第二百九十三章 通過計算機進行學習的極限是什麽？

  我們現如今的計算機的計算方式是二進製的，以零一為基礎的，而二進製的計算方式，與我們所學應用較為普遍的十進製計算方式之間是存在轉變過程的。而二進製的計算機，要在程序設定的時候設定出人類的思維方式，以及人類的學習方法，卻需要一個更加先進的計算係統，以及編程的新模式，來試音這種由二進製的計算機，計算出來的二進製轉換為人類的邏輯思維方式，這似乎在CPU以及AI，甚至是雲計算大數據的模型中，需要大量的軟件和硬件基礎的鋪墊。但是無論是二進製的電腦，還是AI人工化的計算模式，能夠達到人類邏輯思維方式的學習方式，似乎還是存在著差異，以及運行數據的極限。 相比較二進製CPU以及人類程序設計的邏輯係統AI方式，與人類學習記憶的方式，以及人類的學習能力，從本質上是不同的，計算機的思維方式來源於機器係統，而人類的學習方式，是生理學的研究範圍。 生態的學習方式，與二進製的計算方式存在著本質的差異。 都計算機的學習方式存在極限，但是具體的這個極限是什麽？有沒有人能夠準確的判定出來，還是這個極限所涉及的學習範圍存在不同。 我們甚至可以從生理學和計算機學的交叉學科，來思考這個問題。 電子的計算機的二進製運算的CPU他可以稱作一個運算的中央處理器，而人類的思維方式卻要通過生物學機理去思索和學習。 也許人類缺乏精準的計算機的記憶方式和學習方式，但是人類生理學的對於周圍環境的學習，是從本質上不同於CPU的二進製的。 但是計算機的計算和仿生學的推動，進一步的能夠研究計算機替代人類的某些思維活動。 我們可以質疑人類的邏輯思維的判定，同樣的，也可以質疑人工智能的判定標準。相對於人工智能電腦對於某些數值的運算和推理，人類腦力的邏輯思維仿佛跟不上他的速度。 我們不能夠將人類的情緒付諸於電腦的判定活動中，同樣電腦精準的計算也是來源於初始信息的采集以及判定工作。 相對於計算機強大的存儲功能以及計算功能，人類的大腦可能裝不下整個銀河係星球的內容，但是人類在思維能力和想象能力，以及第六感的生物學研究中，人類大腦相比較計算機還是具備很大的優勢的。 而就是人類情緒化相對於二進製以外的信息分析的能力之前，還具備更多情緒化思維化的方式來探究學習的邏輯分析的能力。 不同於機械的計算機運算，人類關於大量數據的運算可能要笨一點，不同於計算機的精準條件，但是這並不明人類的邏輯分析不如計算機，人類大腦對於數據的合成和分析以及學習，相比較計算機的二進製計算方式，要科學嚴謹的多的更多。