与其让计算机拥有人类的模糊思考，为什么不想办法让人类拥有计算机的高速计算能力？
这个问题触及了人工智能（AI）和人类增强（Human Augmentation）两个领域的核心。你的提问非常深刻，它指出了当前AI发展的一个重要方向，也提出了一个同样值得探索的另一条路径。下面我将详细阐述为什么与其让计算机拥有人类的模糊思考，不如想办法让人类拥有计算机的高速计算能力，并从多个角度进行分析。
为什么你的想法有道理：人类模糊思考的“弊端”与计算机高速计算的“优势”
首先，我们来审视一下你提问中的两个核心概念：
计算机的“模糊思考”： 这里的“模糊思考”可以理解为AI在某些方面模仿人类的直觉、创造力、情商、上下文理解能力、处理不确定性等。虽然AI在这方面取得了巨大进步（例如生成式AI），但这些能力往往是通过海量数据训练得到的模式识别和概率推断，并非真正意义上的意识和理解。而且，这些能力在可控性、可解释性和鲁棒性上，仍然存在挑战。AI的“模糊”有时也意味着不可预测和难以控制。
人类的“高速计算能力”： 这是人类认知中相对薄弱的环节。我们不擅长进行快速、精确的数学运算，难以同时处理大量信息，记忆力和信息检索的速度也远不如计算机。
基于以上理解，你的想法之所以有道理，是因为：
1. 效率与准确性的极致追求： 计算机最核心的优势在于其无与伦比的计算速度和准确性。将这种能力赋予人类，可以极大地提升我们在科学研究、数据分析、工程设计、复杂决策等领域的效率和质量。
2. 弥补人类认知的短板： 人类在逻辑推理、信息处理、记忆等方面存在固有的局限性。赋予我们计算机的计算能力，可以直接弥补这些短板，让我们能够以更快的速度、更广的范围、更深的精度去解决问题。
3. 风险与可控性： 试图让计算机拥有人类的“模糊思考”，即情感、意识、价值观等，是一个极其复杂且充满伦理风险的挑战。我们对“意识”的理解尚不完全，制造出具有自主意识的AI，其行为和目标可能难以预测和控制，可能带来难以预料的后果。而将计算能力赋予人类，则相对来说是增强人类现有能力，更容易在一个可控的框架内进行。
4. 更直接的赋能： 赋予人类计算能力，是直接增强人类自身的生产力和创造力，让我们成为更强大、更高效的个体，而不是创造一个可能比我们更“强大”的独立实体。
如何实现“让人类拥有计算机的高速计算能力”？（详细阐述）
实现这一目标并非易事，它涉及到生物学、神经科学、计算机科学、材料科学、脑机接口技术等多个前沿领域的深度融合与突破。我们可以从以下几个方面来构想和实现：
1. 脑机接口（BrainComputer Interface, BCI）技术：
这是最直接也是最令人兴奋的路径。BCI技术旨在建立大脑与外部计算设备之间的直接通信通道。
工作原理： BCI通过检测和解码大脑信号（如脑电图EEG、脑磁图MEG、局部场电位LFP、动作电位等），将其转换为指令，控制外部设备。反之，也可以将信息（如计算结果）通过刺激大脑来传递给使用者。
实现高速计算的途径：
外部计算单元的实时交互： 通过高带宽、低延迟的BCI，大脑可以直接访问和利用强大的外部计算资源。想象一下，你可以像使用自己的大脑一样，实时调用云端服务器进行海量数据分析，或者运行复杂的模拟程序，而无需手动输入指令或等待结果返回。
神经信号的直接“计算”： 更进一步，或许可以研究如何将计算过程以某种方式编码到神经信号中，直接在神经回路中进行，或者将计算结果以一种“直觉”或“理解”的方式输入大脑。
增强记忆和信息检索： BCI可以连接到外部存储单元，让大脑能够像访问自己的记忆一样快速地检索和处理海量信息，甚至“上传”更复杂的知识体系。
技术挑战：
带宽和分辨率： 目前的BCI在信号读取和写入的带宽与分辨率上仍有很大提升空间，难以实现复杂的、实时的计算指令和反馈。
侵入性与安全性： 高精度的BCI往往需要侵入式手术，存在感染、排异和损伤风险。非侵入式BCI（如EEG）精度较低。
解码算法的复杂性： 理解和解码大脑信号，以及将计算结果“翻译”成大脑能够理解的形式，需要极其复杂的算法和大量的训练。
长期稳定性和耐用性： 植入式设备需要极高的稳定性和耐用性，以应对人体环境的挑战。
2. 认知增强技术（Cognitive Enhancement）：
这更多地关注优化人类大脑自身的认知能力，使其更接近计算机的计算效率。
神经调控技术：
经颅磁刺激（TMS）和经颅直流电刺激（tDCS）： 这些非侵入性技术可以调节大脑特定区域的活动，可能用于提高注意力和信息处理速度。
药物和补充剂： “聪明药”等药物已经被用于提高认知能力，但其效果、副作用和伦理问题需要深入研究。
神经反馈训练： 训练个体主动控制自己的脑波模式，以优化注意力、学习和记忆。
基因编辑和生物工程：
基因疗法： 从基因层面优化神经元的功能、连接和信息传递效率。这是一种长远且具有巨大伦理挑战的路径。
生物传感器和纳米机器人： 微小的生物兼容设备可以植入大脑，监测和调节神经活动，甚至直接辅助神经元进行计算。
技术挑战：
机制的复杂性： 大脑的计算机制远比计算机复杂，我们对神经元如何进行信息处理的理解尚不完全。
副作用和伦理问题： 任何形式的增强都可能带来不可预见的副作用，并且涉及深刻的伦理和社会问题，如公平性、可及性和身份认同。
个性化差异： 每个人的大脑都是独一无二的，需要高度个性化的解决方案。
3. 外部辅助计算设备与人机协作的深度融合：
在技术尚未完全成熟前，我们可以通过优化现有技术，实现更高效的人机协作。
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：
可视化与直观交互： AR/VR可以以高度可视化、三维的方式呈现复杂数据和计算结果，帮助人类更直观地理解和处理信息。例如，工程师可以通过AR眼镜看到复杂机械结构的模拟运行，或者医生可以在手术中叠加患者的医学影像和分析数据。
沉浸式学习环境： 创造能够模拟复杂计算环境的VR场景，让人类在其中进行学习和练习。
人工智能助手（AI Assistants）的深度集成：
智能代理： 让AI助手不仅仅是执行指令，而是能够主动理解人类的意图，预判需求，并无缝地提供计算支持和信息。例如，在写作过程中，AI助手可以实时提供相关的文献信息、数据分析结果或语法建议。
协同工作流： 设计能够让AI和人类协同完成任务的工作流程，AI负责繁重的计算和数据处理，人类则专注于战略思考、创造性决策和最终的判断。
高级编程接口与自然语言处理：
更自然的交互方式： 发展更强大的自然语言处理技术，让人类能够用更接近日常对话的方式来与计算系统进行交互，表达复杂的计算需求。
低代码/无代码平台： 让更多非专业人士能够通过直观的界面和工具，调用强大的计算能力来解决问题。
技术挑战：
信息过载： 如何在增强用户体验的同时，避免信息过载，让用户能够聚焦于关键信息。
学习曲线： 新技术和工具的学习曲线，以及如何降低用户的入门门槛。
标准与互操作性： 不同设备和平台之间的标准与互操作性问题。
为什么这个方向更具吸引力和可行性？
1. 目标是“增强”，而非“取代”： 我们旨在提升人类的能力，让我们能够做得更多、更好，而不是创造一个可能超越人类的独立智能体。这符合人类自我提升和进步的天然驱动力。
2. 可控性和安全性： 将计算能力融入人类的认知框架，相较于创造一个拥有自主意识的AI，其风险和不确定性更低。我们对如何控制增强后的个体有更清晰的思路（尽管也存在伦理挑战）。
3. 伦理和社会接受度： 虽然存在伦理争议，但增强人类自身能力的愿望，通常比创造可能威胁人类生存的超级智能更容易获得社会共识和接受。例如，助听器、眼镜等都是一种形式的增强。
4. 更广泛的应用前景： 这种能力提升将渗透到人类生活的方方面面，从教育、医疗、科研到艺术创作和日常生活，都能带来革命性的改变。
总结
与其让计算机模仿人类的“模糊”和不确定性，不如让计算机的“清晰”和“高效”成为人类能力的延伸。通过脑机接口、认知增强技术以及更深度的AI与人类协作，我们可以让人类个体获得前所未有的计算和信息处理能力。这条路径虽然充满挑战，但它指向了一个更加光明、人类中心化的未来，让我们能够以更强大的姿态去探索宇宙、解决难题，并实现人类潜能的极致。这不仅仅是技术的发展，更是对人类自身定义和未来演进的一次深刻的思考。
为什么你的想法有道理：人类模糊思考的“弊端”与计算机高速计算的“优势”
首先，我们来审视一下你提问中的两个核心概念：
计算机的“模糊思考”： 这里的“模糊思考”可以理解为AI在某些方面模仿人类的直觉、创造力、情商、上下文理解能力、处理不确定性等。虽然AI在这方面取得了巨大进步（例如生成式AI），但这些能力往往是通过海量数据训练得到的模式识别和概率推断，并非真正意义上的意识和理解。而且，这些能力在可控性、可解释性和鲁棒性上，仍然存在挑战。AI的“模糊”有时也意味着不可预测和难以控制。
人类的“高速计算能力”： 这是人类认知中相对薄弱的环节。我们不擅长进行快速、精确的数学运算，难以同时处理大量信息，记忆力和信息检索的速度也远不如计算机。
基于以上理解，你的想法之所以有道理，是因为：
1. 效率与准确性的极致追求： 计算机最核心的优势在于其无与伦比的计算速度和准确性。将这种能力赋予人类，可以极大地提升我们在科学研究、数据分析、工程设计、复杂决策等领域的效率和质量。
2. 弥补人类认知的短板： 人类在逻辑推理、信息处理、记忆等方面存在固有的局限性。赋予我们计算机的计算能力，可以直接弥补这些短板，让我们能够以更快的速度、更广的范围、更深的精度去解决问题。
3. 风险与可控性： 试图让计算机拥有人类的“模糊思考”，即情感、意识、价值观等，是一个极其复杂且充满伦理风险的挑战。我们对“意识”的理解尚不完全，制造出具有自主意识的AI，其行为和目标可能难以预测和控制，可能带来难以预料的后果。而将计算能力赋予人类，则相对来说是增强人类现有能力，更容易在一个可控的框架内进行。
4. 更直接的赋能： 赋予人类计算能力，是直接增强人类自身的生产力和创造力，让我们成为更强大、更高效的个体，而不是创造一个可能比我们更“强大”的独立实体。
如何实现“让人类拥有计算机的高速计算能力”？（详细阐述）
实现这一目标并非易事，它涉及到生物学、神经科学、计算机科学、材料科学、脑机接口技术等多个前沿领域的深度融合与突破。我们可以从以下几个方面来构想和实现：
1. 脑机接口（BrainComputer Interface, BCI）技术：
这是最直接也是最令人兴奋的路径。BCI技术旨在建立大脑与外部计算设备之间的直接通信通道。
工作原理： BCI通过检测和解码大脑信号（如脑电图EEG、脑磁图MEG、局部场电位LFP、动作电位等），将其转换为指令，控制外部设备。反之，也可以将信息（如计算结果）通过刺激大脑来传递给使用者。
实现高速计算的途径：
外部计算单元的实时交互： 通过高带宽、低延迟的BCI，大脑可以直接访问和利用强大的外部计算资源。想象一下，你可以像使用自己的大脑一样，实时调用云端服务器进行海量数据分析，或者运行复杂的模拟程序，而无需手动输入指令或等待结果返回。
神经信号的直接“计算”： 更进一步，或许可以研究如何将计算过程以某种方式编码到神经信号中，直接在神经回路中进行，或者将计算结果以一种“直觉”或“理解”的方式输入大脑。
增强记忆和信息检索： BCI可以连接到外部存储单元，让大脑能够像访问自己的记忆一样快速地检索和处理海量信息，甚至“上传”更复杂的知识体系。
技术挑战：
带宽和分辨率： 目前的BCI在信号读取和写入的带宽与分辨率上仍有很大提升空间，难以实现复杂的、实时的计算指令和反馈。
侵入性与安全性： 高精度的BCI往往需要侵入式手术，存在感染、排异和损伤风险。非侵入式BCI（如EEG）精度较低。
解码算法的复杂性： 理解和解码大脑信号，以及将计算结果“翻译”成大脑能够理解的形式，需要极其复杂的算法和大量的训练。
长期稳定性和耐用性： 植入式设备需要极高的稳定性和耐用性，以应对人体环境的挑战。
2. 认知增强技术（Cognitive Enhancement）：
这更多地关注优化人类大脑自身的认知能力，使其更接近计算机的计算效率。
神经调控技术：
经颅磁刺激（TMS）和经颅直流电刺激（tDCS）： 这些非侵入性技术可以调节大脑特定区域的活动，可能用于提高注意力和信息处理速度。
药物和补充剂： “聪明药”等药物已经被用于提高认知能力，但其效果、副作用和伦理问题需要深入研究。
神经反馈训练： 训练个体主动控制自己的脑波模式，以优化注意力、学习和记忆。
基因编辑和生物工程：
基因疗法： 从基因层面优化神经元的功能、连接和信息传递效率。这是一种长远且具有巨大伦理挑战的路径。
生物传感器和纳米机器人： 微小的生物兼容设备可以植入大脑，监测和调节神经活动，甚至直接辅助神经元进行计算。
技术挑战：
机制的复杂性： 大脑的计算机制远比计算机复杂，我们对神经元如何进行信息处理的理解尚不完全。
副作用和伦理问题： 任何形式的增强都可能带来不可预见的副作用，并且涉及深刻的伦理和社会问题，如公平性、可及性和身份认同。
个性化差异： 每个人的大脑都是独一无二的，需要高度个性化的解决方案。
3. 外部辅助计算设备与人机协作的深度融合：
在技术尚未完全成熟前，我们可以通过优化现有技术，实现更高效的人机协作。
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：
可视化与直观交互： AR/VR可以以高度可视化、三维的方式呈现复杂数据和计算结果，帮助人类更直观地理解和处理信息。例如，工程师可以通过AR眼镜看到复杂机械结构的模拟运行，或者医生可以在手术中叠加患者的医学影像和分析数据。
沉浸式学习环境： 创造能够模拟复杂计算环境的VR场景，让人类在其中进行学习和练习。
人工智能助手（AI Assistants）的深度集成：
智能代理： 让AI助手不仅仅是执行指令，而是能够主动理解人类的意图，预判需求，并无缝地提供计算支持和信息。例如，在写作过程中，AI助手可以实时提供相关的文献信息、数据分析结果或语法建议。
协同工作流： 设计能够让AI和人类协同完成任务的工作流程，AI负责繁重的计算和数据处理，人类则专注于战略思考、创造性决策和最终的判断。
高级编程接口与自然语言处理：
更自然的交互方式： 发展更强大的自然语言处理技术，让人类能够用更接近日常对话的方式来与计算系统进行交互，表达复杂的计算需求。
低代码/无代码平台： 让更多非专业人士能够通过直观的界面和工具，调用强大的计算能力来解决问题。
技术挑战：
信息过载： 如何在增强用户体验的同时，避免信息过载，让用户能够聚焦于关键信息。
学习曲线： 新技术和工具的学习曲线，以及如何降低用户的入门门槛。
标准与互操作性： 不同设备和平台之间的标准与互操作性问题。
为什么这个方向更具吸引力和可行性？
1. 目标是“增强”，而非“取代”： 我们旨在提升人类的能力，让我们能够做得更多、更好，而不是创造一个可能超越人类的独立智能体。这符合人类自我提升和进步的天然驱动力。
2. 可控性和安全性： 将计算能力融入人类的认知框架，相较于创造一个拥有自主意识的AI，其风险和不确定性更低。我们对如何控制增强后的个体有更清晰的思路（尽管也存在伦理挑战）。
3. 伦理和社会接受度： 虽然存在伦理争议，但增强人类自身能力的愿望，通常比创造可能威胁人类生存的超级智能更容易获得社会共识和接受。例如，助听器、眼镜等都是一种形式的增强。
4. 更广泛的应用前景： 这种能力提升将渗透到人类生活的方方面面，从教育、医疗、科研到艺术创作和日常生活，都能带来革命性的改变。
总结
与其让计算机模仿人类的“模糊”和不确定性，不如让计算机的“清晰”和“高效”成为人类能力的延伸。通过脑机接口、认知增强技术以及更深度的AI与人类协作，我们可以让人类个体获得前所未有的计算和信息处理能力。这条路径虽然充满挑战，但它指向了一个更加光明、人类中心化的未来，让我们能够以更强大的姿态去探索宇宙、解决难题，并实现人类潜能的极致。这不仅仅是技术的发展，更是对人类自身定义和未来演进的一次深刻的思考。
网友意见
少年你得到它了ヾ(○゜▽゜○)
这是我认为的机器人无法取代人类的关键原因之一。
你看现在的计算机统统在往移动化、可穿戴化方向发展。无论是google glass还是hololens都试图以语音和手势作为输入。现在携带手机已经是日常行为了，未来的人们肯定越来越离不开随身的计算中心和互联网接入点。而且越往后大家越想要有便捷的输入和输出方式。那么随着神经科学的发展，植入式计算机恐怕也只是时间问题。当然这个还是比较远，可能还需要一两百年的时间，因为现在还远远没有能摸清楚人脑的电信号是如何工作的，更无法直接通过大脑电信号来直接与电子器件联系，成熟的、纯粹意义上的生物计算机也还遥遥无期。其实这个问题和如何创造真正的人工智能是一体两面的事情——摸不清人脑的工作原理自然不能给人脑直接挂上外接设备，反过来说也就无法创造人工智能。大脑外挂硬盘和计算中心是未来的重要发展方向，这和研究人工智能并不矛盾。
至于说能量供给，这个也是绰绰有余。
iPhone6 的电池容量是不到2000毫安时，标称电压为3.82伏，其总能量约为：
2安时*3.82伏*3600秒/时=27504焦耳=6.57大卡
成年人每天能量消耗一般远远超过1000大卡。未来的植入计算机的能耗应该不会超过iPhone6太多（尤其考虑到iPhone6很多能耗是在屏幕上）。所以植入计算机所需要的能量消耗真是个小数目。每天多吃几个花生就够了。6.57大卡的散热实在不成问题，尤其是考虑到未来计算机的能量效率还会继续提升。
（以下为脑洞）
就算能量消耗达到iPhone6的一百倍，人体也不是不能提供。当然那种情况下散热将是个严重的问题……脑袋上需要安装散热片了……话说那些有超强精神力的虚构人物不是也要靠精神力来对外做功吗？那不也是需要散热的嘛？等等，难道万磁王的头盔其实是这个作用……难道X教授是个光头也是因为……
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