第三六七章 计算（2 / 2）

单纯比较数学运算，做加法，人的计算速度远远逊色于电子计算机，起初这事实令一部分人深感悲观，计算机领域的业内人士却不以为然，道理很简单，电子计算机是人专为计算而创造出来的东西，可是大脑，其所面对的任务，却绝不是单靠加法就能解决的。

在尝试解决复杂问题时，计算机，只会加减乘除并无济于事，一切都要依赖算法。

继而，问题越复杂，算法（一般而言）也会越复杂，依靠逻辑电路而完成加法、继而用无数加法器拼凑出复杂计算能力的电子计算机，就日益陷入到计算量暴增、有时甚至是不切实际的算法复杂度之深渊中。

时至今日，不论ai、还是计算机，都取得了十分惊人的成就。

但这一论断，却并没有过时，而是在计算机算力不断提升的背景下，越发凸显出来。

今天的电子计算机，搭配适当的软件，能做什么呢，从自动驾驶到实时翻译，或者，掌控“全产机”这样庞大的生产体系，让体系中的几百个生产部门，上万个生产单元里的数百万台各类设备协同运作，所有这一切，都是人类力所不及的。

哪怕不是一个人，而是一大群人，彼此协同的要完成这些事，多半也只是徒劳。

但与此同时，也仍然有一些领域，在这些领域中解决特定的问题，今天的ai、超级计算机还没办法做得到。

道理很明显，倘若在这些领域里，计算机+ai能够胜过人类劳动，掌控生产体系、把持人类世界的顶层，自然会选择将员工解雇、以ai取而代之，从而获得从生产效率到安全系数的双重提升。

但直到今天，在包括it研发的一系列领域中，这种现象并未出现。

顶层，虽然奸诈狡猾、醉生梦死，却并不是一群傻瓜，倘若出现这样的机会，是没理由不去抓住的。

思考进行到这里，原则上，只消看一看自己现在的处境，方然也不难想明白，至少在信息技术产业的核心研发、运维领域，今天的人工智能还无法将人完全取代，不仅如此，遥望未来五年、十年的世界，也没有什么确切的迹象。

it技术突飞猛进，有产者，却还是需要雇佣一些劳动者，这当然不是在发慈悲。

根据观察，得出结论，方然的思维链条足够牢固，但他并不想满足于此，而是从这一判断出发，尝试理解其背后的深层次逻辑。

在未来的计算机面前，人，会变成一种不合时宜的存在吗。

方然并不确定，相反，在天堂镇忙碌之余，他还是有足够的闲暇揣摩问题。

身在nep_871，远离西大陆与太平洋上的战火，表面上漠不关心、实则伺机而动，托马斯*安生的表现恰似隐士，时间也还算充裕。

忙里偷闲，方然在思考的第一个问题，是关于人的大脑。