草根影響力新視野 編譯：田卡
(一台正在運轉中的超級計算機)
也許我們無法完全避免，在不久的將來發生由人工智慧驅動的機器人革命的命運。然而最近有項研究表明，即使是當今世界最先進的超級計算機也只有人類大腦三十分之一的能力，所以我們暫時還不用擔心要與機器人分庭抗禮。
兩位美國博士生使用一種名叫TEPS（traversed edges per second，每秒遍歷邊數）的方法，去測量計算機性能——這種方法的本質是測量一台計算機在自己的系統內，能夠以多快的速度將信息從一點傳到另一點。沒有很好的辦法去測量人腦的運算速度，因此他們選擇粗略估算人腦神經元發射電信號的頻率。
「這種測量人腦實際性能的方法有非常實際的好處，而且之前也不曾被使用過」，來自加州大學伯克利分校的Katja Grace告訴IEEE Spectrum，「這種辦法通過與人腦進行比較，提供了一種相對獨立的估測計算機運算能力價格的辦法」。
Grace和她來自卡梅隆大學的同事Paul Christiano把IBM Sequoia超級計算機視為人工智慧巔峰機器：它有著 2.3 x 1013 TEPS的運算能力。而他們的計算表明，在轉移數據的能力上，人腦有超過Sequoia超級計算機30倍的敏捷度和能力。
基於目前的市場價格，這意味著如果你出租你大腦的計算能力1小時的話，你會賺到0.47萬美元至17萬美元。
兩位博士估計，廉價的計算平台（大概花費每小時100美元）會在7至14年左右的時間趕上人腦的處理能力，盡管這個預測結果是建立在大量的假設條件之上。即使這樣，人類也將寫出充分利用運算能力的軟體。一個巨大的不確定性是，超級計算機的計算性能的增長速度究竟有多快。
「我們對人腦使用自身計算資源的效率一無所知，也不清楚如何比較人腦和人類設計的系統的效率」，Grace說，「即使我們搞明白了人腦運轉所需的硬體數量，人類工程師想要實現相同的功效所需的硬體數量也會非常不同。」
在目前所處的這個早期階段，看起來我們依然處於優勢地位——至少在下一代超級計算機誕生之前是這樣。
這項研究是施作「人工智慧影響（AI Impacts）」項目的一部分，目的旨在比較人腦智力和機器智能的差別，而且是用來預測人工智慧將如何趕超人類——是緩慢呢，還是大跨步趕超。
今年夏天，該項目收到了從波斯頓未來生活研究所（Boston』s Future Of Life Institute）匯來49，310美元的資金，而未來生活研究所本身則收到了Space X和特斯拉汽車（Tesla Motors）CEO Elon Musk的700萬美元捐助，後者的目的是為了資助檢驗人工智慧發展的潛在可能影響。
文稿及圖片來源：Science Alert
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