设想这样的情形，用普通的加法来作为“典型任务”，让一个人与计算机来完成同样的计算工作，统计双方的用时，再代入“人脑等效算力=计算机算力/人类用时*计算机用时”的公式中，会得到什么样的结果。

甚至于，考虑到算力的单位，本来就是“每秒完成多少次（特定）计算”，那么连代入公式这一步都可以省略。

单看人类的计算能力，一个人，每秒钟能做多少次加法呢；

一次，两次，还是五次，十次，每秒做十次加法已很不可思议，然而换算为Flops，却连1.0都还不够。

以加法为标尺，一个人的等效算力还不到1Flops，这结论显然是荒谬的。

倘若将加法换成更复杂的运算，譬如数组排序、或者解二次方程，将算法所需的算力（这容易获得）视为人脑的等效算力，则数字会好看得多，但，终究也不会超越10~100Flops的理论极限。

单纯用来计算，一百四十亿神经元的人脑，表现还不如早期单片机，这是事实。

那么也就意味着，倘若某种任务，并不能完全发挥出人脑的能力，即便计算机可以完成同样的工作，也能统计出算力，对于衡量人脑的等效算力，也仍然是不适用的。

围棋，表面上是对弈、而非计算，但稍加思考也不难明白，一个人的棋力之高低，显然与大脑的计算、逻辑、记忆等特质密切相关，那么这种任务，是否高度契合于人脑的思维模式，是否足以让人脑发挥出全部的理论能力，就非常可疑。

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