人腦的認識自始至終都是一個哲學問題返劲，在沒有搞清楚這個問題之前玲昧，我們之前做的任何結論都是無效的，甚至是誤導人類的超級錯誤篮绿。
人工智能時代是個重新認識人腦的時代孵延，有些時候我們用人腦去思考人腦，這件事情本身就是一個錯誤的做法亲配。得出的結論也可想而知尘应，而AI的出現或許能夠幫助我們重新認識人腦。
模擬人腦吼虎，一直以來都是一些科學家的夢想犬钢。隨著人工智能的發(fā)展，各大公司也紛紛成立了自己的模擬大腦計劃思灰。最出名的可能就是谷歌大腦和百度大腦玷犹，它們大部分的結構是：云（云計算）——物理層（大規(guī)模集群式芯片）——應用層（來自各行業(yè)的數據信息）。
2017年4月份洒疚，斯坦福大學和桑迪亞國家實驗室的研究人員們構建除了一種人工突觸歹颓，這給科學家們制造出高效而精巧的大腦仿生計算機提供了契機。但是油湖，現實卻是殘酷的巍扛，模擬人腦這樣的場景一般都會出現在科幻電影里面。
科幻大片《超體》講述了主人公Lucy的大腦利用率由正常的10%擴大到100%后乏德，最終變身為無所不能的“女超人”电湘。影片向我們傳遞了一個觀念，人類只利用了10%的腦容量鹅经。其實寂呛，之前就有各種說法，說我們人類的大腦利用效率很低瘾晃。對于這一說法贷痪，很多科學家并不認同，科學作家羅比·博伊德表示：并不是我們只使用了大腦的10%蹦误，而是這個大腦如何運作的不解之謎劫拢，我們僅僅解開了10%而已肉津。因為我們只了解10%，所以我們認為我們只使用了大腦的10%而已舱沧。
我個人非常認同這個觀點妹沙，我覺得人類對于大腦的認知水平有限。對于大腦的神秘性熟吏，過分夸大了而已距糖。即便是今天的物理學發(fā)展的足夠的好，我們也辦法解釋所有的事情牵寺。就像經典物理學的局限性悍引，它沒有辦法解釋高速運動的物體的規(guī)律。這也再次證實了帽氓，科學是永無盡頭的趣斤，我們由于缺少基本的科學認知體系，對一些事物的不可解釋性也就變成了可解釋的了黎休。
經典物理學的局限性被相對論和量子力學解決了浓领，那么說又來解決“相對論”和“量子力學”的局限性？還是說它們本身就沒有局限性势腮？我覺得應該是缺少解決理論联贩，而并非沒有局限性〖稻ǎ或許撑蒜，解決了這個問題后，人類對大腦的運作機制會有一個更清晰的認識玄渗∽ぃ或許，在未來藤树，我們解釋了光速的局限性浴滴，制造時間機器也會變成現實。
人類的大腦有幾百億個腦神經細胞岁钓，每個神經細胞有幾百條腦神經升略，每條腦神經有幾百個突觸，每個突觸有幾百到幾千個蛋白質屡限。一個腦細胞的作用相當于一臺大型計算機品嚣，一個突觸的作用相當于計算機的一個芯片，這樣可以推算出人的大腦相當于上百萬億塊芯片钧大。量變必定導致質變翰撑，這可能也是成為大腦大部分機制不可解釋的原因之一。
人腦是一臺性能極強的超級計算機啊央，而且功耗極低眶诈，即便如此涨醋，大腦也是我們身體能量主要的消耗者。此外逝撬，憑借連接至記憶區(qū)的數十億神經元浴骂，人類還能有條不紊的處理信息。這樣的基本結構跟機器有著本質的差異宪潮。即便我們在很短的時間里溯警，思考感覺、處理海量的信息坎炼，大腦也不會因此而爆炸愧膀，只是會感覺到些許的疲憊拦键；機器則不同谣光，越快的信息處理速度意味著更大的負荷，而且能源消耗極高芬为。
AlphaGo就是那個下象棋的怪獸萄金，去年打敗李世石版本的AlphaGo，下一場棋需要消耗的電費為3000美元媚朦，主要是制冷的成本氧敢。有專業(yè)人士計算，AlphaGo擁有1202個CPU询张，176個GPU孙乖，一場五小時的比賽，耗能為3000兆焦耳份氧，大約相當于一個成年人300天的能量消耗唯袄，而這只是核心處理器的能耗而已。
對于人來說蜗帜，下一場棋索要消耗的能量恋拷，雖然不是很少。但是在AlphaGo面前也不敢程度厅缺，或許AlphaGo一分鐘消耗的能量就超過了人類蔬顾。
這就引出了一個問題：如果每個人都要擁有一個這樣的功能，那要消耗多少能源湘捎？未來的能源結構是否能夠滿足我們對人工智能的需求诀豁？
但是，不得不承認的是今天我們的能源結構進化速度是非常慢的窥妇。遠遠趕不上技術的進化速度舷胜。所以，今天我就套用一個當下最流行的詞語——“供給側改革”秩伞。能不能從算法的基礎上來優(yōu)化人工智能逞带，如果這樣做欺矫，就必須重新認識人腦。因為在人類已知的世界或者認知中展氓，人腦是最省能量的機器穆趴。
在過去的幾百年的時間里面，人類從來沒有放棄過尋找人腦的秘密遇汞。但是未妹，對于很多尋找秘密的人來說，他們大多源于興趣和對科學的執(zhí)著空入。而今天络它，人工智能的需求將會讓我們投入更多的資源去發(fā)現人腦，認識人腦歪赢。我個人認為認識人腦化戳，將會成為人工智能時代進步的一個重要標志。
人工智能時代埋凯，人類或許需要新的思想大爆炸來作為新時代大廈建設的理論基礎点楼，或者是需要將原有的思想更加深入的理解。曾經有一個著名學者說過：人類為什么不能認清人腦白对，因為人類永遠在人腦的基礎上去嘗試認識人腦掠廓。簡單的用一句話概況就是：不識廬山真面目，只緣身在此山中甩恼◇扒疲或許今天，我們應該用人工智能去認識人腦条摸，而不是讓人腦去認識人腦悦污！
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