁棒性更好。（生物研究表明，人类视觉的认知类似于卷积神经网络，毕竟后者就是仿生的前者）。 究其原因，我认为这主要是“计算模式”不相同造成的。 计算机处理再复杂的算法，都是用“虚拟机”的方式构成的。计算机底层就是一个cpu+内存罢了。cpu还可以拆分为数据路径和程序控制器。所有的算法，都需要基于此运行。计算机能算卷积网络也不是因为它真的包含一个卷积网络，它只是在仿真而已。 但是人脑的神经元之间确是真实存在的。人类无须计算每个神经元的延迟，强度关系，因为在冲动信号过来后，神经元自动的就被激活了。这就像是仿真流体也许需要超级计算机，但是流体的发生一直在我们身边。 |
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比谁的主频高，浮点运算次数快，计算机赢麻了。 比谁能处理实际问题更迅速，没人知道为什么，但是人脑就是比计算机好用。 |
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人脑无敌的存在。 再牛逼的CPU和GPU也不会告诉你碗里的是鸭脖。 |
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苏美尔人认为大脑像弓箭。 迦太基人认为大脑就像缆绳与船帆。 清朝人认为大脑像算盘。 现代人认为大脑像计算机。 ——每个时期的人类都把自己手里最复杂的工具比喻成大脑。 快进到3023年 彼时如果有人说大脑像gpu，就像此时有人说大脑像算盘一样滑稽。 |
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根本没法跟cpu相提并论。 你见过哪个cpu闲的没事胡思乱想。 事情一多脑袋一片空白。 指挥进程大部分全靠潜意识。 干的活也不是特别多，消耗能量还挺高。 用它还要看处理事情，它还很挑剔。 难度低了它不屑，高了它尥蹶子。 时不时还要下达错误指令给其他器官捣乱。 见到喜欢的人，鼓足勇气编出来的语言还tm是乱码，脱口而出就是磕磕巴巴。 遇到美食就指挥口腔流口水。 遇到危险立马怂，指挥的手忙脚乱帮倒忙。 遇到俊男靓女就要分泌多巴胺指挥眼睛多看两眼甚至拔不动腿。 为了自己愉悦让身体不断去接触刺激的东西甚至走上犯罪。 我随便从插五号电池的计算机上扣除个处理器来都比大脑这玩意靠谱好不好。 但是捏…… 人家大脑就是有它不一样的优势。 人脑有个区域叫做脑间。 这个家伙是个信息中介，也就是说，它负责把各类信息传递给大脑。 视觉信息，就传到视觉区域，听觉信息就传到听觉区域，味觉触觉嗅觉，都要经过它。 有些人的脑间就兢兢业业，本本分分，努力让大脑成为一个cpu什么样的信息就老实巴交传递给什么区域。 然而这种类型的人的表现就比较“木讷”俗称，情商低，这类人干事效率是比较高，就是人情世故差点事。 但是有些人的脑间就跟磕了药似的不老实，时不时他们的脑间经常传递视觉信号时给听觉分点，传递听觉时，顺便给味觉分点，然这些信号在各个区域反复横跳。 你是否有过这种感觉，听到某个bgm，脑海里自动匹配了这个bgm对应了什么场景什么剧情。 当这种频率过高，人会出现一个极端反应，精神问题。 而当这种频率出现的恰到好处，这就是人们口中所谓的灵感了。 所以你看好多艺术家，精神层面好多都有正常人不同，因为他们的脑间跟你的不大一样。 正因人类有了这种奇怪的功能，咱们才有了创造了，艺术灵感，幽默感等等等等。 你让cpu干这种信号乱窜的活？怕不是分分钟死机。 所以，还是那句话，都说烂了，人脑的优势就是创造，cpu的优势就是计算，人比不了。 人嫌弃自己手不够硬，制造了石锤石斧。 人嫌自己爪子不够锋利，制造了刀刃。 人嫌自己皮毛不够保暖，制造了衣服。 人嫌自己计算能力不行，制造了计算机。 人嫌自己力气不够大，制造了各类器械。 你看，人的优势始终是创造力，人类永远比不过工具的优势，但人类创造了它们。 这才是人类大脑应该干的事情。 |
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看完大佬们的回答，我只有一个冲动： 这就拿神经元去挖矿！TAT |
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大脑是什么水平的CPU我不知道，我只知道人眼看到的一切都是大脑实时渲染出来的，只这一点，就超越了世界上所有显卡 |
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我不知道。 不过，LSP们可以自测一下。 |
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你的大脑比 CPU 强悍多了。 光是静静地坐着，什么都不做，你的大脑在 30 秒里处理的信息，就超过了哈勃太空望远镜 30 年的工作量。 宇宙中最超凡的东西，就在你的头颅里面。哪怕你穿梭于外太空的每一寸，说不定都找不到任何东西比你两耳之间这两斤半软乎乎如海绵般的物事更神奇、更复杂、功能更强劲的了。 幽默严瑾小科普，带你真正了解大脑的奥秘。 大脑：你的大脑 80% 都是水 |
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「大脑，比天空更辽阔，因为，把它们并排在一起，一个能轻松包含另一个，而且，你也在其中。」 ——艾米莉·迪金森（Emily Dickinson），美国诗人 宇宙中最超凡的东西，就在你的头颅里面。 哪怕你穿梭于外太空的每一寸，说不定都找不到任何东西比你两耳之间这两斤半软乎乎如海绵般的物事更神奇、更复杂、功能更强劲的了。 作为一项纯粹的奇迹，人类的大脑长得毫不起眼。 首先，它有 75%~80% 都是水，其余的主要成分是脂肪和蛋白质。 令人惊讶的是，这三种平平无奇的物质，凝聚起来竟然带来了思考、记忆、视觉、审美，等等。 如果你把大脑从颅骨里拿起来，你肯定会对它是多么柔软感到诧异。 大脑的稠度有着不同的比喻：豆腐、软黄油、稍微煮得过了头的牛奶冻。 大脑的一大悖论是，你对世界所知的一切，都来自一个从未亲眼见过这个世界的器官。 大脑存在于静寂与黑暗当中，就像关在地牢里的囚犯。 它没有疼痛感受器，不折不扣地没有感觉。 它从未感受过温暖的阳光，或温柔的微风。 对你的大脑来说，世界只是一股电脉冲，就像一连串的摩尔斯电码敲击。 从这赤裸裸的中立信息中，大脑为你创造（不折不扣地创造）出一个充满活力、三维立体、在感官上引人入胜的宇宙。 你的大脑就是你。 其他一切都只是管道和支架。 光是静静地坐着，什么都不做，你的大脑在 30 秒里处理的信息，就超过了哈勃太空望远镜 30 年的工作量。 一块 1 立方毫米见方的皮层（就跟一粒沙差不多）可以容纳 2000TB 的信息，足以存储历年来拍摄的电影，包括预告片；要不，就相当于 12 亿册你现在正读的这本书。 按《自然神经科学》（Nature Neuroscience）杂志所说，总的来说，人类大脑可以容纳 200 艾字节（exabytes）的信息，大致相当于「当今世界的所有数字内容」。 如果这还不是宇宙中最非同凡响的东西，那就肯定是还有人类没发现的奇迹。 人们通常把大脑形容成一个饥饿的器官。 它只占我们体重的 2％，但却用去了我们 20% 的能量。 对新生儿来说，大脑的能耗不低于 65％。 这就是婴儿总是在睡觉（因为不断发育的大脑把他们累坏了）以及婴儿有着大量的身体脂肪的原因（脂肪将在需要时充当能量储备）。 你的肌肉所用的能量其实更多（约占 1/4），但你拥有大量的肌肉；按每单位物质来算，大脑是我们所有器官里最为昂贵的。 但它也非常高效。 你的大脑每天只需要大约 400 卡路里的能量，差不多相当于你吃掉一块蓝莓松饼。 试着用一块松饼的能量让你的笔记本电脑运行 24 小时，看看它会怎么样。 与身体的其他部位不同，不管你做什么，大脑都以稳定的速度燃烧 400 卡路里。 艰难的思考没法让你变得更苗条。 事实上，它似乎并不带来任何好处。 加利福尼亚大学欧文分校一位名叫理查德·海尔（Richard Haier）的学者使用正电子发射断层扫描仪发现，最辛苦运转模式下的大脑，效率往往最低。 他发现，大脑最高效的工作方式，是快速解决任务，接着就进入待机模式。 尽管大脑具备种种神奇的能力，但大脑并不为人类所独有。 我们跟狗或者仓鼠使用完全相同的元件：神经元、轴突、神经节等。 鲸鱼和大象的大脑比我们大得多，虽说这两种动物也有更庞大的身躯。 但哪怕是把一只老鼠按比例放大到人类大小，它的大脑也一样大，许多鸟类的表现甚至更好。 人类的大脑没我们之前想象的那么威风。 多年来，据说人脑有 1000 亿个神经细胞或神经元，但 2015 年，巴西神经科学家苏珊娜·埃尔库拉诺-乌泽尔（Suzana Herculano-Houzel）经仔细评估后发现，这个数字似乎应该是 86 亿——可谓是极大地缩水了。 其他细胞大多是紧凑的球形，神经元不一样。 神经元长而多筋，能更好地将电信号从一个传递到另一个。 神经元的主索叫轴突。 末端分裂成树枝状延伸部分，叫树突，可多达 40 万条。 神经细胞末端之间的微小空间称为突触。 每个神经元与成千上万的其他神经元相连，建立起数万万亿的连接——用神经科学家大卫·伊格曼 David Eagleman)的说法，「1 立方厘米脑组织里的连接就多得跟银河系中的恒星一样」。 我们智力的来源，就在于突触复杂的纠缠，而非之前所认为的神经元数量。 对我们的大脑来说，最奇怪又最不同寻常的地方在于，它基本算不上是必需品。 为了在地球上生存，你不必拥有创作音乐或探讨哲学的能力：真的，你只需要比四足动物聪明就够了——所以，为什么我们会投入那么多的精力，承担那么多风险，产生并不真正必要的心智能力呢？不过，这件事，你的大脑不会告诉你——当然，它不会告诉你的事情还很多，这只是其中之一。 大脑是所有器官中最为复杂者，毫无疑问比身体任何其他部位都有着更多值得一提的特点和标志，但基本上，它分为三部分。 最靠上的，不管是从字面上还是比喻上看，是端脑（cerebrum），它填充了大部分的颅穹窿，是我们在想到「大脑」时通常会想到的部分。 端脑（cerebrum 来自拉丁语里的「大脑」）是我们所有高级职能的所在地。 它分为两个半球，每个半球主要与身体的一侧相关，但出于未知的原因，绝大多数的神经界限都是交叉的，因此大脑的右侧控制身体的左侧，大脑的左侧控制身体的右侧。 这两个半球由一条被称为胼胝体（corpus callosum，在拉丁语里的意思是「强硬的材料」，按字面意思则是「坚硬的身体」）的带状结构连接起来。 大脑因为深深的沟壑而产生褶皱，凹陷的部分叫裂缝，凸起的部分叫脑回，这为它带来了更大的表面积。 对于这些遍布大脑的凹缝和凸脊的确切模式，每个人都是独一无二的（就跟你的指纹一样独一无二），但它是否与你的智力、气质或其他任何东西存在关系，那就没人知道了。 大脑的各个半球进一步分为四叶——额叶、顶叶、颞叶和枕叶，分别广泛地擅长特定功能。 顶叶管理感官输入，如触摸和温度。 枕叶处理视觉信息，颞叶主要管理听觉信息，但它也帮忙处理视觉信息。 好些年来，人们知道，当我们看到另一张面孔时，颞叶上的六个区域（叫作「面部识别区域」）会兴奋起来，尽管到底是我脸上的哪一部分激活了你大脑里的哪一块面部识别部位，似乎基本上还不能确定。 额叶是大脑高级功能的所在地，负责推理、预见、解决问题、控制情绪等。 它也是负责个性（也就是我们是什么样的人）的地方。 讽刺的是，一如奥利弗·萨克斯（Oliver Sacks）所说，额叶是最后才得以破译的大脑部位。 「就算在我自己的医学生时代，它们也叫作『沉默的额叶』。」 2001 年，他这样写道。 这并不是因为人们认为额叶没有功能，而是因为额叶的功能并未显露。 在端脑下方，头部正后方跟颈背相接的地方，驻守着小脑（cerebellum，拉丁语的意思是「小的大脑」）。 虽然小脑只占颅腔的 10％，但它有着超过一半的大脑神经元。 这里神经元众多，不是因为小脑要从事大量的思考，而是因为它控制平衡和复杂运动，这需要大量的神经接线。 在大脑的基座往下，有一条像电梯井似的、连接大脑与脊柱以及身体其余地方的东西，这是大脑最古老的部位：脑干。 它掌管我们更为基本的运作：睡觉、呼吸、保持心跳。 脑干并未得到大众意识的太多关注，但它对我们的存在至关重要：在英国，脑干死亡，是衡量人类死亡的基本准绳。 如同撒在水果蛋糕上的坚果一般分散在大脑里的，是许多较小的结构——下丘脑、杏仁核、海马体、终脑、透明中隔、缰连合、内嗅皮质，以及其他十来个类似结构——它们统称边缘系统（limbic system，来自拉丁语的 limbus，意思是「外围的」）。 除非它们犯了错，否则，人很容易一辈子也听不到有关这些部位的任何一个字眼儿。 举例来说，基底神经节在运动、语言和思考方面扮演着重要角色，但通常，只有当它们退化并导致帕金森病时，才会引起人们的注意。 尽管边缘系统默默无闻，体积也不够显眼，但这些结构在我们的幸福中扮演着基础角色：控制和调节记忆、食欲、情绪、困倦和警觉，以及感官信息处理等基本过程。 「边缘系统」的概念是 1952 年美国神经科学家保罗·麦克莱恩（Paul D. MacLean）提出的，但直到今天，还不是所有神经科学家都认同这些组件构成了一套连贯的系统。 许多人认为，它们只是若干不同的部分，连接在一起只是因为它们关注的是身体表现而非思考表现。 边缘系统最重要的组成部分是一个叫作下丘脑的小小发电室，与其说它是一个结构，不如说它是一束神经细胞更为准确。 它的名字并没有描述它的作用，而是指它所在的位置：丘脑之下。 （丘脑，thalamus，意思是「内室」，类似感官信息中继站，是大脑的重要组成部分——这里显然不是说大脑有哪个部分不重要，而是说丘脑并不是边缘系统的组成部分。）说来奇怪，下丘脑的样子太不起眼了。 它只有花生大小，重量仅为 1/10 盎司（3 克），但却控制着身体大部分最为重要的化学成分。 它调制性功能，控制饥饿和口渴，监测血糖和盐分，决定你何时需要睡觉。 它甚至有可能在人的衰老快慢速度中扮演一定的角色。 你身为人类的成败，在很大程度上依赖于自己脑袋中央这个小小的东西。 海马体是铸就记忆的核心（seahorse 这个名字来源于希腊人的「seahorse」海马，因为两者有着外形上的相似之处）。 杏仁核（希腊语里「杏」的意思）专门处理强烈而紧张的情绪，如恐惧、愤怒、焦虑，各种各样的恐惧症。 杏仁核遭到破坏的人，是真真正正的无所畏惧，他们往往还无法识别他人的恐惧。 我们睡着的时候，杏仁核变得特别活泼，因此说不定可以解释为什么我们的梦境常常令人不安。 噩梦兴许只是杏仁核在给自己减负。 考虑到大脑已经被人类做过如此长时间又如此彻底的研究，有一件事就显得很扎眼：其实，大量基础的东西我们仍然不知道，或者至少说无法普遍认同。 比如说，意识究竟是什么？一种想法到底是什么？ 「想法」不是你能装在罐子里，涂抹在显微镜涂片上的东西，但它显然是一种真实而明确的事物。 思考是我们最关键也最神奇的才能，但在深刻的生理意义上，我们并不真正了解思维是什么。 记忆的情况大致相同。 我们对记忆怎样组装、怎样存储、存储在何处有很多认识，但却不太清楚为什么我们留下了某些记忆，却放弃了另一些。 它显然与实际价值或效用没太大关系。 我能清楚记得 1964 年圣路易斯红雀棒球队的全体首发阵容，可 1964 年一过完，这件事对我来说就没什么意义了，而且其实也没什么用处；然而，我记不得自己的手机号码，记不得我在大型停车场把车停在了哪里；我妻子让我去超市买三样东西，第三样到底是什么我怎么也回想不起来，我记不得诸如此类毫无疑问比记住 1964 年红雀队球员更紧急、更必要的事情（我得顺嘴啰唆一下：这些队员分别是蒂姆·麦卡弗、比尔·怀特、朱利安·贾维尔、迪克·格罗特、肯·鲍耶、罗·布鲁克、科特·弗拉德和麦克·香农）。 总之，有关大脑，我们还有大量的东西有待了解，也有很多东西我们可能永远也无法了解。 但我们已经知道的一些事情，跟我们还不知道的事情相比，至少是同等程度地令人惊讶。 就以我们怎样看（或者说得更准确些，大脑怎样告诉我们该看些什么）为例吧。 现在，朝你身边四下看一看。 眼睛每秒向大脑发送 1000 亿个信号。 但这只是故事的一部分。 当你「看到」某样东西，只有大约 10％的信息来自视神经。 大脑的其他部分要解构信号——识别面部、阐释动作、识别危险。 换句话说，「看」的最重要部分不在于接收视觉图像，而是理解它们。 对于每一次视觉输入，信息都要花一段微小但可感知的时间（大约 200 毫秒，或者 1/5 秒），顺着视神经传输到大脑当中，再由大脑进行处理和阐释。 在需要快速做出反应的时候（比如看到迎面而来的汽车赶紧往回退，或是躲开一记头部击打）， 1/5 秒可算不上微不足道的时间跨度，为了帮助我们更好地应对这种时间上的滞后，大脑做了一件真正非同凡响的事情：它不断地预测世界在 1/5 秒后的样子，并告诉我们，这就是「当下」。 这也就是说，我们永远也无法看到世界在这个瞬间的样子，我们看到的是片刻之后的将来是什么样子。 换句话说，我们一辈子都生活在一个还不存在的世界里。 为了你好，大脑会以很多方式欺骗你。 声音和光线以极为不同的速度抵达你——我们经常会碰到这样的现象：我们听到有飞机从头顶飞过，抬起头来却发现，声音来自天空的一个位置，飞机却正在另一个位置静悄悄地移动。 而在更贴近你身边的世界，大脑往往会抹除这些差异，让你感觉到所有的刺激是同时到达的。 大脑以类似方式制造了构成我们感官的所有组件。 光子没有颜色，声波不发音，嗅觉分子没有气味，这是存在既定的事实，都很奇怪，也有违直觉。 英国医生兼作家詹姆斯·勒法努（James Le Fanu）说：「我们有一种无法抵挡的印象，即树木的绿色和天空的蓝色，就像通过一扇敞开的窗户似的穿过我们的眼睛；然而，与视网膜碰撞的光线粒子没有颜色，一如震动鼓膜的声波是沉默的，气味分子完全没有气味。它们是在空间中穿行的看不见的、无重量的、亚原子级别的物质粒子。」 生命的丰富多彩，来自你头脑的创造。 你看到的并非事物的本来面貌，而只是大脑告诉你的样子，这两者完全不是一回事。 以一块肥皂为例。 你是否想过，不管肥皂是什么颜色，肥皂的泡沫为什么总是白色呢？不是因为肥皂在润湿和摩擦后会以某种方式改变颜色。 从分子上看，它跟以前完全一样，只不过，泡沫以不同的方式反射光线。 沙滩上拍打来的海浪也是一个道理，幽蓝碧绿的水、白色的泡沫，其他许多现象亦如此。 颜色不是固定的现实，而只是一种感知。 你兴许曾做过这样一道错觉测试题：你要先凝视一个红色方块 15~20 秒，接着，把你的视线转移到一张白纸上，在片刻之间，你似乎能看到白纸上有一个幽灵般的蓝绿色方块。 这一残像是眼睛里一些光感受器因劳动强度过大而太过疲惫带来的结果，这里与我们所说主题相关的地方在于，蓝绿色方块并不存在，它只存在于你的想象当中。 从极为真切的意义上说，所有颜色都是这样。 你的大脑还非常擅长发现模式，从混乱中确定秩序，如以下两个广为人知的错觉所示： |
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在第一幅插图中，大多数人只看到随机的污点，直到有人告诉他们，画中包含了一条斑点狗，突然之间，几乎所有人的大脑都填补了缺失的边缘，理解了整个构图。 这种错觉可以追溯到 20 世纪 60 年代，但似乎没有人记录下是谁创造了它。 第二幅插图的来历更清楚。 它被称为卡尼萨三角，以意大利心理学家盖塔诺·卡尼萨（Gaetano Kanizsa）之姓得名，卡尼萨 1955 年创建了这一图形。 图中其实没有三角形，只不过，大脑为你放了一个。 大脑会为你做所有这些事情，是因为设计它的用意就是想方设法地帮助你。 然而，吊诡的是，它也惊人地不可靠。 几年前，加利福尼亚大学欧文分校的心理学家伊丽莎白·洛夫图斯（Elizabeth Loftus）发现，通过错误的暗示往人的脑袋里植入完全错误的记忆，完全能误导人们，让他们相信自己小时候曾经在百货商店或购物中心里惨痛地迷过路，或者被迪士尼乐园的邦尼兔拥抱过（哪怕这些事情从未发生过）（请注意，邦尼兔不是迪士尼的角色，也从来没去过迪士尼乐园）。 她向人们展示孩提时的照片，而这些照片里的图像是做了手脚的，显得像是当事人曾坐在热气球里，通常，受试者会突然回忆起当时的经历，并兴奋地描述起来，哪怕所有这些经历从未发生过。 现在，你或许认为，自己绝不会这么容易上当，你也许是对的（只有大约 1/3 的人容易上当），但另一些证据表明，面对哪怕是最生动的事件，我们所有人仍有可能做出完全错误的回忆。 2001 年 9 月 11 日纽约世界贸易中心灾难性事件过后，伊利诺伊大学的心理学家立刻找来 700 人，详细地询问他们听说这件事时身在何处、在干什么。 一年后，心理学家向同一批人提出同样的问题，发现近一半的人明显地出现了前后矛盾，他们把听说灾难时的自己放到了不同的地方，认为自己当时在看电视（其实却是在听收音机）等，他们根本没有意识到自己的记忆发生了变化。 （就连我自己也不例外，我生动地记得事件发生时，自己在新罕布什尔州跟两个孩子一起看直播，但我后来才知道，孩子之一那时其实在英格兰。） 记忆存储是特质性的，而且杂乱得几近奇怪。 思维将每一段记忆分解成不同组成部分（名字、面孔、位置、背景、摸起来是什么感觉、是活的还是死的），再将这些部分发送到不同的地方，等以后需要的时候再重新组装起来。 一个一闪而过的念头或记忆，可以让散布在整个大脑的数百万神经元点火启动。 此外，出于完全未知的原因，这些记忆碎片会随着时间的推移而移动，从皮层的这一部分迁徙到那一部分。 这就难怪我们会弄混细节了。 由此而来的结果是，记忆不像文件柜里的文件是固定的永久性记录，它更模糊多变。 2013 年，伊丽莎白·洛夫图斯在一场采访中说：「它更像是维基百科页面，你可以动手去修改它，其他人也可以。」 ? 本内容版权为知乎及版权方所有，侵权必究 |
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秒杀现在市场所有gpu，但是被二十年前cpu吊打，运算能力极其拉夸，但是建模处理渲染等等都很强，做个梦的低耗状况下都是3a大作级水准，而你电脑可以运行3a但是不能长时间运行。 大脑gpu五十年内杠杠的，超过五十年开始慢慢出现各种问题。各位的显卡，天天打游戏的话，不知道能撑5年10年吗。 24帧构成动画，但是60帧和一百帧两百帧各位也能感觉到流畅度不同，1k屏幕2k屏幕也能感受到差别。耳机发烧友的耳朵能清楚感受到哪些万把块的千把块的几百块的耳机的差距。这些功能只是由大脑皮层的颞部和枕部负责 中央前回和中央回负责运动，这似乎没什么厉害的，但是加上小脑的神级渲染，各位学过骑自行车么，虽然两腿蹬，但是花几天学会之后，小石头小坑呀的，吹风天，骑快骑慢，一边骑一边躲路上电动车，这算力杠杠的。还有说话，写字，阅读，听，颞叶小小四块大脑负责。光说写字，13亿人13亿钟字迹，但只要字不太离谱你都能认出来，还有说，200-2000的赫兹能传递多少信息，简简单单变点点就是不同的意思，说话不算什么，北方方言大家都能听懂也勉勉强强吊打电脑，最离谱的是语气语调也能传达不同信息。 电子的未来比大脑强，毕竟cpu和gpu电子级别的，11个9纯度的硅，现在买的顶流芯片已经4nm制程，而人的细胞还是um级别制程，但算法和架构上某些领域还是很领先的。毕竟，现在顶尖芯片都还是人设计出来的，而不是上一代芯片设计出来的 |
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算力很垃圾 还不如几百个晶体管组成的计算器 算法很牛逼 看到的东西都是实时渲染还没有噪点 |
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