英特爾首款加密芯片將于今年上市｜國際動(dòng)態(tài)
No.1 英特爾首款加密芯片將于今年上市2月13日消息，英特爾首款名為“區(qū)塊鏈加速器”的加密芯片將于今年晚些時(shí)候上市。目前，已經(jīng)有兩家公司預(yù)訂了這項(xiàng)技術(shù)，分別是G
24 小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)且不遺忘，一輩子也只有 4GB 的“知識(shí)儲(chǔ)量”？
科學(xué)家們最新研究，計(jì)算出了人類學(xué)習(xí)積累上限，就這么多~~（甚至還不如一塊 U 盤能裝）。
這是來自 Cell 旗下神經(jīng)科學(xué)頂刊 Neuron 上的一項(xiàng)工作，它提出了一個(gè)發(fā)人深省的悖論：
人類信息處理速度僅為每秒 10bit，而我們的感官系統(tǒng)卻能以每秒 10 億 bit 的速率收集數(shù)據(jù)。
由此，按照每秒 10bit 的速度來算，人類 24 小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)且不遺忘，100 年儲(chǔ)存的知識(shí)也不過 4GB。
什么概念呢？來和大模型做個(gè)對(duì)比：
大語言模型每個(gè)參數(shù)就能存儲(chǔ) 2bit 知識(shí)，一個(gè) 70 億參數(shù)的模型就能存儲(chǔ) 140 億 bit 的知識(shí)。
△ 結(jié)論來自華人學(xué)者朱澤園“Physics of Language Models”系列論文
難怪研究人員還提出了一項(xiàng)推論：
隨著算力的不斷提升，機(jī)器在各類任務(wù)中的表現(xiàn)超越人類只是時(shí)間問題。
另外，按照這項(xiàng)研究的結(jié)論，馬斯克目前的腦機(jī)接口研究也有問題了。
研究人員表示：
我們預(yù)測馬斯克的大腦與計(jì)算機(jī)的通信速率大約為 10bit/s。與其使用 Neuralink 的電極束，不如直接使用電話，因?yàn)殡娫挼臄?shù)據(jù)傳輸率已經(jīng)被設(shè)計(jì)得與人類語言相匹配，而人類語言又與感知和認(rèn)知的速度相匹配。
一時(shí)間，這一系列驚人推論在學(xué)術(shù)圈各大社區(qū)引起廣泛討論。
美國知名醫(yī)師科學(xué)家、斯克里普斯轉(zhuǎn)化研究所創(chuàng)始人 Eric Topol 也忍不住下場轉(zhuǎn)發(fā)。
為啥我們一次只能思考一件事呢？
所以，結(jié)論如何得出的？
中樞神經(jīng)系統(tǒng)“串行”影響信息處理速率簡單說，要想計(jì)算人一輩子能學(xué)多少知識(shí)，我們得先從大腦處理信息的速度說起。
從對(duì)幾項(xiàng)日常活動(dòng)（如打字、說話演講、擰魔方等）的評(píng)估來看，他們初步得出“大腦處理信息的速度約為 10bits / s”這一結(jié)論。
以人類打字為例，高級(jí)打字員每分鐘能打 120 個(gè)單詞（每秒 2 個(gè)），平均每個(gè)單詞按 5bit 計(jì)算，那么信息傳輸速率就是 10bits / s。
同樣，若以英語演講為例，如果將節(jié)奏控制在舒適程度 —— 講話速度為每分鐘 160 個(gè)單詞，則信息傳輸速率為 13bits/s，略高于打字。
再比如“盲擰魔方”這項(xiàng)競技活動(dòng)，選手需先觀察魔方幾秒，然后閉眼還原。以一次世界紀(jì)錄的成績 12.78s 為例，其中觀察階段約 5.5s，由于魔方可能的排列數(shù)約為 4.3x1019≈265，則最終信息傳輸速率約為 11.8bits/s。
使用類似方式，作者估算了更多場景下的信息處理速度（從經(jīng)典實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)到現(xiàn)代電子競技等），結(jié)果顯示為 5~50bits / s 之間。
由此也得出一個(gè)整體結(jié)論：人類思考的速度始終在 10bits / s 的尺度范圍內(nèi)。
按照這一標(biāo)準(zhǔn)，假設(shè)我們能活 100 歲，每天 24 小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)（且剔除遺忘因素），那么我們最終的“知識(shí)儲(chǔ)量”也將不到 4GB。
事實(shí)上，與 10bits / s 形成鮮明對(duì)照的是 —— 人類感官系統(tǒng)以約 10 億 bits / s 的速率收集數(shù)據(jù)。
10bits / s VS 10 億 bits / s
具體來說，我們每天從周圍環(huán)境中獲取信息的速率就以 Gbps/s 起算。
舉個(gè)栗子，視覺系統(tǒng)中單個(gè)視錐細(xì)胞能以 270bits / s 的速度傳輸信息，而一只眼睛就擁有約 600 萬個(gè)視錐細(xì)胞。
那么，光是雙眼視覺系統(tǒng)接收信息的速度就高達(dá) 3.2Gbps / s。照此推算，我們接收信息的速度與處理信息的速度之間的差距比值竟然達(dá)到了 108:1。
要知道，人類大腦里有超過 850 億個(gè)神經(jīng)元，其中三分之一集中在大腦皮層組成了復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是說，明明單個(gè)神經(jīng)元就能輕松處理超過 10bits / s 的信息。
而現(xiàn)在所觀察到的現(xiàn)象卻與之不符，顯而易見，上述二者之間存在一定矛盾。
從神經(jīng)元本身的性能來看，它們具備快速處理和傳輸信息的能力，但這并沒有直接轉(zhuǎn)化為整體認(rèn)知速度的提升，說明還有其他因素在起作用。
那么，為什么人類信息處理速度如此之慢？
按照論文分析，原因可能在以下幾個(gè)方面：
最主要的，中樞神經(jīng)系統(tǒng)在處理信息時(shí)采用的是串行方式，對(duì)信息傳輸速率有所限制。
這里要提到并行處理和串行處理之間的區(qū)別。
所謂并行處理，顯然指多個(gè)任務(wù)同時(shí)進(jìn)行。以我們看東西為例，視網(wǎng)膜每秒會(huì)產(chǎn)生 100 萬個(gè)輸出信號(hào)，每一個(gè)信號(hào)都是視網(wǎng)膜神經(jīng)元對(duì)視覺圖像局部計(jì)算的結(jié)果，由此同時(shí)處理大量視覺信息。
而在中樞神經(jīng)系統(tǒng)中，他們觀察到了一種“心理不應(yīng)期”（psychological refractory period）效應(yīng)，即同時(shí)面對(duì)多個(gè)任務(wù)，中樞神經(jīng)系統(tǒng)只將注意力集中在一個(gè)任務(wù)上。
當(dāng)然，他們也進(jìn)一步探究了出現(xiàn)“串行”背后的原因，結(jié)論是這與演化過程早期的神經(jīng)系統(tǒng)功能有關(guān)。
展開來說，那些最早擁有神經(jīng)系統(tǒng)的生物，核心利用大腦來檢測氣味分子的濃度梯度，以此判斷運(yùn)動(dòng)方向進(jìn)行捕食和避開敵人。長此以往，這種特定功能需求使得大腦逐漸形成了“一次處理一個(gè)任務(wù)”的認(rèn)知架構(gòu)。
在進(jìn)化過程中，大腦的這種架構(gòu)逐漸固化，雖然隨著物種的進(jìn)化，大腦的功能越來越復(fù)雜，但這種早期形成的認(rèn)知架構(gòu)仍然在一定程度上限制了我們同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)和快速處理信息的能力。
除此之外，還有理論認(rèn)為存在“注意瓶頸”等限制了信息處理。注意力是認(rèn)知過程中的一個(gè)重要因素，它就像一個(gè)瓶頸，限制了能夠進(jìn)入認(rèn)知加工階段的信息數(shù)量和速度，不過其具體運(yùn)作機(jī)制目前人類尚未完全理解。
總之，按照論文的觀點(diǎn)，10bits / s 這樣的速度已經(jīng)可以滿足人類生存需求，之所以還存在龐大的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，原因可能是我們需要頻繁切換任務(wù)，并整合不同神經(jīng)回路之間的信息。
馬斯克腦機(jī)接口過于理想化不過話雖如此，鑒于 10bits / s 和 10 億 bits / s 之間的巨大差距，人類越來越無法忍受慢節(jié)奏了。
由此論文也得出一個(gè)推斷：隨著算力的不斷提升，機(jī)器在各類任務(wù)中的表現(xiàn)超越人類只是時(shí)間問題。
換成今天的話說，以 AI 為代表的新物種將大概率逐漸“淘汰”人類。
另外，論文還順帶調(diào)侃了馬斯克的腦機(jī)接口系統(tǒng)。
其中提到，馬斯克的行動(dòng)基于肉體帶寬不足對(duì)處理信息的限制。按照老馬的設(shè)想，一旦通過高帶寬接口直接連接人腦和計(jì)算機(jī)，人類就可以更自由地和 AI 交流，甚至共生。
然而他們認(rèn)為這一想法有些過于理想化。
10bits / s 的限制源于大腦基本結(jié)構(gòu)，一般無法通過外部設(shè)備來突破。
由此也提出開頭提到的建議：
與其使用 Neuralink 的電極束，不如直接使用電話，因?yàn)殡娫挼臄?shù)據(jù)傳輸率已經(jīng)被設(shè)計(jì)得與人類語言相匹配，而人類語言又與感知和認(rèn)知的速度相匹配。
不過上述言論也并非意味著他們對(duì)腦機(jī)接口失去信心，他們認(rèn)為其關(guān)鍵并不在于突破信息速率限制，而是以另一種方式提供和解碼患者所需信息。
作者之一為上海交大校友這項(xiàng)研究由來自加州理工學(xué)院生物學(xué)與生物工程系的兩位學(xué)者完成。
Jieyu Zheng 目前是加州理工學(xué)院五年級(jí)博士研究生，她還是上海交大本科校友，還有康奈爾大學(xué)生物工程學(xué)士學(xué)位，在劍橋大學(xué)獲得教育與心理學(xué)碩士學(xué)位。
她的研究重點(diǎn)聚焦于認(rèn)知靈活性、學(xué)習(xí)和記憶，特別關(guān)注大腦皮層和海馬體在這些功能中的核心作用。目前她正在進(jìn)行一個(gè)名為“曼哈頓迷宮中的小鼠”項(xiàng)目。
Markus Meister 是 Jieyu Zheng 的導(dǎo)師，1991 年起在哈佛大學(xué)擔(dān)任教授，2012 年于加州理工學(xué)院擔(dān)任生物科學(xué)教授，研究領(lǐng)域是大型神經(jīng)回路的功能，重點(diǎn)關(guān)注視覺和嗅覺的感官系統(tǒng)。
Markus Meister 曾于 1993 年被評(píng)為 Pew 學(xué)者，2009 年因其在視覺和大腦研究方面的貢獻(xiàn)獲 Lawrence C. Katz 神經(jīng)科學(xué)創(chuàng)新研究獎(jiǎng)以及 Minerva 基金會(huì)頒發(fā)的“金腦獎(jiǎng)”。
新研究發(fā)布后，作者們就在 X 上當(dāng)起了自個(gè)兒的自來水。
我們提出的特征是腦科學(xué)中最大的未解數(shù)值。
Markus Meister 還調(diào)侃每秒 10bit 的處理速度可是經(jīng)過了同行評(píng)審的。
隨后學(xué)術(shù)圈各大社區(qū)也針對(duì)這項(xiàng)研究開始討論起來。
有人認(rèn)為論文讀起來很有意思，發(fā)人深省：
簡化內(nèi)容，只聚焦于中樞神經(jīng)系統(tǒng)并且將討論的內(nèi)容分為內(nèi)部和外部大腦兩部分后，更有意義了。
這是一個(gè)非常重要的視角，值得深思……
然鵝，也有不少人提出疑問。
我越想這篇論文中的某些估計(jì)，就越懷疑。例如，關(guān)于打字員與聽者之間比特率的等效性（S.3）似乎有誤。正如香農(nóng)所指出的，英文字母的熵約為每字符 1bit。但如果是一連串的單詞或是概念，情況又如何呢？
作者默認(rèn)了一個(gè)假設(shè)，即每秒 10bit 是慢的。與我們?cè)诠杌咨蠈?shí)現(xiàn)的通用計(jì)算系統(tǒng)相比，這的確很慢，但這種假設(shè)并不能線性地轉(zhuǎn)化為大腦的信息吞吐量和存在的感知。
對(duì)于這項(xiàng)研究，你有什么看法呢？
論文鏈接：
https://arxiv.org/ pdf/2408.10234
參考鏈接：
[1]https://www.caltech.edu/about/news/thinking-slowly-the-paradoxical-slowness-of-human-behavior
[2]https://www.cell.com/neuron/abstract/S0896-6273(24)00808-0
[3]https://news.ycombinator.com/item?id=42449602
[4]https://arxiv.org/pdf/2408.10234
本文來自微信公眾號(hào)：量子位（ID：QbitAI），作者：西風(fēng)一水
本文鏈接：http://www.rrqrq.com/showinfo-45-12282-0.html人類一生所學(xué)不過 4GB，加州理工頂刊新研究引熱議
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