大腦的生理效能和容量分析
1.1. 儲存運作原理 人腦140億神經元，平均每個神經元和其他10000個左右的神經元有連線 ，記憶被儲存在這些連線中 並不是某個神經元記憶什麼東西，而是一堆神經元聯合起來告訴你對什麼輸入該給什麼輸出，個別的神經元破壞不一定會損壞記憶，但是當破壞的神經元個數超過一個閾值以後會有大量記憶一起破壞。
1.2. 儲存容量 人大概有100億個腦細胞這個數量級,每個細胞都在不斷的更新 死亡與重生 資訊傳遞 所以呢, 如果要保持資訊儲存的穩定, 肯定是不能用一個腦細胞作為一個資訊儲存單元的, 而是一個簇chunk, 而這個簇有多大,平均每個神經元和其他10000個左右的神經元有連線 ，記憶被儲存在這些連線中
我們先假定10000個吧.這樣才能保證在一個不斷變化的生物體中記憶相對的穩定性. 在這樣的假定下, 大腦大概有1百萬個儲存單元 並不是一個突觸連線就能表示一位元，通常都是一組神經元組成一個功能單元，處理一類資訊 根據《進化的大腦:賦予我們愛情、記憶和美夢》中的資料：大腦有1000億個神經元，平均每個神經元5000個突觸，神經元平均最高放電頻率400次/秒。因此大腦能夠儲存的資料上限為1000億×5000=500萬億=500T，計算能力為1000億×400=4萬億次/秒。
這個說法不靠譜，不是單個細胞和神經元儲存一個byte的。 1百萬個儲存單元 如何與byte對應，需要按照一些規則對應。
1.3. Cache容量 約7個單位 ，7件事情 大腦能夠瞬間記住的新資訊是7個單位。
可以 如果每個事件140位元組標識，只有可憐的 1kb cache 1.4. ref="">運算速度 處理速度 處理效能 我們感受到的這個世界的一切資訊，並不是我們的感官能夠接收到的資訊的總合，而是人腦能夠處理的資訊的總合，人腦處理能力來不及處理的資訊就被簡單丟棄掉了，因此計算一下人腦能夠處理的資訊量就能夠大致估計出人腦的處理能力 我們獲得的大部分資訊來自視覺 90%多大概。。
影象的解析度 。我們看0.5米外600DPI的圖片，就感覺相當清楚，沒有失真，比600DPI更高的解析度並不會讓我們覺得影象質量更好，因此可以近似地認為600DPI是的極限 人腦每秒處理不大於30幀影象，超過30幀並不會對影片的流暢性有所改善，因此每秒處理的象素資訊量即使按最大來算也不大於4.8T 處理4.8T並不等於儲存4.8T，處理僅僅是看清楚，並分辨出其中的實體物件。
大量的資訊在視神經第二層細胞那裡就被加工和丟棄了，傳到枕葉的僅僅是從視場中識別出來的有限幾個物件的影象。人腦是按照場景來處理和記憶的，透過把識別出來的物件組成場景模型，並一邊對這個模型進行實時推演，一邊把來自視覺的新的資訊納入到模型中去，從而實現視覺感知的，對於無法融合到模型中的資訊常常不作處理直接丟棄，“人只看到自己想看到的東西”就是這個意思。
大腦是存在 主頻的。該主頻大約是40Hz. 又由於每次 運算事實上是把 一個神經元所有的 樹突彙總 再散佈到軸突上 。。
也有說法200hz,這個太高了，還是40hz比較合理 1.5. Data driver資料驅動 大腦中是不分資料和演算法的，演算法是連線，資料也是連線，演算法可以變資料，資料也可以變演算法 1.6. 大腦消耗的能量若用電功率表示大約相當於25瓦。
2. 如何評價對比人腦的容量
2.1. 人的大腦儲存些什麼（單詞，規則，影象 人臉 ，事件） 自然狀態下，視覺資訊佔所有資訊的90%了。。加上少量的規則。。以及一定的事件記憶。。 現代文明下，單詞，知識點資料量大大增加了。
2.2. 單詞量比對比較合適
2.3. 事件數量比對比較合適
2.4. 圖片處理量是不對的，因為大腦只處理抽象的線條可能，人臉處理還是可以湊活適用的
2.5. 規則數量對比標準化
3. 大腦的最終容量計算
3.1. 人能記住普通人5萬單詞 30MB ，還在不斷地記憶，不斷地遺忘。 每個單詞7個字母，那麼資訊量是 30w byte。。30MB容量。。 十萬個詞 專業人士，10萬個單詞，
3.2. 知識點 500個 1M 每個知識點也用140位元組標識。。
3.3. 記憶規則數量 約百條。。 1MB 規則就算每條140位元組，這個數量幾乎可以忽略不計
3.4. 人能記憶多少個事件 5MB 有資料說大概幾萬個事件，這個很不靠譜，明顯太高了。 按照一天一件事算，70年*365=25550件。。 一個事件140個位元組，簡訊位元組，大概3577kb位元組。。 4M不到。。
3.5. 記憶影象（人臉）資料 這個大概200左右，一個部落天然規模 20MB 200人左右。這是沒有行政管理體系下，光靠人腦所能達到的水平。約束點在人腦本能的能力上。 就以一個圖片100kb計算，不過 20MB
綜合，人腦total 容量大概 60MB不到，專業人員也不過百兆左右。
大腦的生理效能和容量分析
1.1. 儲存運作原理 人腦140億神經元，平均每個神經元和其他10000個左右的神經元有連線 ，記憶被儲存在這些連線中 並不是某個神經元記憶什麼東西，而是一堆神經元聯合起來告訴你對什麼輸入該給什麼輸出，個別的神經元破壞不一定會損壞記憶，但是當破壞的神經元個數超過一個閾值以後會有大量記憶一起破壞。
1.2. 儲存容量 人大概有100億個腦細胞這個數量級,每個細胞都在不斷的更新 死亡與重生 資訊傳遞 所以呢, 如果要保持資訊儲存的穩定, 肯定是不能用一個腦細胞作為一個資訊儲存單元的, 而是一個簇chunk, 而這個簇有多大,平均每個神經元和其他10000個左右的神經元有連線 ，記憶被儲存在這些連線中
我們先假定10000個吧.這樣才能保證在一個不斷變化的生物體中記憶相對的穩定性. 在這樣的假定下, 大腦大概有1百萬個儲存單元 並不是一個突觸連線就能表示一位元，通常都是一組神經元組成一個功能單元，處理一類資訊 根據《進化的大腦:賦予我們愛情、記憶和美夢》中的資料：大腦有1000億個神經元，平均每個神經元5000個突觸，神經元平均最高放電頻率400次/秒。因此大腦能夠儲存的資料上限為1000億×5000=500萬億=500T，計算能力為1000億×400=4萬億次/秒。
這個說法不靠譜，不是單個細胞和神經元儲存一個byte的。 1百萬個儲存單元 如何與byte對應，需要按照一些規則對應。
1.3. Cache容量 約7個單位 ，7件事情 大腦能夠瞬間記住的新資訊是7個單位。
可以 如果每個事件140位元組標識，只有可憐的 1kb cache 1.4. ref="">運算速度 處理速度 處理效能 我們感受到的這個世界的一切資訊，並不是我們的感官能夠接收到的資訊的總合，而是人腦能夠處理的資訊的總合，人腦處理能力來不及處理的資訊就被簡單丟棄掉了，因此計算一下人腦能夠處理的資訊量就能夠大致估計出人腦的處理能力 我們獲得的大部分資訊來自視覺 90%多大概。。
影象的解析度 。我們看0.5米外600DPI的圖片，就感覺相當清楚，沒有失真，比600DPI更高的解析度並不會讓我們覺得影象質量更好，因此可以近似地認為600DPI是的極限 人腦每秒處理不大於30幀影象，超過30幀並不會對影片的流暢性有所改善，因此每秒處理的象素資訊量即使按最大來算也不大於4.8T 處理4.8T並不等於儲存4.8T，處理僅僅是看清楚，並分辨出其中的實體物件。
大量的資訊在視神經第二層細胞那裡就被加工和丟棄了，傳到枕葉的僅僅是從視場中識別出來的有限幾個物件的影象。人腦是按照場景來處理和記憶的，透過把識別出來的物件組成場景模型，並一邊對這個模型進行實時推演，一邊把來自視覺的新的資訊納入到模型中去，從而實現視覺感知的，對於無法融合到模型中的資訊常常不作處理直接丟棄，“人只看到自己想看到的東西”就是這個意思。
大腦是存在 主頻的。該主頻大約是40Hz. 又由於每次 運算事實上是把 一個神經元所有的 樹突彙總 再散佈到軸突上 。。
也有說法200hz,這個太高了，還是40hz比較合理 1.5. Data driver資料驅動 大腦中是不分資料和演算法的，演算法是連線，資料也是連線，演算法可以變資料，資料也可以變演算法 1.6. 大腦消耗的能量若用電功率表示大約相當於25瓦。
2. 如何評價對比人腦的容量
2.1. 人的大腦儲存些什麼（單詞，規則，影象 人臉 ，事件） 自然狀態下，視覺資訊佔所有資訊的90%了。。加上少量的規則。。以及一定的事件記憶。。 現代文明下，單詞，知識點資料量大大增加了。
2.2. 單詞量比對比較合適
2.3. 事件數量比對比較合適
2.4. 圖片處理量是不對的，因為大腦只處理抽象的線條可能，人臉處理還是可以湊活適用的
2.5. 規則數量對比標準化
3. 大腦的最終容量計算
3.1. 人能記住普通人5萬單詞 30MB ，還在不斷地記憶，不斷地遺忘。 每個單詞7個字母，那麼資訊量是 30w byte。。30MB容量。。 十萬個詞 專業人士，10萬個單詞，
3.2. 知識點 500個 1M 每個知識點也用140位元組標識。。
3.3. 記憶規則數量 約百條。。 1MB 規則就算每條140位元組，這個數量幾乎可以忽略不計
3.4. 人能記憶多少個事件 5MB 有資料說大概幾萬個事件，這個很不靠譜，明顯太高了。 按照一天一件事算，70年*365=25550件。。 一個事件140個位元組，簡訊位元組，大概3577kb位元組。。 4M不到。。
3.5. 記憶影象（人臉）資料 這個大概200左右，一個部落天然規模 20MB 200人左右。這是沒有行政管理體系下，光靠人腦所能達到的水平。約束點在人腦本能的能力上。 就以一個圖片100kb計算，不過 20MB
綜合，人腦total 容量大概 60MB不到，專業人員也不過百兆左右。