但是，人类的大脑中并没有精确的信息传送(或者说测不到)，因此上述办法并不适用于人类大脑的性能测量，所以它们只能对大脑中的神经元传递信号的频率进行了一个粗略的估计。
来自加利福尼亚大学伯克利分校的 Katja Grace 表示：“这种测量人脑性能的方法是非常有好处的，并且它从来没有被人使用过。这个方法给我们提供了相对独立的估计，让人们看到了性能大致相当于人类大脑的计算机硬件的价格。”
在研究的过程中，Katja Grace 和她的来自卡耐基梅隆大学同事 Paul Christiano 将 IBM 的红杉超级计算机作为人工智能的最强者。这台机器的运算能力超群，持续运算测试达到每秒 16324 万亿次，其峰值运算速度高达每秒 20132 万亿次，令其他计算机望尘莫及。整个超级计算机占地约 318 平方米，在 96 个机柜中聚合了大约 160 万个处理器和超过 1.6PB 的内存。
这两位博士生的计算表明，人类的大脑是非常灵活的，即使是在数据传输方面，人脑的速度也要比红杉超级计算机要快上 30 倍左右。根据目前的市场价格，如果你将自己大脑的计算能力出租一小时的话，能赚到的钱将在 4700 美元到 17 万美元之间。
据估计，廉价的计算机平台(平均 100 美元每小时)的处理能力将会在 7 到 14 年内赶上人类的大脑，虽然在这次假设中仍然存在很多的推测，但是不管怎么说，拥有超强计算能力的程序还是需要人类写出来。而一个非常大的未知数是，超级计算机的提升速度有多快?
Katja Grace 说：“我们并不清楚人脑是如何有效利用它的计算资源的，也不知道应该如何比较人脑和计算机的效率。”因此，即使我们知道需要使用多少硬件来实现大脑的计算效果，也无法做出正确的比较。
今年夏天，这项研究获得了波士顿生命科学学院的 49310 美元投资，不仅如此，大名鼎鼎的“钢铁侠”Elon Musk 也为了探究人工智能发展的潜在影响而捐赠了 700 万美元。
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王晓易_NE0011
