若是人脑的算力全开，也不是不可以，只不过那可能会🌐♷🍄因为直接高温过热而🜿🇽🞃发烧，要采取🁤🇰物理降温的模式了。
所以人🞶😫脑也是一个生物计算机♄🅴，特点是算力🌨低但是运算逻辑和架构好。
而电子计算机的运算方面，虽然非常的强大了，然而在学习逻辑和运算逻辑方面📏🙺，依旧是要人类来编写和升级改造，所以高算力，但是却没什么智商，要靠着后期的学习才行。
所以市面上的人工智能，即便是学习能力再厉害，也总有将知识学习完毕的那一天，它们的所有能力，都是在现有的数据库的支撑🅐🅯下，所完成的📌。
他们并不会去试着创造，即便是有了创造的🌨能🔜力，那也只是局限于现有的科学体系和资料库，谈不上是创新。
而且它们更多的像是一面镜子一样，别人做什么，他就模仿什么。
比如说一个人被打了一顿，他♄🅴的第一反应是生气，然后再打回去。
然而如果放在人工♒智能里面的话，它们被打之后，若是在大数据和资料库中，没有“生气”这个步骤的话，它们就不会生气，而是直接☴🃨打回去。
若是在大数据中也没有“打回去”这个步骤的话，那♛🉇么同样的他们也不会打🜿🇽🞃回去。
所以为什么要高算力，因为高算力可以最大可能的🅱🐌减少学习成本，同时针对情况作出相应的调💜💮整和改变。
这也是它们为什么即🄉🞽🙬便是有了高算力，但🛸是却依旧没有“智能”这一个特点的原因。
因为它们就像是一面镜子，别♄🅴人做什么，它就会学什♛🉇么，别人若是不🇴🜭做，它就完全不会。
无论是什么等级的人工智能，都逃脱不了这个最基本的逻辑，毕竟靠着电子的0和1进制，是没法诞生真正的感情🄗♗的。
当然了，也可以针对特定的情况，添加特定的指令让人工智能做出特定的反应🖯🖄，然而这个样子的话工作量就会大大增🕻🎰🔬加。
你总🄟⚝💙不可能🕩🌒为了让人工智能“智能”起来，就针对各个情况做出调整和添加吧🖯🖄？
这是不现实的事情。
而🅖🆣👜他金斯利博士的人工智能可不一样了，他的方案是先有“人工”，才有“智能”。
现在他的实验🜵🆟也已经成功了，虽然并不是那么完美，但是不管怎么说，他也是成功研究出来了人工智能。
低算力+高效的运算逻辑的人工智能。
现在很多人搞人工智能都陷入了一个误区，那就是要高算🜝🃆力才是真正的人工智能。
但是实际的情况却是，高效的运算逻辑才是主体，没有了思想的人类，即便是脑子算的再厉害，那还能🄍叫🆉人类吗？🄗♗
那还能叫智能吗？