從電腦看人腦　能效如此之高

詹益仁／椽經閣

人的腦袋約有將近1兆個神經元，也就是相當於1兆個電晶體。而目前在市面上使用7奈米製程的GPU，也有約500億個電晶體。但是人腦在工作時，所消耗的功率約為20瓦，相當於2~3隻LED燈泡所需的功耗；而此GPU卻需要500~1,000瓦的功率。因此以能效來論，人腦是電腦的500倍以上。

人腦的運作是很神奇的，事實上人腦的運作並不是我們先前所想像，只在其中的一小部分運作。我們的日常經由視覺、聽覺等外在或內在感知系統，所得到海量訊息，都會進入到人腦，只是絕大多數的資訊都不會有效地儲存在神經元內，要產生大腦內有效的記憶是需要經過一個所謂的編碼的程序，才能做有效的存取。

我們都知道電腦的運作有邏輯運算單元、記憶單元以及控制單元，並且在統一的時序脈衝下一起工作。人腦的運作主要來自於記憶，並沒有所謂的運算單元，我們的運算來自於記憶中的加減及九九乘法表，印度人甚至背到十九乘十九。而人腦的記憶卻是個很複雜的運作，包括了短期記憶、工作記憶以及長期記憶。事實上電腦也有類似的這三類記憶體，短期記憶就像是CPU內的移位暫存器，在下一個時序周期就消失了。工作記憶就如同CPU內的快取記憶體(Cache/SRAM)以及DRAM，而長期的記憶就得依賴硬碟或固態硬碟(SSD)了。

人腦的短期記憶，長度由7到10個位元組成，僅能維持30秒。例如在結帳時我們告知服務員統編號碼，他們可以很快地記住，但是下一位客人結帳時，就立刻忘記了這組號碼。人腦如果想要將記憶深化為長期或工作記憶，就需要依賴編碼的程序，而編碼的強弱決定了記憶的持久性。

電腦內不同強度及功能的記憶體，決定於半導體元件的基本原理，而本質上就是電荷的儲存以及運動，因此是一個純物理的運作機制。而人腦的記憶的強度，卻取決於所謂的編碼，透過大腦內海馬回或杏仁核，編碼越強的其在神經元周遭的影響範圍就會擴大，也就能記得越牢靠，這本質是依靠化學反應所釋放出的不同訊息所完成。當注意力的集中、或經由不斷練習、或重大情緒上的影響，都會深化編碼的強度。

位於腦部前額葉的工作記憶，其運作更是奇妙。工作記憶容量越大者，其智商的表現越高。一但有外界訊息的輸入，工作記憶體有能力將短期記憶(外在訊息)及長期記憶的資料結合在一起，來執行思考及判斷並達成結論。工作記憶體的功能可以將資訊，做整頁或整筆的輸出及輸入，如2D或3D的影像，做整體性的比較，並在多次元的考量因數中做快速的收斂及歸納，而獲致結論。不像電腦須依循著指令，做逐字逐句地比對。而人腦工作記憶體的每一次比對或思考，都會修正原先的資料庫，做到了有智慧的學習。

人腦的這項功能，實有賴於前額葉神經元以及為數更多的神經元間的突觸，所構成的複雜神經網路，以及彼此間所傳遞訊息的電化學反應。所以一個有智慧的腦袋，必須要有一個能有效編碼的海馬迴，讓長期記憶能歷久彌新，並且手到擒來快速存取；另外就是要有足夠的空間，容納工作記憶體的前額葉了。就如同電腦運算功能的強大與否，維繫在工作記憶體的容量及速度，以及CPU的運算速度。

全球各科研機構很早就開始，以人腦為雛型研究新一代的電腦架構。這其中類神經網路即為一例，其主要的訴求在使用很小的功耗條件下，完成相當的運算功能。但是再怎麼努力，類神經網路還是很難達到人腦神經網路的複雜度。最近很受矚目的人工智慧，是個比較成功的例子。人工智慧使用了有大量平行處理能力的晶片、深度學習的演算法、以及海量的資料，的確能在某些特定的領域超越過人腦，但其所耗費的功率是非常巨大的。新興的量子運算，雖然在運算能力上超越現行二進位架構的千萬倍，但卻很難像人類做資料上的學習。

不論是人工智慧或者是量子運算，都很難跟人腦做匹敵。究其因前二者是一物理機制的運作，而人腦的運作包含了相當多的化學反應，複雜度高出了許多。這也是學習物理及電機的我，很難理解到其中的奧妙。