在超级计算机、量子计算机不断刷新算力纪录的当下，很多人误以为，人类制造的算力机器已经接近甚至超越人脑。
可当我们回归科学本质就会发现，无论是传统超算、类脑超算，还是前沿量子计算，与人脑的思维能力相比，都存在难以逾越的巨大鸿沟。
40多年前，钱学森先生在关于思维科学的论述中，早已精准点明了人脑的核心奥秘，也为我们看清这种差距提供了科学视角。
一、钱学森的人脑数据，至今仍是严谨的科学定论据《钱学森思维科学思想》记载，钱老在1982年的讲话中就已提出：人脑大概有100亿个神经细胞元，每一个神经细胞元又有几千个胞突接触，每一对胞突接触实际上又等于是起了一个信息开关的作用，所以，人的脑子大概有10¹⁴个信息开关，就是100万亿个开关，其复杂程度远超当时最先进的电子计算机。
不少人会质疑，这是数十年前的旧数据，是否早已过时，但现代神经科学最权威的结论，恰恰印证了钱老的严谨与前瞻。
诺贝尔生理学奖得主、神经科学泰斗埃里克·坎德尔，在被奉为“神经科学圣经”的《神经科学原理》中明确记载：人类大脑皮层约含100–200亿个神经元，单个神经元平均拥有数千个突触连接，大脑皮层总突触数量约为10¹⁴。
40年前的科学估算，与当代全球顶尖科研结论高度契合，足以证明钱老对人脑结构的认知，早已走在时代前沿。
而人脑依托百亿级神经元、百万亿级突触连接形成的全并行运算、模糊联想、自主创造能力，正是所有计算机都无法复刻的核心优势。
二、传统超级计算机：精确计算无敌，智能思维为零
当前全球运算速度最快的超级计算机是美国的Frontier，峰值算力达到1.194×1018次/秒，我国的神威·太湖之光、天河系列超算也长期稳居世界第一梯队。
超级计算机依靠传统电子芯片，遵循固定的0和1逻辑进行运算，比特就像平放在桌面的硬币，只能处于0或1两种固定状态。
它在气候模拟、航天工程、核物理推演等精确计算领域，算力远远碾压人脑。
但超级计算机的短板同样极为突出。
像美国 Frontier 这类超级计算机，即便配置数百万到千万级 CPU/GPU 核心，本质仍是 “超级数值计算器”，其大规模并行处理能力，仅服务于高精度数值计算，核心是 “快速算准”，而非 “模拟思维”。
同时，这类顶级超算功耗高达2100万瓦，是人脑20瓦超低功耗的100万倍。
而且，容错性极差，错一个数据就会导致整体运算崩盘。
更关键的是，只能执行预设程序，不具备形象思维、联想创造、情感感知等能力，因为超算只懂计算，不懂思考。
三、类脑超级计算机：能模拟突触操作，仍无法复刻生物智能近年来出现的类脑超算，在架构上更接近人脑。
澳大利亚西悉尼大学研制的 “深南” 神经形态超算，是当前最强大的类脑超算，每秒可模拟 228 万亿次突触操作，光看数量已与人脑相当，但是，实际触发突触的质量与人脑的差距巨大。
因为它模拟的是 “突触操作次数”，不是生物突触的全部功能。
它通过硬件电路直接模拟神经元放电与突触信号传递，但这并不意味着它拥有真正的智能。
人脑真正的突触，不只是 “开关”，是“生物化学反应”加“动态可塑性系统”。
人脑突触有神经递质释放、接收，会随着学习、记忆、情绪的动态而变强、变弱、消失、重构连接，又有几十种神经元类型的复杂调制，这才是思考、学习、创造、意识的物理基础。
类脑超算没有这些，它的结构固定，连接固定，不会自己改线路，自然不会进行真正的自主学习、不会产生新想法。
它只是高速运行的固定程序，不会思考，更加没有意识、主观体验与情感。
它进行的依然是 “机器计算”，不是 “生物思维”。
四、量子计算机：原理贴近人脑，发展仍处萌芽
图片来源：中国科学院
量子计算机被视为最有希望突破传统计算瓶颈的技术，其核心是量子比特。
普通比特只能是0或1，而量子比特如同空中高速旋转的硬币，可以同时处于0和1的叠加态，依靠这种特性实现指数级算力爆发。
目前全球量子计算共有六条主流发展路线：
超导量子计算依靠极低温超导电路实现电流双向叠加；
离子阱量子计算操控离子能级实现叠加态；
光量子计算利用光子偏振实现双重状态；
硅基自旋量子计算依托电子自旋实现叠加；
中性原子量子计算通过冷原子能级实现运算；
拓扑量子计算依靠马约拉纳准粒子的拓扑结构，实现天然抗干扰的量子态。
尽管原理极具潜力，但现阶段量子计算机的发展水平，与人脑差距悬殊。
在量子计算机中，量子比特的数量，是衡量算力的关键阈值。
为了实现稳定运算，1个可用于计算的逻辑量子比特，需要10至100倍的物理量子比特进行纠错。
如今全球量子计算发展路线中，最主流、最成熟的是超导量子计算，在国内外，当前最强的超导量子设备拥有的物理量子比特总数超500，而可用于计算的逻辑量子比特数远少于物理量子比特数，换算下来逻辑量子比特数仅约数十个，纠错开销巨大，尚未实现低错误率。
而且，“可用”不等于“通用”，当前量子计算机仍处于含噪声中等规模量子（NISQ）时代，远未实现全容错通用计算，只能在特定任务上展现量子优势。
换言之，现有的量子计算机只能完成特定任务，无法实现通用运算，更不可能拥有人脑的自主思维能力，距离真正的智能还有漫长距离。
五、模拟结构不等于产生意识，人脑的“智能涌现”仍是未解之谜
人脑的深层奥秘，远超现有的观测与认知范围。
钱老提出要建立思维学，研究逻辑思维、形象思维、灵感思维等全部思维过程，正是因为人脑的价值，远不止可观测的物理结构。
目前我们对人脑的研究，仅停留在神经元、突触等可观测的物理层面，如同人类观测银河系，只能观测到约10%的可见物质，剩余90%的暗物质虽可通过数学推算证实存在，却无法直接观测。
人脑亦是如此，我们能观测到百亿级神经元、百万亿级突触，但意识的产生、灵感的迸发、创造性思维的底层逻辑，都属于无法观测的“思维暗物质”。
这些不可观测的部分，恰恰是人类思考、创造的核心动力。
算力可以无限堆叠，但思维无法被简单复刻。
超级计算机赢在精确运算，量子计算机赢在理论潜力，而人脑赢在复杂结构、超低功耗与不可估量的深层思维。
机器始终在追赶算力的极限，而人类的思维与智慧，永远拥有机器无法企及的广阔空间。
正如钱老所倡导的，深入研究思维科学，探索人类思维的全部规律，我们才能真正理解人类智慧才是最不可替代的核心力量。
“也许有人说了，机器能够干的事越来越多了……用脑子记住知识也不必了，那人还干什么？我是不担心的：人从笨重的脑力劳动解放出来之后，人脑总是要向前发展的。”钱老的这段话，实际上预判了AI时代人类思维发展的必然性。
从心智层面整体提高逻辑思维、形象思维、灵感思维能力——学习“心智系统转换”：