人類一生所學(xué)不過4GB，加州理工頂刊新研究引熱議

作者：量子位 2025-04-14 09:10:00

人工智能新聞

這是來自Cell旗下神經(jīng)科學(xué)頂刊Neuron上的一項(xiàng)工作，它提出了一個(gè)發(fā)人深省的悖論。

24小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)且不遺忘，一輩子也只有4GB的“知識儲(chǔ)量”？

科學(xué)家們最新研究，計(jì)算出了人類學(xué)習(xí)積累上限，就這么多~~（甚至還不如一塊U盤能裝）。

這是來自Cell旗下神經(jīng)科學(xué)頂刊Neuron上的一項(xiàng)工作，它提出了一個(gè)發(fā)人深省的悖論：

人類信息處理速度僅為每秒10bit，而我們的感官系統(tǒng)卻能以每秒10億bit的速率收集數(shù)據(jù)。

由此，按照每秒10bit的速度來算，人類24小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)且不遺忘，100年儲(chǔ)存的知識也不過4GB。

什么概念呢？來和大模型做個(gè)對比：

大語言模型每個(gè)參數(shù)就能存儲(chǔ)2bit知識，一個(gè)70億參數(shù)的模型就能存儲(chǔ)140億bit的知識。

△結(jié)論來自華人學(xué)者朱澤園”Physics of Language Models”系列論文

難怪研究人員還提出了一項(xiàng)推論：

隨著算力的不斷提升，機(jī)器在各類任務(wù)中的表現(xiàn)超越人類只是時(shí)間問題。

另外，按照這項(xiàng)研究的結(jié)論，馬斯克目前的腦機(jī)接口研究也有問題了。

研究人員表示：

我們預(yù)測馬斯克的大腦與計(jì)算機(jī)的通信速率大約為10bit/s。與其使用Neuralink的電極束，不如直接使用電話，因?yàn)殡娫挼臄?shù)據(jù)傳輸率已經(jīng)被設(shè)計(jì)得與人類語言相匹配，而人類語言又與感知和認(rèn)知的速度相匹配。

一時(shí)間，這一系列驚人推論在學(xué)術(shù)圈各大社區(qū)引起廣泛討論。

美國知名醫(yī)師科學(xué)家、斯克里普斯轉(zhuǎn)化研究所創(chuàng)始人Eric Topol也忍不住下場轉(zhuǎn)發(fā)。

為啥我們一次只能思考一件事呢？

所以，結(jié)論如何得出的？

中樞神經(jīng)系統(tǒng)“串行”影響信息處理速率

簡單說，要想計(jì)算人一輩子能學(xué)多少知識，我們得先從大腦處理信息的速度說起。

從對幾項(xiàng)日常活動(dòng)（如打字、說話演講、擰魔方等）的評估來看，他們初步得出“大腦處理信息的速度約為10bits/s”這一結(jié)論。

以人類打字為例，高級打字員每分鐘能打120個(gè)單詞（每秒2個(gè)），平均每個(gè)單詞按5bit計(jì)算，那么信息傳輸速率就是10bits/s。

同樣，若以英語演講為例，如果將節(jié)奏控制在舒適程度——講話速度為每分鐘160個(gè)單詞，則信息傳輸速率為13bits/s，略高于打字。

再比如“盲擰魔方”這項(xiàng)競技活動(dòng)，選手需先觀察魔方幾秒，然后閉眼還原。以一次世界紀(jì)錄的成績12.78s為例，其中觀察階段約5.5s，由于魔方可能的排列數(shù)約為4.3x10¹⁶≈2⁶⁵，則最終信息傳輸速率約為11.8bits/s。

使用類似方式，作者估算了更多場景下的信息處理速度（從經(jīng)典實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)到現(xiàn)代電子競技等），結(jié)果顯示為5~50bits/s之間。

由此也得出一個(gè)整體結(jié)論：人類思考的速度始終在10bits/s的尺度范圍內(nèi)。

按照這一標(biāo)準(zhǔn)，假設(shè)我們能活100歲，每天24小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)（且剔除遺忘因素），那么我們最終的“知識儲(chǔ)量”也將不到4GB。

事實(shí)上，與10bits/s形成鮮明對照的是——人類感官系統(tǒng)以約10億bits/s的速率收集數(shù)據(jù)。

10bits/s VS 10億bits/s

具體來說，我們每天從周圍環(huán)境中獲取信息的速率就以Gbps/s起算。

舉個(gè)栗子，視覺系統(tǒng)中單個(gè)視錐細(xì)胞能以270bits/s的速度傳輸信息，而一只眼睛就擁有約600萬個(gè)視錐細(xì)胞。

那么，光是雙眼視覺系統(tǒng)接收信息的速度就高達(dá)3.2Gbps/s。照此推算，我們接收信息的速度與處理信息的速度之間的差距比值竟然達(dá)到了10⁸:1。

要知道，人類大腦里有超過850億個(gè)神經(jīng)元，其中三分之一集中在大腦皮層組成了復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是說，明明單個(gè)神經(jīng)元就能輕松處理超過10bits/s的信息。

而現(xiàn)在所觀察到的現(xiàn)象卻與之不符，顯而易見，上述二者之間存在一定矛盾。

從神經(jīng)元本身的性能來看，它們具備快速處理和傳輸信息的能力，但這并沒有直接轉(zhuǎn)化為整體認(rèn)知速度的提升，說明還有其他因素在起作用。

那么，為什么人類信息處理速度如此之慢？

按照論文分析，原因可能在以下幾個(gè)方面：

最主要的，中樞神經(jīng)系統(tǒng)在處理信息時(shí)采用的是串行方式，對信息傳輸速率有所限制。

這里要提到并行處理和串行處理之間的區(qū)別。

所謂并行處理，顯然指多個(gè)任務(wù)同時(shí)進(jìn)行。以我們看東西為例，視網(wǎng)膜每秒會(huì)產(chǎn)生100萬個(gè)輸出信號，每一個(gè)信號都是視網(wǎng)膜神經(jīng)元對視覺圖像局部計(jì)算的結(jié)果，由此同時(shí)處理大量視覺信息。

而在中樞神經(jīng)系統(tǒng)中，他們觀察到了一種“心理不應(yīng)期”（psychological refractory period）效應(yīng)，即同時(shí)面對多個(gè)任務(wù)，中樞神經(jīng)系統(tǒng)只將注意力集中在一個(gè)任務(wù)上。

當(dāng)然，他們也進(jìn)一步探究了出現(xiàn)“串行”背后的原因，結(jié)論是這與演化過程早期的神經(jīng)系統(tǒng)功能有關(guān)。

展開來說，那些最早擁有神經(jīng)系統(tǒng)的生物，核心利用大腦來檢測氣味分子的濃度梯度，以此判斷運(yùn)動(dòng)方向進(jìn)行捕食和避開敵人。長此以往，這種特定功能需求使得大腦逐漸形成了“一次處理一個(gè)任務(wù)”的認(rèn)知架構(gòu)。

在進(jìn)化過程中，大腦的這種架構(gòu)逐漸固化，雖然隨著物種的進(jìn)化，大腦的功能越來越復(fù)雜，但這種早期形成的認(rèn)知架構(gòu)仍然在一定程度上限制了我們同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)和快速處理信息的能力。

除此之外，還有理論認(rèn)為存在 “注意瓶頸” 等限制了信息處理。注意力是認(rèn)知過程中的一個(gè)重要因素，它就像一個(gè)瓶頸，限制了能夠進(jìn)入認(rèn)知加工階段的信息數(shù)量和速度，不過其具體運(yùn)作機(jī)制目前人類尚未完全理解。

總之，按照論文的觀點(diǎn)，10bits/s這樣的速度已經(jīng)可以滿足人類生存需求，之所以還存在龐大的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，原因可能是我們需要頻繁切換任務(wù)，并整合不同神經(jīng)回路之間的信息。

馬斯克腦機(jī)接口過于理想化

不過話雖如此，鑒于10bits/s和10億bits/s之間的巨大差距，人類越來越無法忍受慢節(jié)奏了。

由此論文也得出一個(gè)推斷：隨著算力的不斷提升，機(jī)器在各類任務(wù)中的表現(xiàn)超越人類只是時(shí)間問題。

換成今天的話說，以AI為代表的新物種將大概率逐漸“淘汰”人類。

另外，論文還順帶調(diào)侃了馬斯克的腦機(jī)接口系統(tǒng)。

其中提到，馬斯克的行動(dòng)基于肉體帶寬不足對處理信息的限制。按照老馬的設(shè)想，一旦通過高帶寬接口直接連接人腦和計(jì)算機(jī)，人類就可以更自由地和AI交流，甚至共生。

然而他們認(rèn)為這一想法有些過于理想化。

10bits/s的限制源于大腦基本結(jié)構(gòu)，一般無法通過外部設(shè)備來突破。

由此也提出開頭提到的建議：

與其使用Neuralink的電極束，不如直接使用電話，因?yàn)殡娫挼臄?shù)據(jù)傳輸率已經(jīng)被設(shè)計(jì)得與人類語言相匹配，而人類語言又與感知和認(rèn)知的速度相匹配。

不過上述言論也并非意味著他們對腦機(jī)接口失去信心，他們認(rèn)為其關(guān)鍵并不在于突破信息速率限制，而是以另一種方式提供和解碼患者所需信息。

作者之一為上海交大校友

這項(xiàng)研究由來自加州理工學(xué)院生物學(xué)與生物工程系的兩位學(xué)者完成。

Jieyu Zheng目前是加州理工學(xué)院五年級博士研究生，她還是上海交大本科校友，還有康奈爾大學(xué)生物工程學(xué)士學(xué)位，在劍橋大學(xué)獲得教育與心理學(xué)碩士學(xué)位。

她的研究重點(diǎn)聚焦于認(rèn)知靈活性、學(xué)習(xí)和記憶，特別關(guān)注大腦皮層和海馬體在這些功能中的核心作用。目前她正在進(jìn)行一個(gè)名為“曼哈頓迷宮中的小鼠”項(xiàng)目。

Markus Meister是Jieyu Zheng的導(dǎo)師，1991年起在哈佛大學(xué)擔(dān)任教授，2012年于加州理工學(xué)院擔(dān)任生物科學(xué)教授，研究領(lǐng)域是大型神經(jīng)回路的功能，重點(diǎn)關(guān)注視覺和嗅覺的感官系統(tǒng)。

Markus Meister曾于1993年被評為Pew學(xué)者，2009年因其在視覺和大腦研究方面的貢獻(xiàn)獲Lawrence C. Katz神經(jīng)科學(xué)創(chuàng)新研究獎(jiǎng)以及Minerva基金會(huì)頒發(fā)的“金腦獎(jiǎng)”。

新研究發(fā)布后，作者們就在X上當(dāng)起了自個(gè)兒的自來水。