1樓：大漠晨曦LY
人類現在要用計算機技術摸擬自己的大腦，科技研發方向還沒找準吧，關於人腦思考原理，與以二進位制為基礎的馮諾依曼運算方式有著天壤之別，以電脈衝訊號進行運算，不發熱才怪呢，而人腦也是二進位制嗎，根本不是，雖然馮諾依曼式的計算機在一些運算速度方面遠超人類，但其原理根本不是人腦的原因。摩爾定律僅僅適用於以電脈衝矽晶元為基礎的電子科技產業的發展，根本不適用於人腦，因為人腦的執行原理根本不是那種靠高頻電脈衝序列（有的是程式指令序列，有的資料資訊序列）的運算方式，所以說，只要採用當前的計算機原理（包括當前的人工智慧技術其基礎也是二進位制的計算機理論為基礎的）來摸擬人腦，肯定不可能實現。
2樓：Serendipity
人腦中大約有860億個神經元，而四核i7中大約只有14億個電路門，且其中很大一部分都布置在簡單的快取記憶體儲存線上。雖然PC中的閘電路比人腦中的神經元要快一些，但神經元可以看作是是功能更強大且機制複雜的裝置。執行在超級計算機上規模比較大的人工神經網路規模也不過是以千萬來計數，作用還遠不如青蛙的大腦複雜。
即使人工神經網路的增長速度是按照摩爾定律進行的，在傳統計算機上執行的人工神經網路也要再過幾十年才能在複雜度上與人腦匹敵。但如果這樣做，單個門和組成門的電路規模就必須縮小很多，這應該很難實現，到時候可能必須建立專用於模擬神經網路的裝置，這又會延長不少時限。即便如此，也只是在數目上匹敵，複雜度上可能還我們需要追趕的路程還有很遠。
補充：最近聽了一次類腦計算的講座，後續可以補充點內容。
3樓：致熵
先談談人腦的計算力。經過估算，人腦的計算力達到每秒幾十億億次浮點運算，相當於目前最強的超算，遠比想象的要高，但功耗低了幾千萬倍。具體估算過程不久前我剛回答過。
再說說結構的精細程度。電腦晶元是達到十奈米左右，但需要若干電路組成基本運算，這樣就大一些了，而人腦的基本元器件是鈉等離子大小不足零點幾奈米，即使較大的分子也只有幾奈米，但功能已經更複雜了，這樣相比，人腦的細度是電腦的幾十倍，更重要的是，在微觀角度，人腦是立體的，雖然最後的分布不是全3D的，這樣，精密度就比電腦高了成千上萬倍。
最重要的是，人腦的神經網路結構非常高階，而電腦模擬的結構則顯得非常低階。比如人腦的神經元種類可能有幾百種，而電腦模擬的人工智慧的神經元只有一種。這樣造成電腦在模擬上的效率非常低下。
以上綜合一下可以看到，目前電腦無論從硬體軟體都比人腦差了萬倍甚至千萬倍，因此想做到全面達到人腦水平估計還需二十年。
4樓：student
大腦是神經網路肉質CPU，造出神經網路的CPU是超級難的吧？
腦神經網路的精密並不一定就說是小。更難的我認為是構造問題。
還有就是堆體積並不能解決效能問題。
比如說顯示卡造大一點，CPU造大一點。
超算的話主要是架構問題，它能把多塊CPU聯到一起計算。所以說只要你架構足夠先進，單個CPU效能沒那麼厲害總體上看效能還是十分強勁的。
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