电脑
人工智能其实就是算法的统称，算法就是巧妙运用程序的方法，以最少的算力来解决极为复杂的问题。如今
电脑的算力已经提升了许多倍，但哪怕是最简单的问题，单纯依靠粗暴的穷举法也解决不了多少，很多科学难题由于需要指数级的算力而无法得到解决。人的智力关键在于学习，人工智能的基础同样是机器学习，机器学习分为建模和不建模两类。不建模的情况如分层聚类、主成分分析。建模中最简单的是线性回归，复杂些的建模有神经网络等，它能够同时处理数十个维度的特征从而求出最优解。当下所说的人工智能特指深度学习算法，例如多层的卷积循环神经网络，其特征参数可能有数百万甚至十亿以上。人脑虽然在功耗效率方面表现很高，但只擅长处理三维空间的事务，一旦超过几个维度，如果没有明确的数学规律，就只能盲目摸索或者瞎猜。而且人的记忆是有限的，看一本书能记住的内容非常少。从硬件角度看，人脑天生确实不如
电脑。对于单个的问题，特别是像下棋这类复杂的智力游戏，早在20多年前，人脑就已经比不上
电脑了。近年来，人工智能在通用语言处理方面有了质的飞跃，比如
ChatGPT几乎能够像人一样与人沟通，并且知识面超过任何一个个体。在解决复杂科学问题上也取得了惊人的成果，例如从序列预测蛋白结构、寻找新的药物分子、模拟核聚变等。目前人脑的机制还不是十分清楚，只知道也是神经网络结构，功能也是分区的。采用多种深度学习模型并联的方式，
电脑要实现多功能的人工智能应该也不是很困难的事情。据说全面超越人脑的通用人工智能在几年内就能实现，并且能够达到超过爱因斯坦的智商。也有
专家表示，在五到十年内，大半的工作都会被人工智能取代。由于对算力有要求，当前的人工智能必须是中心化的，也就是需要超级
计算机联网。据说有研究人员构建的具有几千个特征参数的人工智能，仅需几块GPU就能解决临床医学中的一些决策问题。严格意义上讲，通用人工智能还无法在独立的个人
电脑上实现，除非未来量子
计算机能够成为现实，其算力将比二进制
计算机提升N个指数级。在此之前，其实无需担心机器人在认知方面觉醒，毕竟它只能听从中心指令，能够自己
移动的机器人只是终端用户，就像
僵尸一样。当然存在一个神级的控制中心，而且它基于上亿个特征参数的决策过程对于
人类来说就像天书一样，这是不是也带有一种宗教色彩？
