1樓：穩如
兩者執行方式完全不同，無法模擬，量子計算機運算速度再快，永遠是用二進位制運算規定程式的機器，而人腦執行原理及其複雜，不是用二進位制就能模擬的了的……
2樓：認知與邏輯
是否能模擬人腦（功能），這要看從什麼角度看。
如果僅指模擬人的數學計算能力，當前的計算機也是可以模擬的。
如果是指模擬人腦的所有能力，這個不是計算工具的問題，也不是計算速度的問題。這個是演算法的問題。所以，在完全弄清楚人腦執行機制之前，任何計算機都不能完全模擬人腦功能。
3樓：泡芙姑涼
泛論：用量子計算機可以模仿大腦。
經典計算機不能模仿大腦一是計算才能的約束，比如就算做出了乙個超大的資料庫，可是從中查詢內容卻要相當長期。二是原理決定其不能發生真實的隨機。
量子計算機就很好地處理了這兩個問題。
可是由於現在對認識的認知，就算用量子計算機模仿大腦也未必能操作模仿出大腦。
4樓：tututu111
人腦沒有什麼特別的，也是從其他生物的簡單神經元細胞一點一點堆出來的，區別只在與數量和結構上的差別，這些差別導致了人類可以以一種更加有效的方式處理世界上的很多問題，比如發現問題本質和發明工具，本質上講，只是對於問題空間的搜尋速度比其他動物類似於隨機的過程更快了一點而已。
大腦當然可以模仿人腦，就像你可以用簡單的定律解釋地球繞太陽執行，但是你要說完全一樣，那就得複製到所有環境和結構完全一樣，有必要麼？我覺得沒有必要，很多問題的解不只有一種，模仿現有的解只是最方便的一種方式，只要計算機可以自己探索世界和發明東西，那比人類也差不了太多（當然現在的計算機不行）。
至於什麼可計算和哥德爾定理，當初想類似問題的時候也看了下，個人感覺跟這個問題關係不大，哥德爾的乙個例子不是說什麼停機問題麼，類似的是不是人死了，乙個人死了當然他自己不知道了，是別人發現他不活動了，沒氣息了，才懷疑他死了，所以這麼看來人也被哥德爾定理約束著啊，大家當然可以等價。未來AI應該可以解決人類可以解決人類能解決的所有問題，並且快很多，問題是有沒有可能人類這種問題求解方式（探索世界）本身就是有侷限性的，即使給你無窮的記憶和超快的心理處理能力你也無法改進自身跳出這個侷限，去解決更多的問題，這個才是哥德爾這種問題關心的吧
5樓：菜刀劍聖
現在不能，以後肯定行。現在主要問題不在計算機的計算能力不夠，而是人類大腦究竟如何運作的。搞清楚這個大不了把大腦的每個分子原子模擬出來就行了。
題目問得有點歧義，是計算機模擬像大腦一樣思考還是模擬出大腦。前者更加簡單一點應該。
6樓：
除了Undecidable的問題，其他都是圖靈機可計算的。像天氣模擬、多體問題等問題，雖然難以計算且不可規約，但是仍然能夠計算，只是要耗費巨大的時間空間。
3. 模擬不代表能精確求解。比如我不能精確預知乙個原子的衰變時間，但是我可以模擬乙個原子在衰變（而且不獲取系統外的資訊的話我也不能精確預知被模擬的原子的衰變時間）。
4. 自然語言和形式語言的等價性目前沒有人能夠證明或證偽。但是作為物理過程的神經活動是可計算的，自然語言作為複雜神經活動的產物卻不可計算完全不合理。
我認為自然語言表現出的模糊性與擴充套件性是因為自然語言處於乙個高抽象層級。比如一塊x86架構CPU，只能讀取x86機器語言這一種形式化語言，但我們為它寫出作業系統和編譯器之後，它可以接受C++、Pascal等高階語言，如果實現了虛擬機器，還可以執行Python之類的動態語言，更進一步，我們可以寫自動更新語法的直譯器。這個過程中CPU的計算能力並沒有提公升，但是軟體抽象程度的增加給我們一些錯覺：
計算機可以「並行運算」了、不用考慮記憶體分布了、語法發生變化了等等。自然語言就是這種建立於神經活動之上的高層語言。因為不同人的腦結構不同，對自然語言的解釋就不同（乙個人的痛苦無論怎麼精確描述都無法讓別人感受到同樣的痛苦），正如不同計算機上執行的python語句，翻譯過來也是不同的機器語句。
5. 對不完備定理的證明其實也是乙個層級問題。在數理邏輯中，為了避免迴圈定義與自指矛盾，把研究的物件和描述的語言分開（目標語言和元語言）。
不完備定理只是說乙個語言如果包含PA算術那麼內部總有該語言無法證明也無法證偽的定理，但你跳出這個形式語言在更高層的形式語言證明就可以了。這並不能說明人腦有某種超越圖靈機的計算能力。
7樓：萬里長城
人類的大腦、直覺、情感有三個層面:
過渡宇宙層面（物質與精神轉換的層面），
暗宇宙層面，
本源宇宙層面。
量子計算機可以達到第一層面，
也只能只需做到第一層面。
充分必要條件邏輯是量子計算方法的邏輯門。
原理、機制、邏輯一樣，
都是超導、超光速、量子（等離子磁場）態，
量子計算機是可以模擬人腦、情感、直覺的第一層面的。
感恩、大愛、慈悲是過渡宇宙與本源宇宙溝通轉換的」橋梁「。
8樓：Andy Denker
不能。世界上不缺動物也不缺人。
計算機主要發展方向是彌補人腦不足，而不是模仿人腦。
模仿人腦只能是少數人的興趣，而不會成為科研的主要方向。
如果集中人類智慧型專門製造機器來模擬人腦，也許今天我們已經可以模擬到靈長類複雜的大腦，離人腦只有一步之遙了。
可是，集中幾代人畢生智慧型製造乙個機器猴子，或者人造人，有什麼意義呢? 真的需要人，找來一男一女生乙個就行了。
所以，人類沒做這種得不償失的事情。
9樓：羅秀哲
首先大腦的機制和量子計算機不同 ： Is the Brain a Quantum Computer?
其次模擬大腦這個問題由於先在腦科學本身還沒搞定，我們不知道要模擬什麼，也就無從計算其時間複雜度。要知道有些問題是量子計算機也不能計算的。
10樓：南歐閒人
人腦本質上就是一台計算機，更接近量子計算機，但和經典計算機風馬牛不相及，經典計算機可以計算，就好像內燃機可以運動，水磨可以磨麵，它的確具備可以代替人某一項功能的能力，但和真正的智慧型完全是兩碼事。要想創造出真正的人工智慧，除了研究量子計算機別無他途。
11樓：ACE000
彭羅斯在皇帝新腦裡在數學上用哥德爾定理和孟德樂博洛特集的遞迴性來解釋了這個觀點即永遠不能（經典計算機） 一些物理學家和軟體開發者表示不支援而量子計算機和人腦的研究仍在進行
12樓：葉赫那拉孔愷
看著這個問題我覺得非計算是乙個重點把，當然人工智慧肯定會實現的，這無庸置疑，但現在難點在於如何真正去讓電腦理解人類的思維，而不是用現在被用爛大街的大資料，因為你會發現其實大資料只是把乙個當年IBM做的試驗把資料打亂做了個隨機演算法而已，這個大家都知道我不想多說了，但是真正的問題是，大資料是乙個基礎，人腦的神經元傳遞不能計算,所以現在的圖靈機和量子機都不會實現，但是量子機所可以實現的平行計算可以符合人類大腦的思考方式，所以我覺得按照人類以往的經驗，仿生學往往是解決問題最好的方法了，既然出現了Li-fi這一類的網路傳輸，那能不能從類似於閃電的計算方式來體現人類的思考方法及內容，閃電的隨機性很大，但是集中的概率很小，卻可以在量子機的基礎上來完成我所說的閃電計算，來彌補概率小，並且在演算法上的隨機模糊演算法進行改進為隨機精確演算法，或許可以初步達成所謂的人工智慧對於人類思考的一點點入門。
13樓：張宇
很久以前，說什麼2023年就會開發出人工智慧
但是，從目前30年計算機發展看，計算機效能和演算法提公升N倍，人工智慧卻沒有任何實質性進展
用電子元件代替腦細胞，肯定是可以的，只是需要很長很長時間
14樓：張劍明
以下是個人觀點，僅供參考。
如果有量子計算機，其基本處理單元是量子位元，量子位元的輸入數是不固定的隨機數，而且可隨時修改。
大腦的腦神經元就相當於量子位元單元，輸入訊號是不確定的隨機數，而且可隨時修改。
修改是學習的過程，腦神經元是不斷修正答案的。
15樓：黃世鵬
不管是量子計算機還是經典計算機，它們不是都在模擬人腦的功能嗎？也許區別是能模擬出百分之幾的人腦。人的思考本質不是大腦的計算嗎？
16樓：cheng petet
第一名周瑤的回答錯得離譜。
就電子計算機和量子計算機的聯絡和區別都搞不清。
原因在於
1. 沒有學過可計算理論，這是一門研究電子計算機計算能力的理論。
2. 沒有學過量子力學，這是量子計算機的基礎。
建議周搞清楚np npc等問題再來回答。
量子計算機的粗略解釋直接維基( http://en.m.wikipedia.org/wiki/Quantum_computer
) 。比周的回答準確的多。
下面是引用
Although quantum computers may be faster than classical computers, those described above can't solve any problems that classical computers can't solve, given enough time and memory (however, those amounts might be practically infeasible). A Turing machine can simulate these quantum computers, so such a quantum computer could never solve anundecidable problem like the halting problem.
兩者的計算能力示意圖
另外推薦goliash li的回答。科班解釋。
17樓：席琴女
如果說純數學的計算速度，肯定是計算機，
量子計算機的理論速度是非常驚人的，就更不用說了。
但是計算機是需要輸入時間，還有，計算機不是智慧型的，這方面與人相比差遠了。
在影象識別，自然語言理解，自適應控制，學習、推理、決策等智慧型方面，最先進的超級計算機也無法與人的智慧型相比。由於事物的複雜性、隨機性和不完整性，使得智慧型軟體很難編制；即使編寫出來，由於計算量過大，也難以在需要的時間內完成。目前，最先進的電子計算機與人腦相比較，在邏輯判斷、識別事物和推理的能力方面還差得很遠。
18樓：
中文房間（英語：Chinese room）也稱華語房間，是由約翰·希爾勒提出的乙個思想實驗，藉以反駁強人工智慧的觀點。根據強人工智慧的觀點，只要計算機擁有了適當的程式，理論上就可以說計算機擁有它的認知狀態並且可以像人一樣地進行理解活動。
中文房間的實驗過程可表述如下：
乙個對中文一竅不通，以英語為母語的人被關閉在一間只有乙個開口的封閉房間中。房間裡有一本用英文寫成，從形式上說明中文文字句法和文法組合規則的手冊，以及一大堆中文符號。房外的人不斷向房間內遞進用中文寫成的問題。
房內的人便按照手冊的說明，將中文符號組合成對問題的解答，並將答案遞出房間。
約翰·希爾勒認為，儘管房裡的人甚至可以以假亂真，讓房外的人以為他是中文的母語使用者，然而他壓根不懂中文。而在上面的過程中，房外人所扮演的角色相當於程式設計師，房中人相當於計算機，而手冊則相當於電腦程式。而正如房中人不可能通過手冊理解中文一樣，計算機也不可能通過程式來獲得理解力。
來自：維基百科
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如同你想要把三維的降維成二維。如同你想要把360度全方位攝像機轉化成火藥閃光燈的攝像機 如同你把超級跑車改裝成蒸汽輪車如同你把宇宙飛船拆成木頭舢板 人腦已經是計算機了。計算機是模仿人腦的部分功能而產生的。譬如處理中樞和輸入輸出系統。如何把被模仿者做成模仿者？知乎上太多這種邏輯上的偽問題了，因為提問者...