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问题

大脑内有 860 亿个神经元，但为什么大脑的数学运算能力不如计算机快？

回答
这是一个非常有趣且深刻的问题，涉及到生物大脑和人工计算机在信息处理方式上的根本性差异。尽管人类大脑拥有惊人的数量（860亿个神经元）和极其复杂的连接方式，但在某些类型的数学运算上，它确实远不如计算机高效和快速。下面我将详细解释其中的原因：

1. 信息编码和处理的根本差异：

神经元： 大脑中的神经元是模拟的、异步的（不按固定的时钟信号工作）、并且具有高度并行性的处理单元。它们通过释放化学物质（神经递质）来与其他神经元进行通信，这种通信是基于“电化学信号”。信号的传递速度相对较慢，并且受到突触（神经元之间的连接点）的特性（如兴奋性、抑制性、可塑性）的影响。
模拟信号： 神经元传递的信息是模拟的，这意味着信号的强度可以连续变化，而不是像数字信号那样只有0和1两个状态。这种模拟性赋予了大脑处理模糊信息和学习的能力，但也使得精确的数值计算变得复杂。
异步处理： 神经元不是同步地在时钟脉冲下工作，而是根据接收到的输入信号的累积情况，在某个阈值被触发时才“发放”一个信号（动作电位）。这种异步性使得大脑在模式识别、感知和决策方面非常高效，但缺乏计算机那样精确的时间同步，难以执行高速的、有规律的算术运算。
并行性： 大脑是极度并行化的，几乎所有的神经元都在同时活动。这使得大脑在处理复杂模式、学习和记忆方面具有优势。但这种并行性是高度分布式的，每个神经元只执行相对简单的操作，复杂的计算需要大量的神经元协同工作，而这个协同过程本身就需要时间。

计算机（数字计算机）： 计算机是数字的、同步的、基于固定架构的（尽管现代计算机也在发展并行计算和神经网络硬件，但基础原理仍有区别）信息处理系统。它们基于二进制数字（0和1）进行信息编码，并通过逻辑门（AND, OR, NOT等）进行计算。
数字信号： 计算机处理的是离散的、精确的数字信号。这使得它们在进行加法、减法、乘法、除法等算术运算时，可以达到极高的精度和确定性。
同步处理（时钟）： 计算机的核心是时钟信号，它以极高的频率（GHz）周期性地发出脉冲。所有的计算操作都严格按照时钟信号的节奏进行，确保了操作的顺序和速度。CPU中的算术逻辑单元（ALU）可以以每秒数十亿次的速度执行基本算术运算。
串行与并行混合： 传统的计算机是串行处理为主，但现代CPU和GPU已经发展出强大的并行处理能力（多核CPU，大量并行处理单元的GPU）。然而，即使是并行计算，其底层逻辑单元也是按照精确的数字和时钟信号工作的。

2. 计算任务的性质差异：

大脑的强项：
模式识别： 识别图像、声音、语言中的模式。
联想记忆： 快速联想到相关信息。
学习和适应： 根据经验改变连接方式，学习新技能。
模糊逻辑和概率推理： 处理不确定和不完整的信息。
创造性思维： 产生新的想法和解决方案。
情感和意识： 尽管我们对这些了解甚少，但它们是大脑独有的。

计算机的强项：
精确的数值计算： 高精度、高速的加减乘除、三角函数、指数运算等。
逻辑推理： 遵循严格的逻辑规则进行推断。
数据存储和检索： 快速准确地存储和访问大量数据。
重复性任务： 高效地执行枯燥、重复性的计算任务。

大脑擅长的是“模糊”和“关联”的计算，而计算机擅长的是“精确”和“逻辑”的计算。将大脑的860亿个神经元比作电子元件，它们之间的连接（突触）数量更是天文数字（可达万亿级别）。每个神经元在接收到足够强的信号时会触发一个动作电位，这个过程可以被看作是一种简单的“计算”。然而，大脑的运算并不是通过执行一套固定的数学公式来实现的，而是通过神经元之间复杂的信息传递和模式形成来完成的。

3. 计算速度的衡量标准和瓶颈：

神经元的触发速度： 神经元的触发速度相对较慢，一个动作电位大约需要12毫秒才能产生和传递。在1秒钟内，一个神经元最多只能“发放”几百次信号。相比之下，计算机的时钟频率可以达到GHz（每秒10亿次）。
信号传递的延迟： 电化学信号在神经纤维中的传递速度虽然比信息在电线中快得多（尽管电子在电线中的移动速度更快，但信号的传播速度是由电场决定的），但仍然比电子在电路中的移动慢。此外，突触的传递也存在延迟。
并行度的效率： 虽然大脑高度并行，但这种并行性是分布式的，并且不同区域的神经元需要协同工作来完成更复杂的任务。这种协同通信需要大量的时间和能量。
架构的限制： 大脑的架构是经过数亿年进化形成的，它并非为执行现代意义上的“数学运算”而优化。它的优化方向是适应环境、生存和繁衍。

4. 类比的局限性：

用计算机的架构来理解大脑是困难的。大脑不是由中央处理器（CPU）和内存组成的，它是一个高度分布式和互联的网络。每个神经元都参与信息处理和存储。我们无法简单地计算大脑的“计算速度”，因为它执行的“计算”类型与计算机截然不同。

打个比方：

想象一下你需要做一个非常复杂的数学运算，比如计算圆周率到小数点后一万位。

计算机： 就像一个高度精确、速度极快的计算器，它有一个明确的算法（比如马青公式）和指令集，可以一步一步、毫秒不差地执行。它会以固定的节奏，用数字0和1进行运算，直到得出结果。
大脑： 就像一个由860亿个艺术家组成的庞大团队。他们通过眼神、手势、甚至细微的面部表情进行交流（神经递质）。他们可以共同创作一幅令人惊叹的画作（识别一张人脸，理解一段话），但如果让他们每个人都按照一套精确的数学公式去计算圆周率，他们可能无法协调一致，而且信息传递的瓶颈会让整个过程极其缓慢和低效。

总结来说：

大脑在数学运算上的速度不如计算机，主要是因为：

1. 信息处理的本质不同： 大脑是模拟的、异步的、通过电化学信号传递信息的网络，而计算机是数字的、同步的、通过电子信号传递信息的机器。
2. 计算任务的性质差异： 大脑擅长模式识别、学习和模糊推理，而计算机擅长精确的数值计算和逻辑运算。
3. 速度和精度的权衡： 大脑为了实现高级的认知功能，在信号传递速度和计算精度上做出了“权衡”，更侧重于并行性、鲁棒性和学习能力，而非单一维度上的计算速度。

虽然大脑在某些数学运算上不如计算机，但它在更广泛的智能领域（如理解世界、创造和适应）拥有计算机目前无法比拟的能力。这两种智能系统的优势和劣势是相互对应的，也是它们在不同领域发挥作用的基础。

网友意见

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由于学数学这些东西没有什么进化优势。在许多有进化优势的方面，人脑都比电脑要强大得多。

比如这么一个人脸：

如果问你：这是谁？你多半可以回答上来，至少也能做出“我认识她”，“我见过她”之类的这个判断。而且虽然他们平时见到的这个人和这张照片有很明显不同，但认识她的人可以在一秒之内回答这个问题，甚至再变形一点也没关系。现在就这一点，计算能力多强大的电脑也搞不定。别说这个，就连更容易计算的指纹识别也达不到一般人认脸的准确率。这是因为长期的进化为人脑预装了“人脸识别模块”。

比如这么一个很二的动态系统：

二十一个大自由度，两百多个个小自由度，六百多个执行机构，自身的稳定性超烂无比而且很多子系统之间耦合度还很强。面对这样一个系统，你就算找世界上最顶级的控制论专家团队，外加上几百个节点的超算集群，也无法做到实时进行负重战立、走路、跑步、上下坡、躲避障碍物等“简单”功能（如果你还不能理解这个的难度，下次试试搀一个烂醉如泥的人回家，你会发现：走五十米所要消耗的能量比你控制自己的身体走五千米还要多）。而人不但能干这些事情，而且还只用了很少一部分大脑，在干这个的同时能够打电话，背单词，跟路过的人打招呼，解数学题……这是因为长期的进化为人脑预装了“稳定站立和走路”这一模块。

比如这么一个画面：

如果在现场看比赛，那么在你的眼睛里的这个场景的分辨率大约有两亿像素，大约相当于19000*11000的样子，比蓝光清晰一百倍。蓝光视频压缩一小时大概是10GB，照这样计算我们眼睛里看到的世界，一小时就是1TB的数据，每天就最少是10TB的数据。一个星期的数据就能塞满和大脑体积大小差不多的磁盘阵列，而大脑可以不间断存储几十年，能自动压缩，去重，备份重要数据，能随机提取、按场景提取、按特征提取……就算技术发展到今天，我们依然需要用几十个机柜来解决这样的问题，而且在某些方面上性能还相差很远——比如一个人可以在几秒钟之内回忆起三十年前重要事情的细节：比如三十年前第一次去现场看欧洲豪门比赛，心爱的球队被领先两个球的时候队长脸上细微的表情。而要电脑干这个事情两个小时也不一定有结果。这是因为长期的进化为人脑预装了“视觉压缩和记忆”这一模块。

比如这么一段简短的对话：

如果有人告诉你“it's time for us to take a break.”，你在绝大多数情况下能马上理解这是你的学生要求课间休息，下属想休假，狐朋狗友告诉你他没法再喝了，还是女朋友在暗示你她想一个人静一静（假定你懂英语的话）。你也可以轻松根据每种情况以及其它相关的信息（比如课程进度、公司规定、你自己还想不想喝酒、女朋友跟你关系怎么样。）组织一百种不同的回答。而且关键的是，每一种回答无论在语法、语义、语用、逻辑、情感等方面都毫不显得突兀。但是反过来，就算把全世界所有的计算能力都交给最顶尖的自然语言处理学者，他们也没法让电脑做到这一点。这是因为人的大脑预装了“语言”模块。


这样的例子还有很多。重点不是人脑有这些很牛的功能，而是人脑能轻松地同时完成这些功能——比如背着五千克的书包爬坡的同时认出了一个你的老朋友，然后边走边聊并将这个场景记忆了下来，而且普通人并不会觉得这会让大脑由什么负担（其实同时大脑在此同时还在干着许多其它事情，比如不断地调节着人的呼吸、心跳、呼吸、内分泌等一系列复杂的生化过程等）。而可怕的是人脑不但能轻松完成这许多工作，而且还十分节能环保，靠自带电池只需要补充电解液就能续航好几天。更可怕的是人还可以学习：从认识新的面孔到学习跳舞，从掌握新的语言到理解足球战术，人都可以学得会。后面这两点更是电脑远远比不上的。深蓝能战胜国际象棋高手，但是在人脸辨识方面基本上就是白痴——而且如果没有人去修改这个程序，它将永远都会在其它方面是这个样子。

回到原先的问题：人脑非常很强大，但是为何就做不了复杂的数字计算呢？人脑非常很强大，但是面对复杂而多变的自然环境，就必须预装许多模块来应对。不这样的话，人早就挂了（想想一下如果一个人一直认不出自己的父母，无法读取时间稍长的记忆，或是无法跟他人用语言交流会怎么样？）。至于复杂一点的数学题算得多快，却对人的生存能力的影响微乎其微。并且人脑在预装了这些模块用完了这些计算资源之后，剩余的计算能力虽然称得上小康，但却远远没有达到可以随便任性的程度。所以人可以努力让某些任务完成得非常好，但是全部都是经过艰苦卓绝的训练，通过对大脑剩余的计算能力重新“编程调试”得来的，而这些“编程调试”工作的完成者，还都只是你自己一个人而已。（实际上做数学题做得好的那些电脑，背后也是许多高水平的程序员辛苦编程调试的结果，一台没有装任何软件的计算机是连1+1都做不了的。）

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