“計算機模擬人的意識活動”，與“計算機從事人的科學研究”，兩者彼此等價，這應該算是一個極其重要的發現。
至於原因，梳理一直以來的思路，答案其實很明顯。
迄今為止出現的計算機係統，單論速度，遠遠超越了人腦的等效算力，這樣講並沒有原則性的錯誤，雖然直到今，人類仍未弄清人腦的計算能力，但根據人與計算機在完成典型任務時的表現，也能得出一個大致的判斷。
從自動駕駛，到同聲傳譯，再到19*19路的圍棋對抗，計算機在一項項任務中勝過了人類，對應的人腦算力之上限，也在不斷提升。
但這種提升，不僅在理論上無法一直持續，在實踐中也一樣辦不到。
與現代計算機類似，人腦，可以粗略的看做一台通用計算機，內置大量任務的算法，雖然隻有大腦、腦/植物神經係統這兩個不對稱核心，也就是實際上的單線程，但通過執行不同的任務算法，可以完成許多截然不同的工作。
功能多樣，但，並不能用一係列任務的等效算力之和，作為人腦的預測算力。
正如計算機的算力，決不能用運行所有算法時體現出的算力，簡單疊加，這是一個很淺顯的低級錯誤。
故而估測人腦的（最大）算力，隻需盤點所有能被計算機替代的任務中，哪一種所需的算力最大，而在I領域極大發展的今，要做到這一點，相比幾十年、甚至十幾年前的情形，更要容易得多。
譬如圍棋，曾經令人工智能束手無策，甚至一流AI都無法戰勝人類業餘圍棋選手，在十幾年前才逐漸逆轉。
時至今日，在劇變的大背景下，圍棋人工智能的發展速度已很遲緩。
原因用不著多解釋，在新時代奴隸製的簡單再生產態勢下，作為人類的一種精神活動，對生產體係並無任何助益、而僅僅隻是頭腦鍛煉與消遣的圍棋，早已淡出AI研究者的視線，這方麵的研究接近停滯，也是再正常不過。
資產主義社會中，一切社會活動，歸根結底都是利益在推動。
到了新時代的奴隸製，情況，是稍有改變，不排除某些頂層對圍棋是饒有興致，願意投入資源進行一些研究。
但，在AI棋力已經碾壓人類的這時代，少數頂層、有產者對圍棋的興趣，很容易被已有成果所滿足，繼續研發更強棋力之AI的動機幾乎不複存在，近十年來，AI棋力的進步幅度也的確很有限。
即便如此，到了西曆1489年，圍棋AI的棋力早已遠勝於人。
進而，用圍棋AI所需的算力，來衡量同等棋力之人的大腦“算力”，其可信度也一直在提升，精度也隨之亦然。
原理是很顯明的，人類，其中的頂尖棋手，哪怕並非生命中的每一分、每一秒都在下棋、思考棋術，認為其大腦的算力峰值，會出現在執行“對弈”這件事的時候，這假設是十分合理而難以辯駁的。
繼而，同等棋力AI所需的算力，就可以大致當做棋手之腦的等效算力。 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>