对这个问题的回答依赖于我们所说的“计算机”是指什么东西。今天大多数的计算机都是数字的，并且每次都以极高的速度执行一条（或几条）指令集。而人类的大脑结合使用数字和模拟的方法，它会在模拟（连续）区域通过使用神经递质和相关机制来执行大部分的计算。虽然这些神经元以极其缓慢的速度（通常是每秒200次）执行计算，但是大脑整体上是大规模并行的：大多数的神经元都在同一时间工作，这使得多达100万亿次计算同步进行。

人类大脑的大规模并行机制是其模式识别能力的关键，而模式识别正是人类思维的支柱之一。哺乳动物的神经元显得有些混乱（有许多明显随机的相互作用），如果神经网络已经训练得很好，那么一个反映网络决策的稳定格局就会出现。当前，计算机的并行设计还比较有限。但并没有理由说明与生物神经网络功能相当的非生物再创造无法使用这些原则。的确，全世界数十次的努力已经成功地完成了这些事。我的技术领域就是模式识别，而且我在四十年里所涉及的工程项目中也一直使用这种可训练性且具有不确定性的计算方式。

通过利用有足够能力的通用计算，很多大脑特有的组织方法可以有效地模拟出来。我相信复制自然的设计范式将成为未来计算的主要趋势。我们也应该牢记，数字计算可以与模拟计算功能等效，也就是说，我们可以用全数字计算机执行一个数字模拟网络所有的功能。而反过来是不正确的：我们不能用一个模拟计算机来模拟一个数字计算机的所有功能。

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