刘慈欣《圆》中的人力计算阵能在现实中实现吗？
要回答这个问题，我们需要拆解人力计算阵的核心构成和运作机制，并将其与现实世界的技术能力进行对照。
人力计算阵的核心要素拆解：
1. 个体计算单元： 在《圆》中，每一个参与计算的人类个体，都相当于一个基础的计算单元。他们接收指令，执行简单的逻辑运算（例如二进制的0和1的判断、存储、传递），并将结果传递给下一个单元。
2. 信息传递网络： 整个计算阵是一个庞大且有序的网络。信息的传递并非随意的，而是通过预设的路径和机制，确保数据能够被准确无误地从一个计算单元传送到另一个。在书中，这可能涉及到物理上的引导、灯光信号、甚至更精密的交流方式。
3. 指令系统与程序： 核心在于如何将复杂的计算任务，分解成无数个简单、微小的指令，并分配给个体。这些指令的集合，构成了一个完整的“程序”。
4. 协调与同步机制： 为了保证整个计算阵的运行效率和准确性，需要一套强大的协调和同步机制。这确保了各个单元不会乱序执行，信息传递也不会出现瓶颈或丢失。
5. 输入/输出接口： 计算阵需要与外部世界进行交互，接收输入数据，并输出计算结果。
与现实世界对照分析：
1. 个体计算单元的能力：
基础计算能力： 人类确实具备进行简单逻辑运算的能力。比如，一个人可以被告知“如果看到红色信号灯，就举起右手；如果看到蓝色信号灯，就放下右手”，这就是一个简单的“如果那么”逻辑判断。
局限性： 然而，人类的计算速度、精确度和稳定性与电子元件相比，存在巨大鸿沟。
速度： 人类处理信息的速度非常慢。一个电子晶体管每秒可以进行数十亿次开关操作，而人脑即使在最专注的情况下，其反应速度也远不及此。
精确性： 人类容易受到疲劳、注意力分散、情绪波动等因素影响，导致错误率远高于电子设备。在需要极高精度（例如科学计算、金融交易）的场景下，人类的可靠性几乎为零。
记忆与存储： 人类记忆的容量和检索速度是有限的。虽然可以通过多人协作扩展存储，但效率低下且容易出错。
2. 信息传递网络：
可行性： 在物理空间上构建一个庞大的人员网络是可行的，就像古代的烽火传信或者现代的军队通信一样。
局限性：
规模： 要达到现代计算机的计算量，所需的人员规模将是天文数字，几乎不可能在现实空间中容纳和组织。
效率： 信息在人员之间传递，需要物理上的移动或交流，速度受制于人的移动和沟通能力。即使使用信号灯等方式，延迟也会非常显著。
复杂性： 管理如此庞大的信息传递网络，需要极其复杂的路由和调度系统，其本身的管理成本和复杂度可能远超计算任务本身的难度。
3. 指令系统与程序：
可行性： 将复杂任务分解为简单指令是计算机科学的基础。在理论上，任何可计算的问题都可以分解到足够细粒度的基本逻辑操作。
局限性：
分解难度： 将一个复杂算法（例如模拟天气、训练深度学习模型）分解到每一个“人”都能执行的微小指令，这个分解过程本身就是一项极其艰巨的任务。它需要对算法有极深的理解，并且要考虑到人类的认知和操作能力。
指令长度和复杂度： 分解到最后，指令会非常细碎，每个人的指令集会非常庞大且重复性极高，这会消耗大量精力，也增加了出错的可能性。
4. 协调与同步机制：
可行性： 人类社会本身就存在各种协作和同步机制（例如工厂流水线、军队的指挥体系）。
局限性：
实时性： 在大规模人力计算阵中，要实现亚毫秒级的同步几乎是不可能的。这会导致计算结果的不确定性和错误。
管理难度： 协调数百万甚至数十亿个独立个体的行为，并确保他们以正确的时序和顺序工作，这需要的管理系统和领导者层级将是难以想象的。任何一个环节的失误都可能导致整个计算阵崩溃。
5. 输入/输出接口：
可行性： 通过人工输入和输出是可行的，例如，有人负责将数据写在纸上，再由其他人传递，最终汇集起来。
局限性：
效率瓶颈： 输入和输出环节将成为巨大的性能瓶颈。一次完整的计算可能需要耗费大量人力进行数据录入和结果整理，其效率低下得令人发指。
数据量： 现代计算处理的数据量动辄以PB（拍字节）计，通过人工方式输入如此庞大的数据量，所需时间将超越任何实际意义。
从“理论上可行”到“实践上不可能”：
尽管理论上，我们可以想象将计算分解到人类可以执行的最小单位，并构建一个庞大的人员网络来执行。但当我们将这个设想置于现实世界的物理规律、人类生理极限和工程可行性考量下时，人力计算阵在实际中是几乎不可能实现的。
我们可以将其理解为一种“概念上的计算”，而非“工程上的实现”。它的价值在于启发我们思考计算的本质，以及在极端条件下，人类组织和协作的潜力。
为什么刘慈欣会设想这样的场景？
哲学和象征意义： 在《圆》中，人力计算阵不仅仅是一个计算工具，更是对人类集体智慧、奉献精神以及在绝境中生存和发展的深刻隐喻。在宇宙尺度下，个体渺小，但汇聚起来的力量却是巨大的。
对抗极端环境： 面对资源匮乏、技术退化等极端情况，人力计算阵是一种不得已而为之的解决方式，体现了人类在绝境中的创造力和韧性。
对计算本质的思考： 它将我们从电子的、硅基的计算方式中解放出来，让我们思考“计算”本身是否可以由不同的媒介来实现。
结论：
总而言之，刘慈欣《圆》中的人力计算阵，是一个极具想象力的科幻构想，它在概念上描绘了将人类组织起来进行计算的可能性。然而，从现实工程和技术可行性的角度来看，由于人类个体在计算速度、精度、稳定性和信息传递效率上的根本性限制，以及组织和管理如此庞大的人力计算阵所面临的巨大挑战，它在现实中是无法实现的。它更多地是一种文学上的隐喻和对人类潜力的哲学探讨，而非一个可以被工程化实现的具体方案。
网友意见
『人列计算机』毫无疑问是可以实现的，原理上毫无问题，只是效率太低，成本太高。
这里有些朋友觉得有争议，因为『人力原件』容易出错。其实这些问题在计算机设计中都有考虑到。
计算机工作的时候，原件出错很常见。如今家用的 Intel i9 CPU 里有百亿个晶体管，原件的精密程度达到了几十纳米级别，这等精密的器件受到微小的扰动，就可能出现电平翻转，输出错误。
再譬如说，网络传输过程中，电子信号通过上千公里线路、多级路由的传输，受到无数干扰，这个过程中数据更是会出现很多错误。
元件出现错误是必然的，而且时刻都在发生。但我们的AIPC（划掉）依然可以正常地工作，从网上下的片也不会变成一堆马赛克。
我们主要是依靠计算容错技术来解决这个问题。在计算、存储和数据传输中会通过冗余和校验，使得即使部分原件出错，也能得到正确的结果。当然了，任何技术都不能保证计算绝对可靠，但以小说中的人列计算机的规模，我们不难通过合理设计得到统计学意义上正确的结果。
顺便赞一下刘慈欣先生。他在《三体》里描写的『人列计算机』这个情节和设定非常精彩，也给很多人（比如当年的我）科普了现代计算机的冯诺依曼结构。
我在中学时代追完了《三体》连载，书中无处不在的科学设定让我对数学、计算机、纳米科技等等有了一些直观了解，它好似为一个少年打开了新世界大门，激发了我无穷的的兴趣。如今我已经从事高性能计算行业多年。感谢大刘！
拜读大家的讨论，颇有感触。我点进这个问题本以为可以看到计算机知识的科普，后来才发现我naive了。这里最有用的是防骗科普，非常形象生动地展示了『某些人是如何对自己一无所知的概念高谈阔论的』。
科学技术发展到今天，各学科的专业壁垒很强。很多工程技术中的细节，都是大量技术人员呕心沥血解决的，非本专业的人可能完全不懂之中奥妙，这属于正常现象。
但在自己不了解的领域里最好不要想当然，甚至不懂装懂误导人。比如这里就有个答主一直坚持说：
人一定会出错，只要有一个士兵出错，这个错误造成的影响就会导致整个计算出错。
这就属于常识错误。照此人空想中的“一错全错”的设计，拥有大量原件的计算机系统根本就没法工作。
关于容错技术，已经有大量的人他的评论区里为其科普。然而这位答主起初拼命反驳，后来又将观点转变一百八十度，修改为：“我其实早就了解容错技术，但按照小说设定，三百万人太少，无法实现计算冗余” 云云。这就属于越狡辩越暴露出自己缺乏常识。为了防止有知友被其误导，就多说两句，指出他的水平。
首先看看他的自辩：
敢问你们给计算单元和存储单元以及同步单元都备上校验系统，小说里那些军队组成的计算机系统还能运行多复杂的程序？
谁要不服气你就来给我算算小说里要计算圆周率多少位需要寄存多少中间结果，这些中间结果需要多少内存来保存，然后你们再算算三百万军队还剩多少可以用来构建计算单元和你们所谓的冗余？算出来确定可以做冗余我就服气。
这种『我主张，你举证，我一张嘴，你跑断腿』的诡辩套路应该不需要我多吐槽了。然而事实上稍有计算机常识的人就知道——开创了x86 时代的 Intel 8086 处理器，晶体管数量不到三万个，已经实现了非常完善的计算单元和 Cache 等组件。而内存的元件数量更是远远低于处理器。用三百万人实现计算机完全没有设计上的问题。
即使该答主不懂计算机体系结构，实在设想不出原理，只要在章口就来之前稍微去了解点常识，也不至于犯这种错误，更不至于如此“自信”到拿这种问题来跟人叫阵。
更不要说“计算圆周率”这种简单的级数迭代问题竟然被该答主当做“需要寄存很多中间结果”的难题来挑战别人，这就连自己可怜的数学水平都暴露了。
至于说到存储，那位答主的观点如下：
别忘了8个士兵才只是一个字节的存储量，你三百万士兵还不够1MB
这种用每个人存储个 1bit 的超高智商设计，充满智慧和想象力实在令人无法吐槽。而且刘慈欣在三体小说里还专门提到过实现存储的一种思路，一个人即使不懂相关知识，只要在信口开河之前去看过他的小说，都不会闹这种笑话（当然我也知道有些人看再多遍书也等于白看，但总比不看的好）。
蛮有意思的是这位答主能够洋洋得意地拿所谓『内存不到1MB』说事，又暴露了他常识的匮乏。实现小说中的计算功能，远远用不到MB这个数量级的内存。这其实都不需要任何计算机体系结构的知识，只要知道经典的 IBM PC，它的低配版内存只有 16KB。而早期计算机的内存容量就更加有限。
IBM PC 之类的里程碑式产品，对于稍微了解计算机发展史的朋友们来说可谓常识，不过对于那位答主来说可能远远超纲了。当然他没准还觉得 IBM PC 还算不出圆周率。
没戏。
那运算效率估计还比不上熟练的算盘。。。
你觉得为啥电子管计算机那么大一坨为啥算力还比不上今天的智能闹钟。
每一个逻辑门（倒霉蛋）的作动速度实在是太慢了，就翻转个状态要花半秒多。。。
逻辑门（倒霉蛋）之间的通信速度太慢了，就相邻的俩至少就需要0.1s交换最简单的数据
逻辑门本身的耐力太差了，大概极限运行一整天？？个别特别忙的倒霉蛋估计五分钟就能累趴下，换人这种行为就是明摆着增加出错概率。。。
逻辑门太大了导致整个元件体积严重超标，
逻辑门的可靠性太差了，确实硬件有纠错，但是人类还是没有物理规则主导下的电子元件可靠，这玩意的错误概率远高于现在的计算机
逻辑门太少了。那点晶体管能干啥。。。
存储和IO是个问题，它或许能用，但他肯定不好用。
讲真的，1971年的4004处理器就有108khz的速度了，每秒钟能跑五万条指令，而它只有两千多个晶体管。。。而我相信，三百万人一秒钟处理不了五万条指令。
本质上我觉得这是种十分浪费的组网方式，就相当于把几百万能进行深度学习的计算卡当电子管拼起来。。。反过来说如果是三百万人当作能直接运行简单指令集的处理单元用别的方式拼合起来，或许效率能提高很多吧。。。
不过IO，存储，通信，错误。这四个问题始始终绕不开，毕竟人类的反应时间0.1s始终摆着，这个处理器大概不管怎么组网用什么架构都没办法做到100hz的速度吧。。。就算能运行再复杂的指令，这个速度也实在是太慢了。
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