AlphaGo战胜李世石也快一周年了。
《卓老板聊科技》最近一期栏目有一个别样的问答，引起了我极大的兴趣：如果人工智能完成人类大脑能完成的复杂任务需要的能量超过一个极限阈值，就意味着人工智能永远无法战胜人类。
他认为这是一个重要指标，假如人工智能接替大脑完成的任务始终不超过人类大脑的多少多少倍，也许就意味着人工智能永远只能是小众。
这就要看怎么比较了，这方面谷歌没有给出具体答案，但是谷歌给出了一个侧面的信息，就是每场棋局要花3000美元电费。按10美分一度电算，这就是3万度的能量消耗，一盘棋按4个小时算的。
再算人这边的，正常成年人日均消耗2000大卡的热量，大脑要占其中的20%，约167万焦耳热量。然后除以一天86400秒，算完，人脑的能耗就是19瓦，但是李世石在拼命思考，所以还得往上涨，但是大脑的总体能耗在睡眠和清醒时浮动不是很大，我们就按20瓦算。
计算完成，AlphaGo的能耗是李世石大脑的37万倍。
但是这里肯定还有其他能耗，比如这套超级计算机的水冷系统、风扇以及维护系统运行的其他部件，比如主板、存储系统、网络系统的运行，供电上的转化效率等也都在耗能，所以还有一个参考就是谷歌给出的AlphaGo的配置。
跟李世石大战的那个AlphaGo的配置是1200个核心CPU+170个GPU,我们大约按每个CPU功耗150瓦算，每个GPU功耗200瓦算，这就是21.4万瓦。用这个数字除以人类大脑的功耗20瓦，倍数就是10700倍，虽然没有30多那么夸张，但还是差了4个数量级。
这是人类最顶尖的精英在这方面和计算机的挑战比例。
如果对比更一般的情况，一颗8核心16线程的CPU，肯定可以在各种棋类运动中搞定99%以上的人，而这样的CPU才150瓦，所以仅仅在棋类运动上，计算机的耗能效率可以做到只是人类大脑的7倍多。
当然，人类大脑还可以干更多的事情，相当多的方面计算机都没有成熟的算法，这些维度如果也一并算入，那人工智能还是完败，输得跟渣渣一样。需要留意的是：要搞定在围棋上人类最顶尖的人物需要的耗能和搞定99%的普通人需要耗能的对比，这之间差了1400多倍。
也就是说我们普通人在围棋上的实力和李世石差了这么多，你也可以多少体会到职业和纯业余之间的差距了吧。术业有专攻就会造成如此这般的差距。
【我的思考】：
研究脑科学，像围棋九段这类棋手的大脑结构是一个很好的例子，他们是如何在耗能基本不变的情况下把计算效率提升了1000多倍的？
这是由神经元连接结构产生的差异吗，这样的差异可以遗传吗，可以通过一种超级高效的训练方法让大脑自组织生成这样的连接吗？
傅盛说过的一句话很耐人寻味：“绝境当中，一个人真正拥有的核心武器，根本不是资源，而是认知”。那么马云、贝佐斯对电商的认知，佩奇、李彦宏对搜索的认知，马化腾、扎克伯格对社交网络的认知，比常人应该高出不只1000倍吧……
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