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我们现如今的计算机的计算方式是二进制的,以零一为基础的,而二进制的计算方式,与我们所学应用较为普遍的十进制计算方式之间是存在转变过程的。而二进制的计算机,要在程序设定的时候设定出人类的思维方式,以及人类的学习方法,却需要一个更加先进的计算系统,以及编程的新模式,来试音这种由二进制的计算机,计算出来的二进制转换为人类的逻辑思维方式,这似乎在CPU以及AI,甚至是云计算大数据的模型中,需要大量的软件和硬件基础的铺垫。但是无论是二进制的电脑,还是AI人工化的计算模式,能够达到人类逻辑思维方式的学习方式,似乎还是存在着差异,以及运行数据的极限。

相比较二进制CPU以及人类程序设计的逻辑系统AI方式,与人类学习记忆的方式,以及人类的学习能力,从本质上是不同的,计算机的思维方式来源于机器系统,而人类的学习方式,是生理学的研究范围。

生态的学习方式,与二进制的计算方式存在着本质的差异。

都说计算机的学习方式存在极限,但是具体的这个极限是什么?有没有人能够准确的判定出来,还是这个极限所涉及的学习范围存在不同。

我们甚至可以从生理学和计算机学的交叉学科,来思考这个问题。

电子的计算机的二进制运算的CPU他可以称作一个运算的中央处理器,而人类的思维方式却要通过生物学机理去思索和学习。

也许人类缺乏精准的计算机的记忆方式和学习方式,但是人类生理学的对于周围环境的学习,是从本质上不同于CPU的二进制的。

但是计算机的计算和仿生学的推动,进一步的能够研究计算机替代人类的某些思维活动。

我们可以质疑人类的逻辑思维的判定,同样的,也可以质疑人工智能的判定标准。相对于人工智能电脑对于某些数值的运算和推理,人类脑力的逻辑思维仿佛跟不上他的速度。

我们不能够将人类的情绪付诸于电脑的判定活动中,同样电脑精准的计算也是来源于初始信息的采集以及判定工作。

相对于计算机强大的存储功能以及计算功能,人类的大脑可能装不下整个银河系星球的内容,但是人类在思维能力和想象能力,以及第六感的生物学研究中,人类大脑相比较计算机还是具备很大的优势的。

而就是人类情绪化相对于二进制以外的信息分析的能力之前,还具备更多情绪化思维化的方式来探究学习的逻辑分析的能力。

不同于机械的计算机运算,人类关于大量数据的运算可能要笨一点,不同于计算机的精准条件,但是这并不说明人类的逻辑分析不如计算机,人类大脑对于数据的合成和分析以及学习,相比较计算机的二进制计算方式,要科学严谨的多的更多。

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