三进制是否比二进制更贴近人脑思维？为什么三进制计算机中途夭折后，再无人提起？
三进制是否比二进制更贴近人脑思维？为什么三进制计算机中途夭折后，再无人提起？
这是一个非常有意思的问题，涉及到信息科学、认知科学以及历史因素。我们将从这两个角度来详细探讨。
一、三进制是否比二进制更贴近人脑思维？
关于“三进制是否比二进制更贴近人脑思维”，这是一个复杂且没有绝对定论的问题。我们可以从以下几个方面来分析：
1. 人脑处理信息的“状态”多样性：
二进制的局限性： 人脑在思考和处理信息时，往往不是非黑即白的。我们有“是”、“否”这样的二元判断，但更多时候是“可能”、“不确定”、“部分同意”、“中立”、“无法判断”等中间状态。
三进制的优势（理论上）： 三进制系统采用三个状态（通常是1, 0, 1 或者 0, 1, 2），这在理论上似乎更能捕捉人脑思维中的“模糊性”和“中间状态”。例如：
判断： 是（1），否（1），无法判断/中立（0）。
情绪： 开心（1），不开心（1），平静/无感（0）。
可能性： 发生（1），不发生（1），不确定（0）。
逻辑： 真（1），假（1），未定义/错误（0）。
然而，这仅仅是理论上的对应。 人脑的思维过程远比简单的状态转换要复杂得多。
2. 认知过程的复杂性：
神经元的工作方式： 人脑最基本的计算单元是神经元。一个神经元接收来自其他神经元的信号，当信号强度达到某个阈值时，它会“兴奋”（发射一个信号）。这个过程可以被简化为“激活”或“不激活”，这似乎更符合二进制的模式。然而，神经元之间的连接强度是变化的（突触可塑性），信号的传递也存在不同的频率和模式，这使得人脑的计算方式远比简单的二元开关复杂。
信息编码： 大脑如何编码和处理信息仍然是一个活跃的研究领域。我们知道信息在大脑中以电化学信号的形式传递，但具体的编码方式非常复杂，并非简单的数字序列。将人脑思维直接映射到任何一种数制系统都可能是一种过度简化。
抽象与推理： 人脑的思维包括抽象、推理、联想、记忆等多种高级功能。这些功能并非直接对应于简单的数制计算。例如，我们理解一个概念可能涉及大量相关的知识、经验和情感联系，这很难用三进制的简单状态来完全描述。
3. 语言和概念的关联：
语言的二元与多态性： 我们的语言也包含二元（是/否）和多态（可能/不确定）的表达。但语言的结构和意义的生成更为复杂。
“模糊逻辑”的类比： 三进制的某些应用，如模糊逻辑（Fuzzy Logic），确实试图用更精细的程度来描述事物，例如“温度很高”并非简单的真假，而是“非常高”、“有点高”、“适中”等程度。但模糊逻辑本身可以使用不同的数学模型来表达，并不一定需要一个基于三进制的硬件系统。
结论：
从理论上讲，三进制的三个状态似乎比二进制的两个状态更能捕捉人脑思维中的“中间状态”或“模糊性”。然而，人脑思维的本质比简单的数制系统要复杂得多。我们目前的认知能力还不足以将人脑思维与任何一种特定的数制系统进行完美的、直接的对应。 将三进制与人脑思维更贴近的说法，更多的是一种直观的比喻或理论上的可能性，缺乏强有力的实证支持。 很多研究大脑计算模型的人员可能会从更基础的物理或信息论角度去理解，而不是直接套用数制。
二、为什么三进制计算机中途夭折后，再无人提起？
“再无人提起”这个说法可能有些绝对，实际上在计算机科学的学术界和爱好者中，三进制（或更广泛的“多进制”）的概念一直被提及，并有一些研究和尝试。但如果说它“中途夭折”并且“不再被主流重视”，这是有原因的，并且并不是因为没有人提起，而是因为其在主流计算机硬件实现上遇到了巨大的障碍和挑战，以及被更优的解决方案所取代。
1. 巨大的硬件实现难度：
电子元件的本质： 目前计算机的基础是电子元件，如晶体管。晶体管最容易实现的两种稳定状态是“导通”（高电压，可以代表1）和“截止”（低电压，可以代表0）。制造能够稳定区分和切换三种（或更多）稳定电压/电流状态的电子元件，其难度呈指数级增长。
可靠性问题： 区分三个状态（例如，低电压代表0，中等电压代表1，高电压代表2）需要更精确的电压控制和更低的噪声干扰。任何微小的电压波动都可能导致状态识别错误，从而造成计算错误。
功耗和发热： 实现更复杂的电压/电流状态往往需要更复杂的电路设计，这会增加功耗和发热，直接影响计算机的性能和寿命。
集成度问题： 在一个芯片上集成大量的、能可靠工作在三态模式下的元件，远比集成双态晶体管要困难得多。这意味着相同面积的芯片，能实现的“三进制晶体管”数量会远少于“二进制晶体管”，这直接影响了计算密度。
存储介质的挑战： 除了逻辑门，存储信息也面临挑战。磁性存储、光盘存储等介质更容易设计成两种稳定状态。要实现三进制存储，就需要更复杂的物理机制，例如同时检测磁场方向和强度，或者用三种不同的光学模式来表示信息，这都增加了复杂度和成本。
2. 与二进制的兼容性和生态系统：
历史积累和标准化： 自冯·诺依曼体系结构确立以来，计算机科学已经围绕二进制构建了庞大的理论基础、软件生态系统和工业标准。从指令集架构、操作系统、编程语言到应用软件，一切都基于二进制。
迁移成本巨大： 如果要转向三进制或其他多进制，这意味着需要推翻现有的一切，从最底层的硬件设计到顶层的应用软件都需要重写或重新设计。这个成本是天文数字，而且缺乏足够的驱动力来承担。
二进制的效率并不低： 虽然二进制似乎在某些方面不如三进制“直观”，但通过精巧的算法和编码，二进制已经能够高效地处理各种复杂的计算和信息。例如，冗余校验、纠错码等技术可以提高二进制系统的鲁棒性。
3. 三进制计算机的尝试与局限性（例如“Setun”）：
早期的尝试： 确实存在过对三进制计算机的尝试，最著名的是20世纪50年代苏联的“Setun”计算机。Setun 使用了“平衡三进制”（Balanced Ternary）表示法（1, 0, 1），这在某些数学运算上具有优势。
“Setun”的成功与失败： “Setun”在当时是一项了不起的成就，证明了三进制计算的可行性。它在某些特定计算任务上表现良好，例如处理负数。然而，它也面临着上述的硬件实现难度、可靠性问题以及与当时普遍采用的二进制系统的兼容性问题。
局限性：
速度问题： 相较于当时的二进制计算机，Setun在整体性能上可能并不占优。
复杂性： 处理三态信号需要更复杂的逻辑门电路，增加了设计难度和成本。
应用领域受限： 它主要用于特定领域的科学计算，未能像通用二进制计算机那样普及。
4. 新的计算范式出现：
量子计算： 近年来，量子计算的兴起带来了另一种全新的计算范式。量子计算机利用量子比特（qubit），可以同时处于0和1的叠加态，这是一种比三进制更丰富的状态表示。量子计算的潜力在于其并行处理能力，能够解决传统计算机难以解决的问题（如大数分解、药物设计等）。相比之下，传统的三进制硬件升级显得“老旧”且动力不足。
神经形态计算： 另一种新兴的计算方式是神经形态计算，其灵感来源于人脑的结构和工作方式。这类计算试图模拟神经元和突触的并行、低功耗特性，其底层原理可能与传统数制计算有很大不同。
为什么“再无人提起”的误解？
学术研究的持续性： 在学术界，对不同数制系统、计算模型的研究从未停止。三进制（或称“有符号数三进制”/“平衡三进制”）在数学、逻辑学和信息理论中有其独特的研究价值和应用。研究者们会继续探索其理论可能性和潜在应用，例如在某些特定算法、加密技术或新型存储介质的设计中。
小众应用和理论探讨： 虽然没有成为主流，但三进制的思想可能在一些小众领域或者理论探讨中被提及。例如，在一些关于“信息密度”或“计算效率”的学术讨论中，不同数制系统会被拿来比较。
媒体和大众认知差异： 对大众而言，如果某个技术没有转化为实际的、易于理解和使用的产品，就很容易被认为是“消失”了。计算机硬件的进步和普及是基于能够大规模生产、成本可接受且性能卓越的二进制技术。
总结来说，三进制计算机“中途夭折”并“不再被主流提起”，并非是因为它缺乏理论支持或没有人提及，而是因为：
1. 硬件实现上的巨大技术和成本障碍，使其在与二进制竞争中处于劣势。
2. 二进制系统已经建立起庞大且成熟的生态系统，迁移成本过高。
3. 二进制技术本身仍在不断进步，能够满足大部分计算需求。
4. 新的计算范式（如量子计算、神经形态计算）正在兴起，分散了研究的焦点。
研究者们会根据技术发展的需求和可能性来选择方向，而二进制系统在可见的未来仍然是主流计算的基石。但对三进制的探索，其研究精神和在特定领域的理论价值是值得肯定的。
这是一个非常有意思的问题，涉及到信息科学、认知科学以及历史因素。我们将从这两个角度来详细探讨。
一、三进制是否比二进制更贴近人脑思维？
关于“三进制是否比二进制更贴近人脑思维”，这是一个复杂且没有绝对定论的问题。我们可以从以下几个方面来分析：
1. 人脑处理信息的“状态”多样性：
二进制的局限性： 人脑在思考和处理信息时，往往不是非黑即白的。我们有“是”、“否”这样的二元判断，但更多时候是“可能”、“不确定”、“部分同意”、“中立”、“无法判断”等中间状态。
三进制的优势（理论上）： 三进制系统采用三个状态（通常是1, 0, 1 或者 0, 1, 2），这在理论上似乎更能捕捉人脑思维中的“模糊性”和“中间状态”。例如：
判断： 是（1），否（1），无法判断/中立（0）。
情绪： 开心（1），不开心（1），平静/无感（0）。
可能性： 发生（1），不发生（1），不确定（0）。
逻辑： 真（1），假（1），未定义/错误（0）。
然而，这仅仅是理论上的对应。 人脑的思维过程远比简单的状态转换要复杂得多。
2. 认知过程的复杂性：
神经元的工作方式： 人脑最基本的计算单元是神经元。一个神经元接收来自其他神经元的信号，当信号强度达到某个阈值时，它会“兴奋”（发射一个信号）。这个过程可以被简化为“激活”或“不激活”，这似乎更符合二进制的模式。然而，神经元之间的连接强度是变化的（突触可塑性），信号的传递也存在不同的频率和模式，这使得人脑的计算方式远比简单的二元开关复杂。
信息编码： 大脑如何编码和处理信息仍然是一个活跃的研究领域。我们知道信息在大脑中以电化学信号的形式传递，但具体的编码方式非常复杂，并非简单的数字序列。将人脑思维直接映射到任何一种数制系统都可能是一种过度简化。
抽象与推理： 人脑的思维包括抽象、推理、联想、记忆等多种高级功能。这些功能并非直接对应于简单的数制计算。例如，我们理解一个概念可能涉及大量相关的知识、经验和情感联系，这很难用三进制的简单状态来完全描述。
3. 语言和概念的关联：
语言的二元与多态性： 我们的语言也包含二元（是/否）和多态（可能/不确定）的表达。但语言的结构和意义的生成更为复杂。
“模糊逻辑”的类比： 三进制的某些应用，如模糊逻辑（Fuzzy Logic），确实试图用更精细的程度来描述事物，例如“温度很高”并非简单的真假，而是“非常高”、“有点高”、“适中”等程度。但模糊逻辑本身可以使用不同的数学模型来表达，并不一定需要一个基于三进制的硬件系统。
结论：
从理论上讲，三进制的三个状态似乎比二进制的两个状态更能捕捉人脑思维中的“中间状态”或“模糊性”。然而，人脑思维的本质比简单的数制系统要复杂得多。我们目前的认知能力还不足以将人脑思维与任何一种特定的数制系统进行完美的、直接的对应。 将三进制与人脑思维更贴近的说法，更多的是一种直观的比喻或理论上的可能性，缺乏强有力的实证支持。 很多研究大脑计算模型的人员可能会从更基础的物理或信息论角度去理解，而不是直接套用数制。
二、为什么三进制计算机中途夭折后，再无人提起？
“再无人提起”这个说法可能有些绝对，实际上在计算机科学的学术界和爱好者中，三进制（或更广泛的“多进制”）的概念一直被提及，并有一些研究和尝试。但如果说它“中途夭折”并且“不再被主流重视”，这是有原因的，并且并不是因为没有人提起，而是因为其在主流计算机硬件实现上遇到了巨大的障碍和挑战，以及被更优的解决方案所取代。
1. 巨大的硬件实现难度：
电子元件的本质： 目前计算机的基础是电子元件，如晶体管。晶体管最容易实现的两种稳定状态是“导通”（高电压，可以代表1）和“截止”（低电压，可以代表0）。制造能够稳定区分和切换三种（或更多）稳定电压/电流状态的电子元件，其难度呈指数级增长。
可靠性问题： 区分三个状态（例如，低电压代表0，中等电压代表1，高电压代表2）需要更精确的电压控制和更低的噪声干扰。任何微小的电压波动都可能导致状态识别错误，从而造成计算错误。
功耗和发热： 实现更复杂的电压/电流状态往往需要更复杂的电路设计，这会增加功耗和发热，直接影响计算机的性能和寿命。
集成度问题： 在一个芯片上集成大量的、能可靠工作在三态模式下的元件，远比集成双态晶体管要困难得多。这意味着相同面积的芯片，能实现的“三进制晶体管”数量会远少于“二进制晶体管”，这直接影响了计算密度。
存储介质的挑战： 除了逻辑门，存储信息也面临挑战。磁性存储、光盘存储等介质更容易设计成两种稳定状态。要实现三进制存储，就需要更复杂的物理机制，例如同时检测磁场方向和强度，或者用三种不同的光学模式来表示信息，这都增加了复杂度和成本。
2. 与二进制的兼容性和生态系统：
历史积累和标准化： 自冯·诺依曼体系结构确立以来，计算机科学已经围绕二进制构建了庞大的理论基础、软件生态系统和工业标准。从指令集架构、操作系统、编程语言到应用软件，一切都基于二进制。
迁移成本巨大： 如果要转向三进制或其他多进制，这意味着需要推翻现有的一切，从最底层的硬件设计到顶层的应用软件都需要重写或重新设计。这个成本是天文数字，而且缺乏足够的驱动力来承担。
二进制的效率并不低： 虽然二进制似乎在某些方面不如三进制“直观”，但通过精巧的算法和编码，二进制已经能够高效地处理各种复杂的计算和信息。例如，冗余校验、纠错码等技术可以提高二进制系统的鲁棒性。
3. 三进制计算机的尝试与局限性（例如“Setun”）：
早期的尝试： 确实存在过对三进制计算机的尝试，最著名的是20世纪50年代苏联的“Setun”计算机。Setun 使用了“平衡三进制”（Balanced Ternary）表示法（1, 0, 1），这在某些数学运算上具有优势。
“Setun”的成功与失败： “Setun”在当时是一项了不起的成就，证明了三进制计算的可行性。它在某些特定计算任务上表现良好，例如处理负数。然而，它也面临着上述的硬件实现难度、可靠性问题以及与当时普遍采用的二进制系统的兼容性问题。
局限性：
速度问题： 相较于当时的二进制计算机，Setun在整体性能上可能并不占优。
复杂性： 处理三态信号需要更复杂的逻辑门电路，增加了设计难度和成本。
应用领域受限： 它主要用于特定领域的科学计算，未能像通用二进制计算机那样普及。
4. 新的计算范式出现：
量子计算： 近年来，量子计算的兴起带来了另一种全新的计算范式。量子计算机利用量子比特（qubit），可以同时处于0和1的叠加态，这是一种比三进制更丰富的状态表示。量子计算的潜力在于其并行处理能力，能够解决传统计算机难以解决的问题（如大数分解、药物设计等）。相比之下，传统的三进制硬件升级显得“老旧”且动力不足。
神经形态计算： 另一种新兴的计算方式是神经形态计算，其灵感来源于人脑的结构和工作方式。这类计算试图模拟神经元和突触的并行、低功耗特性，其底层原理可能与传统数制计算有很大不同。
为什么“再无人提起”的误解？
学术研究的持续性： 在学术界，对不同数制系统、计算模型的研究从未停止。三进制（或称“有符号数三进制”/“平衡三进制”）在数学、逻辑学和信息理论中有其独特的研究价值和应用。研究者们会继续探索其理论可能性和潜在应用，例如在某些特定算法、加密技术或新型存储介质的设计中。
小众应用和理论探讨： 虽然没有成为主流，但三进制的思想可能在一些小众领域或者理论探讨中被提及。例如，在一些关于“信息密度”或“计算效率”的学术讨论中，不同数制系统会被拿来比较。
媒体和大众认知差异： 对大众而言，如果某个技术没有转化为实际的、易于理解和使用的产品，就很容易被认为是“消失”了。计算机硬件的进步和普及是基于能够大规模生产、成本可接受且性能卓越的二进制技术。
总结来说，三进制计算机“中途夭折”并“不再被主流提起”，并非是因为它缺乏理论支持或没有人提及，而是因为：
1. 硬件实现上的巨大技术和成本障碍，使其在与二进制竞争中处于劣势。
2. 二进制系统已经建立起庞大且成熟的生态系统，迁移成本过高。
3. 二进制技术本身仍在不断进步，能够满足大部分计算需求。
4. 新的计算范式（如量子计算、神经形态计算）正在兴起，分散了研究的焦点。
研究者们会根据技术发展的需求和可能性来选择方向，而二进制系统在可见的未来仍然是主流计算的基石。但对三进制的探索，其研究精神和在特定领域的理论价值是值得肯定的。
网友意见
在三进制电子计算机中，三进制计算机逻辑门相比于二进制的计算机需要更多的晶体管，更多的状态，不光光增大了逻辑门的体积，增加了设计的复杂度和成本，并且还降低了处理器的频率，来保证在三种状态下信号的完整传输（并且逻辑门体积增加也导致了频率的降低）
但是：
一个三进制的计算机在计算算法复杂度时， 是以3为底的，不是2。
也就是说，假如我们为一个三进制计算机写了一个快排算法，那么在三进制计算机上，算法的时间复杂度为 。
原因是三进制计算机中快速排序可以选择两个基准，因为三进制计算机的布尔值的状态有三个，可以同时和两个基准比较，得到三个状态，分别是大小：1.在两个基准之前，2.两个基准中间，3.两个基准之后，所以在同频下（嗯显然达不到同频）会比二进制计算机在速度方面有优势（解答评论区的问题）
也就是说三进制计算机在计算复杂度常数方面可以比二进制快 倍，也就是1.585倍
我严重怀疑以我们的集成芯片技术制造的三进制计算机能不能达到500MHZ，估计那可怜的1.585倍速度远远没法弥补频率的缺失。所以会中途夭折...
补充为什么三进制计算机很难在我们现有的工程框架下超越二进制，因为逻辑门的复杂程度增加了可不是一点
咱们假定一个三进制计算机为了利用三进制的优势在工程设计上要做出什么
在三进制计算机中，因为一个比特有三种状态，所以没有类似于二进制的“非门”，
假如一个比特的状态是0，1，2，三进制“非门”接受一个比特作为输入，另一个作为输出。要是真值表的函数是一一对应的，那么这个“非门”需要移动一位而不是取非（1->2, 2->0, 0->1）（二进制非门也是移动一位）
所以会有两个“非门”，一个是向上移动（上门的例子）一个是向下（比如2->1）。与门也是的。你会有两个“与门”，分别对应两个“与”，还有或门，你是输出1还是2，也需要同一个功能两个不同的逻辑门
这就影响了所有逻辑门，逻辑门种类翻了一倍，可知肯定会有两个与非门和全加器。（不是四个，因为均为统一向上取的系列或者向下取的系列）
假如你对一串比特取反，你需要指定是哪一种“反”，才可以对应到结果。
也就是说需要指定你的逻辑门的系列，是统一使用向上移动一位的系列还是向下移动一位的系列，分别对应不同的结果
那么就明白了，同时比较两个结果，第一个结果作为输入，第二个结果作为逻辑门的选择，自然可以同时比较两个状态，这是三进制计算机的理论优势。但是这个优势的代价貌似有点大，换来了特别复杂的电路设计。（说实话二进制计算机用SIMD指令同时比较两个比特也比这种情况用的晶体管少，所以是真的没用）
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