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    “計算機模擬人的意識活動”，與“計算機從事人的科學研究”，兩者彼此等價，這應該算是一個極其重要的現。

    至于原因，梳理一直以來的思路，答案其實很明顯。

    迄今為止出現的計算機系統，單論度，遠遠越了人腦的等效算力，這樣講并沒有原則性的錯誤，雖然直到今天，人類仍未弄清人腦的計算能力，但根據人與計算機在完成典型任務時的表現，也能得出一個大致的判斷。

    從自動駕駛，到同聲傳譯，再到19*19路的圍棋對抗，計算機在一項項任務中勝過了人類，對應的人腦算力之上限，也在不斷提升。

    但這種提升，不僅在理論上無法一直持續，在實踐中也一樣辦不到。

    與現代計算機類似，人腦，可以粗略的看做一臺通用計算機，內置大量任務的算法，雖然只有大腦、小腦/植物神經系統這兩個不對稱核心，也就是實際上的單線程，但通過執行不同的任務算法，可以完成許多截然不同的工作。

    功能多樣，但，并不能用一系列任務的等效算力之和，作為人腦的預測算力。

    正如計算機的算力，決不能用運行所有算法時體現出的算力，簡單疊加，這是一個很淺顯的低級錯誤。

    故而估測人腦的（最大）算力，只需盤點所有能被計算機替代的任務中，哪一種所需的算力最大，而在it領域極大展的今天，要做到這一點，相比幾十年、甚至十幾年前的情形，更要容易得多。

    譬如圍棋，曾經令人工智能束手無策，甚至一流ai都無法戰勝人類業余圍棋選手，在十幾年前才逐漸逆轉。

    時至今日，在劇變的大背景下，圍棋人工智能的展度已很遲緩。

    原因用不著多解釋，在新時代奴隸制的簡單再生產態勢下，作為人類的一種精神活動，對生產體系并無任何助益、而僅僅只是頭腦鍛煉與消遣的圍棋，早已淡出ai研究者的視線，這方面的研究接近停滯，也是再正常不過。

    資產主義社會中，一切社會活動，歸根結底都是利益在推動。

    到了新時代的奴隸制，情況，是稍有改變，不排除某些頂層對圍棋是饒有興致，愿意投入資源進行一些研究。
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