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虽然我们不能完全否认人工智能驱动的机器人革命的想法在遥远的未来，一项新的研究发现，即使是当今最先进的超级计算机，其功能也只有人脑的三十分之一，因此，在一段时间内，我们应该能够超越与我们一起生活的机器人。 。
美国的两名博士生使用以下方法解决了这个问题一种称为每秒遍历边缘数（或 TEPS）的测量方法，用于测量计算能力 - 它本质上是计算机在其自己的系统内将信息从一个点转移到另一个点的速度。 人脑中没有完全相同的东西（或者至少没有可以测量的），因此他们粗略地估计了大脑中神经元发出电信号的频率。
加州大学伯克利分校的 Katja Grace 表示：“在沟通方面测量大脑的一个重大实用好处是，以前从未有人做过这样的事情。”告诉 IEEE Spectrum。 “[这种方法]提供了对与大脑大致相当的计算硬件价格的相对独立的估计。”
Grace 和卡内基梅隆大学的同事 Paul Christiano 使用 IBM Sequoia 超级计算机作为冠军：该机器目前以 2.3 x 10 保持着 TEPS 基准记录13可供使用的电力 TEPS。 他们的计算表明，大脑在传输数据方面至少与红杉一样敏捷，甚至可能快 30 倍。 根据当前的市场价格，这意味着如果您出租大脑的计算能力一小时，您将获得 4,700 至 170,000 美元的收入。
两人估计，廉价的计算机设备（每小时 100 美元）可以在 7 到 14 年内赶上大脑的处理能力，尽管该预测中包含了很多推测性假设，即便如此，利用这种能力的软件需要由人类编写。 目前最大的未知数之一是超级计算机中 TEPS 性能的提升速度有多快。
“我们几乎不知道大脑如何有效地使用其计算资源，以及与人类设计的系统的效率相比如何，”格蕾丝说。 “因此，即使我们知道需要多少硬件来完成大脑正在做的事情，这可能与人类工程师一旦有办法实现相同功能所需的硬件数量有很大不同。来实现这些功能。”
在这个早期阶段，看起来我们占据了上风——至少在下一台超级计算机出现之前是这样。
该研究是人工智能影响项目的一部分，该项目除了将机器人智能与人类智能进行比较之外，我们还研究了软件在未来几年可能如何进步：缓慢、渐进或大幅跳跃。 今年夏天，该项目从波士顿未来生命研究所获得了 49,310 美元的资金，该研究所本身也是 SpaceX 和特斯拉汽车公司首席执行官埃隆·马斯克捐赠的约 700 万美元的受益者，用于研究先进人工智能开发的潜在影响。
