迄今爲止建造超級計算機人腦的各種嘗試均未接近成功，一項始於2013年、耗資數十億美元的歐洲超級計算機人腦項目現已基本上被認定失敗，目前該領域的努力已經發生轉變，在美國該項目逐漸轉向研究人腦數據軟件工具而不是科學家致力於模擬人類大腦。

新浪科技訊 北京時間10月22日消息，據美國生活科學網站報道，科學家嘗試建造超級計算機大腦，但結果表明它們始終無法接近現實人類大腦，爲什麼電腦很難具有人類真實大腦的意識呢？

許多先進的人工智能項目表明，科學家們正在致力於建造接近人類意識的計算機，其設計理念是大腦功能僅能編碼和處理多元感官信息，因此一旦科學家正確理解大腦功能，很可能將人腦功能程序化，輸入計算機系統。前不久，美國微軟公司宣稱，將投資10億美元研製具有人類意識的計算機。

然而，迄今爲止建造超級計算機人腦的各種嘗試均未接近成功，一項始於2013年、耗資數十億美元的歐洲超級計算機人腦項目現已基本上被認定失敗，目前該領域的努力已經發生轉變，在美國該項目逐漸轉向研究人腦數據軟件工具而不是科學家致力於模擬人類大腦。

一些研究人員仍堅持認爲，用計算機模擬神經科學是未來的方向，但是很多人對此沒有信心，認爲這些努力註定要失敗，因爲我們不相信人腦意識可以計算化處理，我們的基本觀點是大腦整合和壓縮了包括視覺和嗅覺在內的多個組成部分，而在現今計算機感知、處理和存儲數據的處理方式是無法實現的。

大腦無法像計算機一樣運行

活體生物通過主體和環境之間的活動進程調整神經連接，在大腦中存儲一些經歷體驗數據，相比之下，計算機在硬盤存儲區記錄數據，兩者差異意味着大腦的信息處理必然不同於計算機的工作方式。

大腦積極探索環境，從而找到引導行爲的要素，人類認知能力與感觀數據並無直接關聯，意味着一個人可以從不同角度識別一張桌子，而無需用相關數據描述桌子的存在。

另一種觀點認爲，最普通的記憶任務與大腦多個區域發生關聯，其中一些大腦區域很大，技能學習和專業技能涉及大腦記憶區重組和生理變化，例如會改變神經元之間連接的強度，而這些變化不能在固定架構的計算機系統中完全複製。

計算和意識

美國俄克拉荷馬州立大學科學家蘇哈什·卡克（Subhash Kak）指出，在我近期的工作中，我發現了人類意識不具備計算機化處理的其他原因。

一位有行爲意識的人知道自己在想什麼，並且有能力停止思考一件事而開始思考另一件事——無論他們最初的想法是怎樣的，但這對於電腦而言是不可能的，80多年前，英國計算機先驅科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）認爲，沒有任何方法可以證明任何特定計算機程序能夠自行停止，然而該能力是人類意識的核心部分。

圖靈的論證基於一種邏輯技巧，他在這種技巧中創造了一種內在矛盾：想象這是一個普通的運算進程，可以決定它所分析的任何程序是否會中止，該進程的輸出結果將是：“是的，它將停止”或者“不，它不會停止”，這是很簡單的，然而圖靈想象一位聰明的工程師寫了一個程序，其中包含這個帶有重要元素的停止檢查程序，如果停止檢查程序的結果：“是的，它將停止”，那麼一條指令將保持該程序運行。

在這個新程序上運行停止檢查進程必然會使停止檢查程序出現錯誤：如果它確定該程序將停止，程序指令將告訴它不要停止下來，另一方面，如果停止檢查程序確定該程序不會停止，程序指令將中斷任何進展。這意味着不可能有任何計算機系統模擬大腦組織，它無法像人腦一樣停止一連串的思路並轉換成另一種思路。

甚至在圖靈研究工作之前，德國量子物理學家維爾納·海森堡就已證明物理事件的本質與觀察者的意識認知是有明顯區別的，奧地利物理學家埃爾溫·薛定諤對此解釋稱，意識不可能來自類似計算機程序的一個物理進程，計算機程序的所有操作都是源自基本邏輯論證。

醫學研究顯示，大腦中沒有專門處理意識的獨特結構，然而功能磁共振成像表明，不同的認知任務發生在大腦不同區域，這使得神經學家得出結論稱，人類意識並不是一個整體，相反有許多意識分佈在時間和空間中，這種無限的大腦容量不是一臺運行能力有限的計算機所能處理的。（葉傾城）