人會犯錯，機器不會犯錯。一筆閣 www.yibige.com

    萊斯利*蘭伯特離開天堂鎮後的好幾天裏，方然腦海中，都會時常浮現出這句話。

    在與蘭伯特見面前，憑藉自己的思考，方然就差不多想到了這一點，也曾因此而心生迷惘，甚至懷疑人在與機器的競爭中前景堪憂。

    事實是明擺着的，在十年前、二十年前，如果哪個人說未來某一天，計算機上運行的人工智能程序，會在大多數智力勞動中超越了人類，不僅聯邦民眾會覺得這是在胡說八道，it業界的大多數人也會難以相信。

    但是在今天，計算機戰勝人的場面，早已不僅僅局限於象棋、或者圍棋的賽場上。

    當今時代，究竟還有什麼樣的智力勞動，是人工智能辦不到，必須依靠人才能進行的呢，有，當然有，但這樣的場合，正在隨ai能力的提升而變得越來越少。

    趨勢，是十分明顯的，即便在「計算機的能力是否有極限」上取得共識，告別萊斯利*蘭伯特後的若干天裏，方然還是在縝密思考後承認，傳統電子計算機的能力上限，還十分遙遠，哪怕考慮到超級計算機的架構損失。

    堆疊更多的物理核心，建造更巨大的超級計算機，這條路的終點，也許不遠。

    但觀察現今的微電子、集成電路領域，迄今為止，人類尚未觸及「單個原子」的電晶體之理論上限，按現在的發展速度推演，達到這一極限，怎麼說也還需要二十年、甚至更長的時間才可以。

    今天的超級計算機，和運行其上的ai，十分強大，但未來還會更強大。

    而人，一個人的頭腦，受限於先天架構與體積、能耗的限制，卻幾乎沒辦法提升性能。

    人腦的算力究竟有多大呢，這個問題，歷史上曾引發熱烈的討論，和徒勞的爭論，事實上在現代電子計算機出現之前，人類並沒有找到一種合適的度量手段，來衡量人類自身（其實就是大腦）的處理能力。

    在電子計算機出現之後，對照計算機與人的工作方式，在一些數學、邏輯運算方面，兩者才有了起碼的對比可能。

    自然，在這樣的對比中，一開始人所遭遇的就是慘敗。

    世界上第一台通用電子計算機，eniac，佔地面積和能耗都令人印象深刻，故障率也高至幾分鐘就可能停機一次，但這樣的龐然大物，卻能每秒鐘完成5，000次加法。

    電子計算機，從一開始降生時起，就將人類的計算能力遠遠拋在身後。

    時至今日，「走鵑」這樣的超級計算機，每秒能完成的加法次數已達到500~750eflops，如此巨大的數字，很難讓人有一個直觀的印象，可以說，這樣的超級計算機，如果和人比試算加法，那麼其一秒鐘的計算次數就接近十萬億億，遠遠超出人類有史以來全部個體畢生所能做的加法次數之和。

    超級計算機運行一秒鐘，就碾壓了有史以來全部人類的總和，這樣看來，似乎創造出計算機的人（腦），其智慧、算力，在創造之物面前實不值一提。

    但很快，人們便意識到，大腦能進行的智力活動，遠不只有加減乘除這樣簡單。

    單純比較數學運算，做加法，人的計算速度遠遠遜色於電子計算機，起初這事實令一部分人深感悲觀，計算機領域的業內人士卻不以為然，道理很簡單，電子計算機是人專為計算而創造出來的東西，可是大腦，其所面對的任務，卻絕不是單靠加法就能解決的。

    在嘗試解決複雜問題時，計算機，只會加減乘除並無濟於事，一切都要依賴算法。

    繼而，問題越複雜，算法（一般而言）也會越複雜，依靠邏輯電路而完成加法、繼而用無數加法器拼湊出複雜計算能力的電子計算機，就日益陷入到計算量暴增、有時甚至是不切實際的算法複雜度之深淵中。

    時至今日，不論ai、還是計算機，都取得了十分驚人的成就。

    但這一論斷，卻並沒有過時，而是在計算機算力不斷提升的背景下，越發凸顯出來。

    今天的電子計算機，搭配適當的軟件，能做什麼呢，從自動駕駛到實時翻譯，或者，掌控「全產機」這樣龐大的生產體系，讓體系中的幾百個生產部門，上萬個生產單元里的數百萬台各類設備協同運作，所有這一切，都是人類力所不及