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鹃”这样的超级计算机，每秒能完成的加法次数已达到500~750eflops，如此巨大的数字，很难让人有一个直观的印象，可以说，这样的超级计算机，如果和人比试算加法，那么其一秒钟的计算次数就接近十万亿亿，远远超出人类有史以来全部个体毕生所能做的加法次数之和。
超级计算机运行一秒钟，就碾压了有史以来全部人类的总和，这样看来，似乎创造出计算机的人（脑），其智慧、算力，在创造之物面前实不值一提。
但很快，人们便意识到，大脑能进行的智力活动，远不只有加减乘除这样简单。
单纯比较数学运算，做加法，人的计算速度远远逊色于电子计算机，起初这事实令一部分人深感悲观，计算机领域的业内人士却不以为然，道理很简单，电子计算机是人专为计算而创造出来的东西，可是大脑，其所面对的任务，却绝不是单靠加法就能解决的。
在尝试解决复杂问题时，计算机，只会加减乘除并无济于事，一切都要依赖算法。
继而，问题越复杂，算法（一般而言）也会越复杂，依靠逻辑电路而完成加法、继而用无数加法器拼凑出复杂计算能力的电子计算机，就日益陷入到计算量暴增、有时甚至是不切实际的算法复杂度之深渊中。
时至今日，不论ai、还是计算机，都取得了十分惊人的成就。
但这一论断，却并没有过时，而是在计算机算力不断提升的背景下，越发凸显出来。
今天的电子计算机，搭配适当的软件，能做什么呢，从自动驾驶到实时翻译，或者，掌控“全产机”这样庞大的生产体系，让体系中的几百个生产部门，上万个生产单元里的数百万台各类设备协同运作，所有这一切，都是人类力所不及的。
哪怕不是一个人，而是一大群人，彼此协同的要完成这些事，多半也只是徒劳。
但与此同时，也仍然有一些领域，在这些领域中解决特定的问题，今天的ai、超级计算机还没办法做得到。
道理很明显，倘若在这些领域里，计算机+ai能够胜过人类劳动，掌控生产体系、把持人类世界的顶层，自然会选择将员工解雇、以ai取而代之，从而获得从生产效率到安全系数的双重提升。
但直到今天，在包括it研发的一系列领域中，这种现象并未出现。
顶层，虽然奸诈狡猾、醉生梦死，却并不是一群傻瓜，倘若出现这样的机会，是没理由不去抓住的。
思考进行到
