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人類大腦是非常復(fù)雜的，包含著1000 多億個(gè)神經(jīng)元，大約形成100多萬億個(gè)神經(jīng)元連接。人類大腦經(jīng)常與另一個(gè)能解決處理運(yùn)算的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行對比，這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)是數(shù)字計(jì)算機(jī)。大腦和計(jì)算機(jī)都包含著大量基本單元，分別是神經(jīng)元和晶體管，它們被連接到復(fù)雜的電路中，處理相關(guān)信息，然后通過電子信號進(jìn)行傳輸。從整體層面上講，人類大腦和計(jì)算機(jī)的架構(gòu)存在類似之處，包含著獨(dú)立電路，可用于信息輸入、輸出、中央信息處理，以及記憶存儲。

哪個(gè)更具強(qiáng)大的問題解決能力——大腦還是計(jì)算機(jī)？考慮到計(jì)算機(jī)在過去幾十年里的快速發(fā)展，你可能會認(rèn)為計(jì)算機(jī)比大腦更具有優(yōu)勢。計(jì)算機(jī)能夠組裝和編程，并能在復(fù)雜游戲中擊敗世界頂尖高手，例如：上世紀(jì)90年代機(jī)器人擊敗國際象棋高手，前不久AlphaGo機(jī)器人打敗世界圍棋高手，在電視智力競賽節(jié)目《危險(xiǎn)！（Jeopardy?。贰倏迫珪降闹R競賽中，機(jī)器人脫穎而出，取得優(yōu)異的成績。

然而，在這項(xiàng)最新研究報(bào)告中，人類大腦更高效，在現(xiàn)實(shí)生活中比計(jì)算機(jī)系統(tǒng)更優(yōu)秀，能夠處理大量復(fù)雜任務(wù)，從擁擠城市街道上識別一輛自行車或者一位特殊行人，甚至人們伸手去拿一杯茶，將它平穩(wěn)地放在嘴唇上飲用，此外，人類大腦的概念化和創(chuàng)造力比機(jī)器人更勝一籌。

那么為什么計(jì)算機(jī)擅長完成某些任務(wù)，而人類大腦在處理其他事務(wù)方面更加優(yōu)異呢？計(jì)算機(jī)和人類大腦的對比分析對于計(jì)算機(jī)工程師和神經(jīng)科學(xué)家具有啟發(fā)意義，這種對比分析最早源于計(jì)算機(jī)時(shí)代初期，當(dāng)時(shí)有一本簡短而具有深刻意義的書——《計(jì)算機(jī)和人類大腦》，作者是博學(xué)家約翰?馮?諾依曼（John von Neumann），諾依曼在上世紀(jì)40年代設(shè)計(jì)了一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，至今該系統(tǒng)仍是大多數(shù)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)。

計(jì)算機(jī)在基本操作速度方面比人類大腦更具優(yōu)勢，現(xiàn)今個(gè)人計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行基本的操作運(yùn)算，例如加法運(yùn)算，速度是每秒100億次。我們通過神經(jīng)元傳輸信息處理過程以及彼此之間通信，能夠評估計(jì)算出大腦基本信息處理的速度。例如：“激活”神經(jīng)元的動作電位——神經(jīng)元細(xì)胞附近啟動的電信號峰值，并傳輸至軸突，與下游部分神經(jīng)細(xì)胞相連。

神經(jīng)元激活最高頻率是每秒1000次，作為另一個(gè)實(shí)例，神經(jīng)元主要在叫做突觸的軸突末梢特殊結(jié)構(gòu)上釋放化學(xué)神經(jīng)遞質(zhì)，將信息傳輸至伴侶神經(jīng)元，同時(shí)，伴侶神經(jīng)元在一個(gè)叫做突觸傳遞的過程中，將結(jié)合的神經(jīng)傳導(dǎo)物質(zhì)轉(zhuǎn)化為電信號。最快的突觸傳遞大約需要1毫秒時(shí)間，因此，無論是在峰值和突觸傳遞方面，大腦每秒最多能執(zhí)行大約1千次基本運(yùn)算，也就是比計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度慢10萬倍。

在基本操作精度方面，計(jì)算機(jī)比大腦有更多的優(yōu)勢。根據(jù)數(shù)位（二進(jìn)制，或者0和1）指派的每個(gè)數(shù)字，計(jì)算機(jī)可以使用任何期望的精確度表達(dá)數(shù)量，例如：32位二進(jìn)制等于40多億的十進(jìn)制。實(shí)驗(yàn)性證據(jù)表明，由于生物噪聲，大部分神經(jīng)系統(tǒng)存在幾個(gè)百分點(diǎn)的可變性，最好的情況下精確度達(dá)到百分之一，相比之下，人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)的精確度僅是計(jì)算機(jī)百萬分之一。

然而，大腦所進(jìn)行的計(jì)算速度并不慢，例如：一個(gè)職業(yè)網(wǎng)球手能觀察分析網(wǎng)球的運(yùn)行軌跡，網(wǎng)球最高運(yùn)行速度達(dá)到每小時(shí)160英里，他們根據(jù)網(wǎng)球運(yùn)行位置，快速移動至球場最佳位置，擺動手臂，甩動球拍將網(wǎng)球擊打至對方的場地，擊打動作是幾百毫秒之內(nèi)完成。此外，大腦完成所有任務(wù)（在身體控制幫助下）消耗的能量僅是個(gè)人計(jì)算機(jī)的十分之一。

大腦是如何做到這一點(diǎn)的呢？計(jì)算機(jī)和人類大腦的一個(gè)重要區(qū)別是每個(gè)系統(tǒng)的信息處理模式，計(jì)算機(jī)任務(wù)主要是串行步驟中執(zhí)行完成的，這可以從工程師通過創(chuàng)建指令的順序流程來實(shí)現(xiàn)，對于這種連續(xù)的級聯(lián)操作，每個(gè)步驟必須要有高精確度，因?yàn)殄e(cuò)誤在連續(xù)步驟中會累積和放大。同時(shí)，大腦也使用連續(xù)信息處理模式，在擊打網(wǎng)球的例子中，信息從眼睛反饋至大腦，之后再傳遞至脊髓，控制腿部、軀干、手臂和手腕的肌肉收縮。

但是人類大腦可以進(jìn)行并行信息處理，在處理大量神經(jīng)元和每個(gè)神經(jīng)元建立連接方面占據(jù)優(yōu)勢，例如：網(wǎng)球快速移動將激活視網(wǎng)膜細(xì)胞——感光器，其工作是將光線轉(zhuǎn)換成電子信號。這些信號之后并行傳輸至視網(wǎng)膜上不同類型的神經(jīng)元。

當(dāng)源自感光器細(xì)胞的信號通過兩至三個(gè)突觸連接時(shí)，關(guān)于網(wǎng)球位置、方向和速度的信息，將被并行神經(jīng)元電路所提取，之后并行傳輸至大腦。同樣地，運(yùn)動皮層（負(fù)責(zé)運(yùn)動意識控制的大腦皮層部分）會發(fā)出指令控制腿部、軀干、手臂和手腕的肌肉收縮，身體和手臂能夠充分協(xié)調(diào)，調(diào)整身體最佳位置擊打網(wǎng)球。

這種大規(guī)模并行策略是可能實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)槊總€(gè)神經(jīng)元收集輸入信息，并向外發(fā)送信息至其它神經(jīng)元，對于哺乳類動物神經(jīng)元，輸入和輸出信息的神經(jīng)元平均有1000個(gè)。相比之下，計(jì)算機(jī)每個(gè)晶體管僅有3個(gè)節(jié)點(diǎn)，用于數(shù)據(jù)輸入和輸出。來自單個(gè)神經(jīng)元的信息可以傳遞至許多并行下游路徑，與此同時(shí)，許多處理相同信息的神經(jīng)元，可以將它們的輸入信息集中到相同的下游神經(jīng)元。下游神經(jīng)元對于提高信息處理精確度非常有用，例如：由單個(gè)神經(jīng)元所代表的信息可能是“嘈雜”的（精確度為百分之一），普通下游伴侶神經(jīng)元能夠更加精確地表達(dá)信息（精確度為千分之一）。

同時(shí)，計(jì)算機(jī)和人類大腦在基本單位信號模式中存在共性和差異，晶體管使用數(shù)字信號，它使用離散值（0和1）來表示信息。神經(jīng)元軸突的峰值也是一個(gè)數(shù)字信號，因?yàn)樯窠?jīng)元在任何時(shí)間處于要么激活或不激活峰值狀態(tài)，當(dāng)神經(jīng)元被激活時(shí)，所有峰值都差不多具有相同大小和外形，這一特性將有助于實(shí)現(xiàn)可靠遠(yuǎn)距離峰值傳播。

然而，神經(jīng)元也利用模擬信號，它使用連續(xù)數(shù)值表示信息。一些神經(jīng)元（像視網(wǎng)膜上的大多數(shù)神經(jīng)元）是非峰值狀態(tài)，它們的輸出是通過分級電信號傳輸?shù)?，這不同于峰值信號，它們的大小可以不斷變化，比峰值信號傳輸更多的信息。神經(jīng)元的接收末端（通常發(fā)生在樹突）也使用模擬信號整合數(shù)以千計(jì)的輸入信息，使樹突能夠執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算處理。

你的大腦比一臺計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度慢1000萬倍。大腦的另一個(gè)顯著特征，可表現(xiàn)在網(wǎng)球運(yùn)動中接發(fā)球動作，是神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，可在響應(yīng)活躍性和體驗(yàn)過程中進(jìn)行修改，這一過程被神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家普遍認(rèn)為是學(xué)習(xí)和記憶的基礎(chǔ)。重復(fù)訓(xùn)練可使神經(jīng)回路更好地配置完成任務(wù)，從而大幅提高速度和精確度。

在過去幾十年里，工程師從人類大腦結(jié)構(gòu)中獲得靈感來增強(qiáng)改進(jìn)計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)。并行處理和連接強(qiáng)度的功能依賴性修改的原理，都被并入現(xiàn)代計(jì)算機(jī)應(yīng)用中。例如：計(jì)算機(jī)增強(qiáng)并行性處理能力，在一臺計(jì)算機(jī)上使用多個(gè)處理器，這是計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的當(dāng)前趨勢。另一個(gè)例子是計(jì)算機(jī)“深度學(xué)習(xí)”能力，這是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要能力。

近年來計(jì)算機(jī)“深度學(xué)習(xí)”能力取得較大的成功，這得益于計(jì)算機(jī)和移動設(shè)備的目標(biāo)和語音識別的快速發(fā)展，它受到哺乳類動物視覺系統(tǒng)的靈感啟發(fā)。就像哺乳動物的視覺系統(tǒng)一樣，深度學(xué)習(xí)能力使用多層次來代表日益增多的抽象特征（例如：視覺對象或者語言），同時(shí)，衡量不同層次之間的連接是通過學(xué)習(xí)而不是由工程師設(shè)計(jì)的。

這些最新進(jìn)展已經(jīng)拓展了計(jì)算機(jī)的任務(wù)執(zhí)行能力，盡管如此，與最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)相比，大腦擁有更強(qiáng)的靈活性、普遍適用性和學(xué)習(xí)能力。伴隨著神經(jīng)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)更多關(guān)于大腦的秘密（越來越多地輔助電腦應(yīng)用），工程師可以從大腦工作中獲得更多的靈感，進(jìn)一步改善計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)和性能。無論是人腦還是計(jì)算機(jī)，成為某項(xiàng)特殊任務(wù)的贏家，跨學(xué)科交融無疑會促進(jìn)神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)工程的發(fā)展。