如果把人类所知的所有知识都输入计算机需要多少内存容量？
这是一个非常有趣且极其复杂的问题，没有一个确切的数字答案，因为“人类所知的所有知识”这个概念本身就难以量化，并且存储方式也存在多种可能性。但是，我们可以尝试从不同的角度来估算，并解释为什么这个估算如此困难。
为了详细解答，我们将从以下几个方面展开：
1. “人类所知的所有知识”的定义与量化难题
什么是知识？
事实性知识： 比如“地球是圆的”、“水的化学式是H₂O”、“牛顿第一定律”等客观事实。
程序性知识： 比如如何骑自行车、如何做一道菜、如何编程等技能。
概念性知识： 比如理解“民主”、“爱”、“公平”等抽象概念。
经验性知识： 个体通过亲身经历获得的知识，可能带有主观色彩和情感联系。
艺术和文化知识： 文学作品、音乐、绘画、电影、哲学思想等。
未被发现的知识： 还有很多我们尚未了解或尚未发现的科学规律、宇宙奥秘等。
连接与关系： 知识不仅仅是孤立的事实，更在于它们之间的相互联系、推理和应用。
量化困难：
主观性与模糊性： 很多知识，特别是概念性知识和经验性知识，很难用精确的数字来衡量。例如，我们如何量化一个诗人对“思念”的理解？
重复性与冗余： 很多信息在不同的地方以不同的方式表述，存在大量重复。我们如何处理这些冗余？是否需要存储所有表达方式？
动态性： 知识是不断发展和更新的，新的知识被发现，旧的知识被修正或淘汰。
上下文与理解： 计算机存储的是数据，而人类的知识是建立在理解、推理和语境之上的。仅仅存储文本或数据，并不等同于计算机拥有了“人类的知识”。
2. 不同的存储方式及其容量估算
假设我们忽略上述定义上的困难，并尝试用不同的方法来估算所需的存储容量。
方法一：基于人类知识载体的估算（文本、图片、音频、视频等）
这是最直观但也是最粗糙的估算方式。
书籍：
据估计，全球有超过 1.3 亿种独特的书籍（按标题算）。
假设平均每本书有 300 页，每页平均 500 字，每字 2 字节（UTF8 编码）。
那么每本书大约是 300 页 500 字/页 2 字节/字 = 300,000 字节 = 0.3 MB。
总计书籍数据量：1.3 亿 0.3 MB ≈ 3900 万 MB = 39 TB（Terabytes）。
这还不包括不同语言、不同版本、不同排版方式的书籍。
学术论文与期刊：
数量庞大，且专业性强。据估计，每年新增数百万篇科学论文。
如果将其全部存储，且包含图表、公式等，容量会远超书籍。可以估算在 PB（Petabytes）级别。
图像与视觉信息：
艺术作品、照片、地图、科学插图等。一张高清图片可能几兆甚至几十兆。
如果将人类历史上重要的图像、艺术品、照片全部数字化并存储，这是一个极其庞大的数字。考虑梵蒂冈图书馆、卢浮宫、国家地理杂志等所有视觉资料。保守估计也在 PB 级别。
音频信息：
音乐、播客、演讲、自然声音、历史录音等。一段高品质音频可能每分钟几 MB。
如果将人类所有重要的音乐、历史录音、文化遗产声音等存储，容量也在 PB 级别。
视频信息：
电影、纪录片、教育视频、个人视频等。一段高清视频几百 MB 甚至几个 GB。
人类的影视文化、历史影像资料，其存储容量将是海量的，可能达到 EB（Exabytes）级别。
其他信息载体： 各种数据库、软件代码、地图数据、模拟数据等。
小结方法一： 粗略加总，仅存储“已出版”和“已记录”的文本、图像、音频、视频等信息，可能需要 数 EB 到数ZB（Zettabytes） 的容量。但这种方法忽略了人类大脑处理信息的方式以及知识的内在联系。
方法二：基于人类大脑的神经网络模型（类比估算）
这种方法更具科幻色彩，但试图模拟人类认知过程。
神经元数量： 人类大脑约有 860 亿个神经元。
突触数量： 每个神经元平均连接 100010000 个其他神经元，形成约 100 万亿（10¹⁴）个突触。
信息存储单位： 如果将每个突触的连接强度（权重）视为信息存储单位，并且假设每个突触需要一定的比特数来表示其连接强度（例如，8 位、16 位、32 位等）。
容量估算：
假设每个突触连接需要 16 位（2 字节）来表示其权重。
总存储容量 = 10¹⁴ 个突触 2 字节/突触 = 2 x 10¹⁴ 字节 = 200 TB。
如果每个突触需要更多的信息来编码（例如，考虑时间动态性、化学信号等），或者更复杂的编码方式，这个数字会急剧增加。
一些研究者根据神经网络的类比，估算大脑的存储容量可能在 几 PB 到几十 PB 的范围内。
但是，请注意：
大脑存储的不是原始数据，而是 经过处理和优化的信息表示。很多是连接模式和动态变化，而非静态文件。
大脑的学习过程是通过调整突触权重来实现的，这是一种高度 压缩和高效 的存储方式。
大脑的许多功能是通过 并行处理和分布式存储 来实现的，与计算机的顺序存储有本质区别。
方法三：基于知识表示的符号逻辑与语义网络
如果我们将知识表示为结构化的信息，例如知识图谱、逻辑规则、概念模型等。
知识图谱： 一个典型的知识图谱（如 Google Knowledge Graph）包含数十亿的实体和数万亿的关联。虽然这些图谱旨在捕捉事实性知识和它们之间的关系，但离“所有知识”还很远。
语义网： 目标是让机器能够理解信息，这需要大量的本体、规则和数据。
推理规则： 将人类的逻辑推理能力编码成机器可读的规则，其数量也将非常庞大。
估算挑战： 即使是结构化知识，其表示方式也极具灵活性，并且如何将人类的“理解”转化为符号逻辑是一大难题。目前的大型知识图谱，其规模也可能在 TB 到 PB 级别，但这只是人类知识的冰山一角。
方法四：压缩与优化
如果能够以极高的效率压缩和编码人类的知识，所需的容量会大大减小。
生物压缩： 人类的基因组信息量虽然巨大，但被高度压缩和高效利用。大脑的记忆和学习过程也可能包含了类似的压缩机制。
信息论极限： 从信息论的角度，任何信息都可以被压缩到其熵的极限。但是，计算这个极限本身就极其困难。
非冗余存储： 理想情况下，我们只存储独特的知识单元，并通过算法重建它们之间的关系，这可以大大减少容量需求。
方法五：全人类的经验与互动
如果我们要存储的“知识”包含了所有人的生活经历、情感体验、社会互动等，那么这涉及到对无数个体“意识”的记录。
生活记录： 如果记录每个人一生的感官输入、思考过程和行为，其数据量将是天文数字，远超任何现有技术能力。
社会互动： 即使只是记录人类所有的对话、交流和协作，也是一个巨大的挑战。
3. 现有与未来技术的考量
当前存储技术：
硬盘 (HDD)：1020 TB
固态硬盘 (SSD)：110 TB
云存储：按需扩展，但总量巨大
目前全球数据总量据估计已经超过 100 ZB，并且还在快速增长。但这些数据包含大量重复、低质量和非知识性内容。
未来存储技术：
DNA 存储：理论上具有极高的存储密度（1克 DNA 可存储 215 PB 数据），但目前技术仍在发展中，写入和读取速度慢，成本高。
全息存储、量子存储等：还在研究阶段。
4. 结论：一个没有精确答案的估算
如果我们将“人类所知的所有知识”理解为：
存储人类目前所有公开的、可记录的文本、图像、音频、视频、科学数据等信息，而不考虑其理解或压缩： 这个数字可能在 数 EB 到数 ZB 的量级。
模拟人类大脑的记忆容量和知识存储方式（高度压缩和连接性）： 这个数字可能在 PB 到几 EB 的量级，但这是基于类比的猜测，且计算机模拟大脑是另一项巨大的挑战。
更现实的回答是：
我们永远无法精确计算这个数字，因为“知识”本身的定义和量化是模糊的。
即使我们能够以某种方式“拥有”所有知识，它也远不止是存储大量文件，更关乎信息的组织、关联、推理和应用。
以当前的技术水平，即使只考虑存储人类已知的、可记录的文本和媒体内容，所需的存储容量也已经远远超出了我们目前能够轻易负担的范围（虽然“总容量”可能在可想象的范围内），更不用说将所有人类大脑的复杂联系和理解能力都转化为计算机可用的形式。
可以肯定的是，这个数字是极其庞大的，用当前的单位来衡量，很可能需要数 Zettabytes (ZB)，甚至 Zettabytes 的倍数。 一个 ZB 等于 1000 EB，1 EB 等于 1000 PB，1 PB 等于 1000 TB。
最终，这个问题更多地是关于我们对“知识”、“智能”和“存储”的理解，而不是一个简单的计算题。
为了详细解答，我们将从以下几个方面展开：
1. “人类所知的所有知识”的定义与量化难题
什么是知识？
事实性知识： 比如“地球是圆的”、“水的化学式是H₂O”、“牛顿第一定律”等客观事实。
程序性知识： 比如如何骑自行车、如何做一道菜、如何编程等技能。
概念性知识： 比如理解“民主”、“爱”、“公平”等抽象概念。
经验性知识： 个体通过亲身经历获得的知识，可能带有主观色彩和情感联系。
艺术和文化知识： 文学作品、音乐、绘画、电影、哲学思想等。
未被发现的知识： 还有很多我们尚未了解或尚未发现的科学规律、宇宙奥秘等。
连接与关系： 知识不仅仅是孤立的事实，更在于它们之间的相互联系、推理和应用。
量化困难：
主观性与模糊性： 很多知识，特别是概念性知识和经验性知识，很难用精确的数字来衡量。例如，我们如何量化一个诗人对“思念”的理解？
重复性与冗余： 很多信息在不同的地方以不同的方式表述，存在大量重复。我们如何处理这些冗余？是否需要存储所有表达方式？
动态性： 知识是不断发展和更新的，新的知识被发现，旧的知识被修正或淘汰。
上下文与理解： 计算机存储的是数据，而人类的知识是建立在理解、推理和语境之上的。仅仅存储文本或数据，并不等同于计算机拥有了“人类的知识”。
2. 不同的存储方式及其容量估算
假设我们忽略上述定义上的困难，并尝试用不同的方法来估算所需的存储容量。
方法一：基于人类知识载体的估算（文本、图片、音频、视频等）
这是最直观但也是最粗糙的估算方式。
书籍：
据估计，全球有超过 1.3 亿种独特的书籍（按标题算）。
假设平均每本书有 300 页，每页平均 500 字，每字 2 字节（UTF8 编码）。
那么每本书大约是 300 页 500 字/页 2 字节/字 = 300,000 字节 = 0.3 MB。
总计书籍数据量：1.3 亿 0.3 MB ≈ 3900 万 MB = 39 TB（Terabytes）。
这还不包括不同语言、不同版本、不同排版方式的书籍。
学术论文与期刊：
数量庞大，且专业性强。据估计，每年新增数百万篇科学论文。
如果将其全部存储，且包含图表、公式等，容量会远超书籍。可以估算在 PB（Petabytes）级别。
图像与视觉信息：
艺术作品、照片、地图、科学插图等。一张高清图片可能几兆甚至几十兆。
如果将人类历史上重要的图像、艺术品、照片全部数字化并存储，这是一个极其庞大的数字。考虑梵蒂冈图书馆、卢浮宫、国家地理杂志等所有视觉资料。保守估计也在 PB 级别。
音频信息：
音乐、播客、演讲、自然声音、历史录音等。一段高品质音频可能每分钟几 MB。
如果将人类所有重要的音乐、历史录音、文化遗产声音等存储，容量也在 PB 级别。
视频信息：
电影、纪录片、教育视频、个人视频等。一段高清视频几百 MB 甚至几个 GB。
人类的影视文化、历史影像资料，其存储容量将是海量的，可能达到 EB（Exabytes）级别。
其他信息载体： 各种数据库、软件代码、地图数据、模拟数据等。
小结方法一： 粗略加总，仅存储“已出版”和“已记录”的文本、图像、音频、视频等信息，可能需要 数 EB 到数ZB（Zettabytes） 的容量。但这种方法忽略了人类大脑处理信息的方式以及知识的内在联系。
方法二：基于人类大脑的神经网络模型（类比估算）
这种方法更具科幻色彩，但试图模拟人类认知过程。
神经元数量： 人类大脑约有 860 亿个神经元。
突触数量： 每个神经元平均连接 100010000 个其他神经元，形成约 100 万亿（10¹⁴）个突触。
信息存储单位： 如果将每个突触的连接强度（权重）视为信息存储单位，并且假设每个突触需要一定的比特数来表示其连接强度（例如，8 位、16 位、32 位等）。
容量估算：
假设每个突触连接需要 16 位（2 字节）来表示其权重。
总存储容量 = 10¹⁴ 个突触 2 字节/突触 = 2 x 10¹⁴ 字节 = 200 TB。
如果每个突触需要更多的信息来编码（例如，考虑时间动态性、化学信号等），或者更复杂的编码方式，这个数字会急剧增加。
一些研究者根据神经网络的类比，估算大脑的存储容量可能在 几 PB 到几十 PB 的范围内。
但是，请注意：
大脑存储的不是原始数据，而是 经过处理和优化的信息表示。很多是连接模式和动态变化，而非静态文件。
大脑的学习过程是通过调整突触权重来实现的，这是一种高度 压缩和高效 的存储方式。
大脑的许多功能是通过 并行处理和分布式存储 来实现的，与计算机的顺序存储有本质区别。
方法三：基于知识表示的符号逻辑与语义网络
如果我们将知识表示为结构化的信息，例如知识图谱、逻辑规则、概念模型等。
知识图谱： 一个典型的知识图谱（如 Google Knowledge Graph）包含数十亿的实体和数万亿的关联。虽然这些图谱旨在捕捉事实性知识和它们之间的关系，但离“所有知识”还很远。
语义网： 目标是让机器能够理解信息，这需要大量的本体、规则和数据。
推理规则： 将人类的逻辑推理能力编码成机器可读的规则，其数量也将非常庞大。
估算挑战： 即使是结构化知识，其表示方式也极具灵活性，并且如何将人类的“理解”转化为符号逻辑是一大难题。目前的大型知识图谱，其规模也可能在 TB 到 PB 级别，但这只是人类知识的冰山一角。
方法四：压缩与优化
如果能够以极高的效率压缩和编码人类的知识，所需的容量会大大减小。
生物压缩： 人类的基因组信息量虽然巨大，但被高度压缩和高效利用。大脑的记忆和学习过程也可能包含了类似的压缩机制。
信息论极限： 从信息论的角度，任何信息都可以被压缩到其熵的极限。但是，计算这个极限本身就极其困难。
非冗余存储： 理想情况下，我们只存储独特的知识单元，并通过算法重建它们之间的关系，这可以大大减少容量需求。
方法五：全人类的经验与互动
如果我们要存储的“知识”包含了所有人的生活经历、情感体验、社会互动等，那么这涉及到对无数个体“意识”的记录。
生活记录： 如果记录每个人一生的感官输入、思考过程和行为，其数据量将是天文数字，远超任何现有技术能力。
社会互动： 即使只是记录人类所有的对话、交流和协作，也是一个巨大的挑战。
3. 现有与未来技术的考量
当前存储技术：
硬盘 (HDD)：1020 TB
固态硬盘 (SSD)：110 TB
云存储：按需扩展，但总量巨大
目前全球数据总量据估计已经超过 100 ZB，并且还在快速增长。但这些数据包含大量重复、低质量和非知识性内容。
未来存储技术：
DNA 存储：理论上具有极高的存储密度（1克 DNA 可存储 215 PB 数据），但目前技术仍在发展中，写入和读取速度慢，成本高。
全息存储、量子存储等：还在研究阶段。
4. 结论：一个没有精确答案的估算
如果我们将“人类所知的所有知识”理解为：
存储人类目前所有公开的、可记录的文本、图像、音频、视频、科学数据等信息，而不考虑其理解或压缩： 这个数字可能在 数 EB 到数 ZB 的量级。
模拟人类大脑的记忆容量和知识存储方式（高度压缩和连接性）： 这个数字可能在 PB 到几 EB 的量级，但这是基于类比的猜测，且计算机模拟大脑是另一项巨大的挑战。
更现实的回答是：
我们永远无法精确计算这个数字，因为“知识”本身的定义和量化是模糊的。
即使我们能够以某种方式“拥有”所有知识，它也远不止是存储大量文件，更关乎信息的组织、关联、推理和应用。
以当前的技术水平，即使只考虑存储人类已知的、可记录的文本和媒体内容，所需的存储容量也已经远远超出了我们目前能够轻易负担的范围（虽然“总容量”可能在可想象的范围内），更不用说将所有人类大脑的复杂联系和理解能力都转化为计算机可用的形式。
可以肯定的是，这个数字是极其庞大的，用当前的单位来衡量，很可能需要数 Zettabytes (ZB)，甚至 Zettabytes 的倍数。 一个 ZB 等于 1000 EB，1 EB 等于 1000 PB，1 PB 等于 1000 TB。
最终，这个问题更多地是关于我们对“知识”、“智能”和“存储”的理解，而不是一个简单的计算题。
网友意见
题主思考这些问题之前，先分清楚内存、硬盘、存储设备吧。。。。
然后假设所有的知识都以文字的方式记录（都翻译成中文）
那么就用最简单的TXT文档好了，下面是100万纯汉字。
我们可以看到。包括标点符号在内的100万字占用不过2.88M。算3M。
那么现在就只有一个问题了，人类所有的知识有多少本100万字的书？
除去重复的，一亿本有没有？我看怕是没有……因为信息不是知识。就像你知道隔壁王大爷今天早上吃的韭菜包子，这算哪门子知识？
那么就算一亿本一百万字的。
就是累计3亿MB的硬盘就够了。不算识别差异的话，30万个1TB的硬盘就够了。
如果你说一亿本不够。那么100亿本怎么样？硬盘加俩零，3000万个硬盘也就够了。
随便搜了一下新闻。
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真要不了多少啊……
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