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(脑),其智慧、算力,在创造之物面前实不值一提。

    但很快,人们便意识到,大脑能进行的智力活动,远不只有加减乘除这样简单。

    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。

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