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電腦和人腦的類比,專業和直覺的差別

(2020-09-17 21:25:17) 下一個

上次寫《為何不少知識分子書讀得越多人越蠢》時列了十條,第八條是直覺的退化,這條很重要,應該展開論述一下。

 

熟悉電腦的人都知道,早期CPU運算速度的提升主要依靠加快其開關頻率,從90年代早期的約60HZ,很快提升到KHZ級別,再到MHZ級別。但約2004年前後達到約1.5GHZ後就提升得極慢了,到現在也幾乎見不到10GHZ的CPU,室溫下好像連5GHZ的都很難見。最主要原因是頻率再高散熱問題很難解決,這裏我們不深入討論。

 

那是否CPU的運算速度就不再提升了呢?那也不是,CPU設計的重點轉移到了並行運算,一個CPU裏可以有4核、8核、甚至32核,但提升也並不容易,CPU運算速度的提升確實碰到了瓶頸。這時另一種最早用來做屏幕顯示輔助運算的擅長並行運算的GPU火了。它的特點是,雖然其單核跟CPU的單核比功能有限速度也較慢,但因其簡單,一個GPU可以有1、2萬個核,強大的並行運算能力使得它極適合用來做大數據處理、人工智能、深度學習等運算,綜合運算能力遠比CPU強大得多。市場對GPU的需求很快超過了對CPU的需求,而主攻GPU的NVIDIA的市值也已大幅領先曾經的運算芯片老大Intel。

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對比人腦和電腦,是否會覺得讀書、專研等比較適合由CPU來做,而人類的直覺更像是GPU的功能?顯然上帝既給了我們CPU,也給了我們GPU。因為GPU處理的問題太複雜,複雜到我們連判斷GPU的好壞都無能為力,所以大家比來比去都是比CPU,也嚴重誇大了CPU的重要性。其實,隻有對於比較可控的環境和變量少的問題,才適合更多地使用CPU,而在變量極多的情況下,尤其是變量多到無法被確認、定義、衡量的不可控環境裏,我們需要依靠我們的GPU。

 

現在知道直覺退化問題的嚴重性了吧?相當於GPU壞了、所有運算都用CPU完成,不慢才怪。有些人讀書讀多了呆頭呆腦就是這個原因。其實,他們的GPU未必真的壞掉,隻是他們被訓練得非常不信任自己的GPU,他們太習慣於麵對可控環境(比如學校)的虛擬課題,碰到真實世界普遍的變量無窮多的環境,繼續隻用CPU思考,結果要麽就是反應遲鈍,要麽為了不遲鈍而把問題過分簡單化(也叫抽象)。真實世界是個不可控環境,隻有能被局限在小範疇的問題、或高度抽象的問題(也很容易抽錯的)才適合用CPU解決,很多專業人士在自己專業領域外指點江山經常錯得離譜就是這個原因。

 

所以不要再小看那些直覺出眾的人了,更不要成天吹噓自己的CPU多麽強大,搞不好隻是個單核的,憑什麽小看人家擁有的64萬核的GPU?CPU和GPU各有各的用途,用對地方才是最重要的。

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