電腦和人腦有什麼不同

A. 電腦和人腦有什麼區別

電腦，准確的來說，不能算作腦。
電腦換一種說法就是真理機，演算法就是對簡單邏輯的判斷，然後不斷的復雜化，因為有固定的結構來完成運算，所以速度特別快。
人腦就不用說了吧，自然選擇的產物，因為迴路龐大，記載著你從小到大的記憶，所以結構不是非常嚴格固定，從簡單運算來說，無法和電腦比，但數據處理量來說，遠超於電腦千倍。
電腦是人工產物，發明作用是幫助人類完成繁瑣的計算；人腦是自然產物，作用自然是為了適應生存環境。
電腦是不具有思考能力的，因為它只是計算能產生將無數種可能性整合在了一起，運算的時候就會完完全全按照編程者的邏輯來運行，形成人工智慧，簡稱ai......所以現在非常多的人希望能利用這個固定的結構來完成人腦不固定的任務，雖然有些不可能，但是能勝任絕大多數人物，而且由於結構固定，邏輯的正確性相當高（就好比小時候在江邊玩的挖泥巴，下游挖開一點，水就會涌進來，計算機運用的也是這個物理規律，只不過是把水變成了電），所以完全可以勝任計算功能。想用電腦模仿人腦幾乎是不可能實現的，人腦的運行雖然和電腦一樣，都是電信號，但是人腦是由有機物組成的，結構的可能性太多了，所以具有想像力，具有創造力，但同時因為太過復雜，所以簡單的計算也會因此變得緩慢和不確定......就好比你輸入1+1=？ 電腦邏輯判斷是1進位1，二進制10，轉換為2。但人腦就能想，你tm是不是在玩腦經急轉彎？你是不是想耍我？進一步思考的話甚至會想，這傢伙想幹嘛，難道是欠錢想還了？ 同一個問題哪怕你自己沒有意識到，但是已經進行了數據量相當龐大的邏輯運算.....如果要讓電腦同時處理這些問題，且不論產生，沒一時半會兒是給不出答案的。
所以人腦和電腦最大不同就是結構不同，人腦是有機物組成，結構很亂，但是非常精密和龐大，所以邏輯運算能力超強，但簡單邏輯運算會變的很離譜；電腦主要是由無機物構成，結構固定很嚴格，邏輯也隨之被固定，所以缺乏可能性，不過因為電腦的簡單，所以它能快速的准確完成計算任務。
還有，電腦沒有那麼神秘，因為人腦是自然競爭的勝利者之一，所以它有資格繼續存在，而電腦是人為設計，且不論有多少漏洞，光是否能在競爭中存在都是個問題（人類一旦不用電腦，電腦立刻會消失，因為電腦是人為選擇的產物），想通過電腦取代人腦，目前來看不大可能，而且距離還相當遠.........不過一旦電腦被復雜化了，能完成人類的思考....人類還需要電腦做什麼呢.....明明只是想讓電腦完成一些簡單的東西的（數學考試也希望帶計算器吧......考思路誰不會，為啥要考最簡單的運算呢....所以計算機就產生了.

B. 電腦與人腦有什麼不同

這個問題就深了。。電腦其實就是用二進制語言編寫的程序，所有東西都可以用0和1表達，所有的邏輯都是預先編程好的，電腦做的只是把你的操作變成二進制語言然後經過預先編好的程序進行處理再反饋出來，而人腦是極其復雜的，到現在也沒有哪個實驗室能完全了解人腦的工作機制，是靠神經系統的電位變化傳遞信息/感受等，簡單的說，最大的區別在於人腦可以學習，並且有感情，電腦正在自我學習的道路上，並且暫時只能簡單的執行命令

C. 電腦和人腦有什麼不同

大數之道——人腦與電腦的對比

第五堂課：復雜自動機的一些考量——關於層次與進化的問題

在翻譯過程中，做了以下的添加和修改：

1、為了方便閱讀，為原文進行了分段，並加上了段標題；

2、為了讓讀者感覺更親切，加上了若干副插圖。

3、為原文添加了大量的評論，東方和尚的評論和張江老師的評論都會標注出來，另外，因為這本書是馮·諾依曼的助手 Arthur W. Burks(遺傳演算法之父 John Holland 的博士生導師)，所以在框中的文字是編者加的註解。大家要注意分辨。

一、人腦與電腦的比較

但大腦神經元的數量級大致可以確定為 10^10的級別。而身體其他部分的神經元數量大概要比這個數字小很多， 並且它們也源自大腦。最大的大腦周圍神經集合是視網膜，從視網膜連到大腦的視覺神經被認為是大腦的一部分[68]。

相比大腦的神經元數量，計算機器用到的電子管個數要小一百萬倍。現有最大的計算機器，ENIAC 只有 2×10^4 個電子管。另一台屬於 IBM 公司的大型計算機器，SSEC 包括了各 1 萬 個電子管和繼電器。正在建造中的最快的計算機器，其設計包括了 3 千個電子管。電子管數量的減小是由於對內存的處理手法有所不同，之後我會提到。

在這個電腦 vs 人腦的較量中，有一個因素是對於前者有利的：計算機的速度比人腦要快。人腦神經元的反應速度大約是半毫秒。但用這個時間來衡量人腦的速度是不公平的，因為更重要的不是神經的激發時間，而是神經的恢復時間，也就是從一次反應到恢復到能夠再次反應的時間長度。神經的恢復時間最快也需要 5 毫秒。對於電子管來說，很難估計速度， 按現在的設計，重復的頻率（時鍾主頻）很難超過每秒一百萬次[70]。

編者Arthur W. Burks註：

【馮紐曼接著從體積上比較了人類神經系統和計算機的區別。這個區別主要來自於控制和信號放大是怎樣實現的。在電子管中間，運算體積實質上是陰極和控制柵極之間的空隙，其尺度約為 1 毫米；而在神經細胞中，運算對應的是神經膜約為 1 微米的厚度。兩個尺度的比例是 1000：1，而它們的電壓之比也是 1000：1，因此電子管和人腦信號的場強是大致相 當的。這說明，兩者之間能量消耗的差異主要來自於體積上的不同。尺度上 1000 倍的區別，換算成體積就要差到 10 億倍，能量消耗也差不多。請參見馮紐曼著作《計算機和人腦》[71]。

馮紐曼接著計算了「每一步基本信息操作，即每一個二義選擇以及每次傳送一個基本單位信息所需要產生的能量」，包括三種情形，熱力學的最小值、真空管以及神經元[72]。

在第三堂課上，馮紐曼曾提到，熱力學信息是由對數方式來測量的。也就是對於所有的可能性用 2 為底來取對數。因此，在二選一情況下的熱力學信息等於 1 bit。問題是，bit 不是我們用來測量能量的單位。只有當你指定溫度之後，熵和能量才能被聯系起來，在低溫下運行可以降低消耗能量的下限。」他接著計算了這個熱力學信息相對應的最小能量值，也就是 kT logN 爾格。這里 k 是玻爾茲曼常數(1.4×10-16 爾格/度)，T 是絕對溫度，而 N 則是可能性的數量。對於二進制的基本計算 N=2，室溫下 T=300K，對應於 1bit 的熱力學能量下限為3×10^(-14)爾格。 馮紐曼估計大腦消耗 25 瓦的能量，具有 10^10 個神經元，因此平均來說，每個神經元每秒激活 10 次，因此每次二進制運算中神經元的能量消耗為3×10^(-3) 爾格。他估計真空管消耗6 瓦，每秒激活 100,000 次，故每次二進制運算中，電子管的能量消耗是 6×10^2 爾格。】

D. 電腦與人腦有什麼不同腦筋急轉彎

電腦與人腦的不同腦筋急轉彎答案如下：

電腦容量大，你在它那裡很容易被遺忘，人腦容量小，只能裝下你一個。

電腦可以搬家人腦不可以。

E. 人腦與電腦的區別

雖然腦機這個比喻已經為認知心理學服務，但認知神經科學的研究揭示了大腦與計算機之間的許多重要差異，通常我們對於人類的大腦和電腦的認知只是限以生物和物質兩個方面，但是事實上，人類的大腦的復雜程度遠遠地超出人們的想像。

從微觀結構來看計算機與人腦的差異很明顯，從原材料到基本工作原理再到微觀工作機制都不相同，雖然計算機是模仿人腦發展起來的，以代替人腦的部分功能為目標，在結構和運行機制方面都有很多與人腦看起來相似的地方，但是一個有理智的人決不會把兩者看成是同一種東西。

人腦中有大約有860億個神經元以及將這些神經元連接在一起的100萬億個互連物，每個神經元的連接點上都擁有1000多個蛋白質，而我們日常所使用的計算機，實際上只是我們用於處理信息的機器，信息被編碼成計算機可以識別的格式，錄入原始數據，在計算機內部進行運算。

精確的大腦生物模型必須包括細胞類型，神經遞質，神經調節劑，軸突分支和樹突棘之間的大約225,000,000,000,000,000次的相互作用，由於大腦是非線性的，因為它比現在所有的計算機都大得多，所以它可能以完全不同的方式運行。腦機隱喻掩蓋了原始計算能力中這一重要但可能很明顯的差異。

最先進的類人腦計算機晶元，仿生人類大腦的神經元工作方式，能夠有效地處理上百萬個並行計算流，但是人工智慧目前仍然無法在硬體上復制出人類的神經突觸，人工智慧與人類智能還存在著很大的差距。