人会犯错，机器不会犯错。
莱斯利*兰伯特离开天堂镇后的好几天里，方然脑海中，都会时常浮现出这句话。
在与兰伯特见面前，凭借自己的思考，方然就差不多想到了这一点，也曾因此而心生迷惘，甚至怀疑人在与机器的竞争中前景堪忧。
事实是明摆着的，在十年前、二十年前，如果哪个人说未来某一天，计算机上运行的人工智能程序，会在大多数智力劳动中超越了人类，不仅联邦民众会觉得这是在胡说八道，it业界的大多数人也会难以相信。
但是在今天，计算机战胜人的场面，早已不仅仅局限于象棋、或者围棋的赛场上。
当今时代，究竟还有什么样的智力劳动，是人工智能办不到，必须依靠人才能进行的呢，有，当然有，但这样的场合，正在随ai能力的提升而变得越来越少。
趋势，是十分明显的，即便在“计算机的能力是否有极限”上取得共识，告别莱斯利*兰伯特后的若干天里，方然还是在缜密思考后承认，传统电子计算机的能力上限，还十分遥远，哪怕考虑到超级计算机的架构损失。
堆叠更多的物理核心，建造更巨大的超级计算机，这条路的终点，也许不远。
但观察现今的微电子、集成电路领域，迄今为止，人类尚未触及“单个原子”的晶体管之理论上限，按现在的发展速度推演，达到这一极限，怎么说也还需要二十年、甚至更长的时间才可以。
今天的超级计算机，和运行其上的ai，十分强大，但未来还会更强大。
而人，一个人的头脑，受限于先天架构与体积、能耗的限制，却几乎没办法提升性能。
人脑的算力究竟有多大呢，这个问题，历史上曾引发热烈的讨论，和徒劳的争论，事实上在现代电子计算机出现之前，人类并没有找到一种合适的度量手段，来衡量人类自身（其实就是大脑）的处理能力。
在电子计算机出现之后，对照计算机与人的工作方式，在一些数学、逻辑运算方面，两者才有了起码的对比可能。
自然，在这样的对比中，一开始人所遭遇的就是惨败。
世界上第一台通用电子计算机，ec，占地面积和能耗都令人印象深刻，故障率也高至几分钟就可能停机一次，但这样的庞然大物，却能每秒钟完成5，000次加法。
电子计算机，从一开始降生时起，就将人类的计算能力远远抛在身后。
时至今日，“走鹃”这样的超级计算机，每秒能完成的加法次数已达到500~750eflops，如此巨大的数字，很难让人有一个直观的印象，可以说，这样的超级计算机，如果和人比试算加法，那么其一秒钟的计算次数就接近十万亿亿，远远超出人类有史以来全部个体毕生所能做的加法次数之和。
超级计算机运行一秒钟，就碾压了有史以来全部人类的总和，这样看来，似乎创造出计算机的人（脑），其智慧、算力，在创造之物面前实不值一提。
但很快，人们便意识到，大脑能进行的智力活动，远不只有加减乘除这样简单。
单纯比较数学运算，做加法，人的计算速度远远逊色于电子计算机，起初这事实令一部分人深感悲观，计算机领域的业内人士却不以为然，道理很简单，电子计算机是人专为计算而创造出来的东西，可是大脑，其所面对的任务，却绝不是单靠加法就能解决的。
在尝试解决复杂问题时，计算机，只会加减乘除并无济于事，一切都要依赖算法。
继而，问题越复杂，算法（一般而言）也会越复杂，依靠逻辑电路而完成加法、继而用无数加法器拼凑出复杂计算能力的电子计算机，就日益陷入到计算量暴增、有时甚至是不切实际的算法复杂度之深渊中。
时至今日，不论ai、还是计算机，都取得了十分惊人的成就。
但这一论断，却并没有过时，而是在计算机算力不断提升的背景下，越发凸显出来。
今天的电子计算机，搭配适当的软件，能做什么呢，从自动驾驶到实时翻译，或者，掌控“全产机”这样庞大的生产体系，让体系中的几百个生产部门，上万个生产单元里的数百万台各类设备协同运作，所有这一切，都是人类力所不及的。
哪怕不是一个人，而是一大群人，彼此协同的要完成这些事，多半也只是徒劳。
但与此同时，也仍然有一些领域，在这些领域中解决特定的问题，今天的ai、超级计算机还没办法做得到。
道理很明显，倘若在这些领域里，计算机+ai能够胜过人类劳动，掌控生产体系、把持人类世界的顶层，自然会选择将员工解雇、以ai取而代之，从而获得从生产效率到安全系数的双重提升。
但直到今天，在包括it研发的一系列领域中，这种现象并未出现。
顶层，虽然奸诈狡猾、醉生梦死，却并不是一群傻瓜，倘若出现这样的机会，是没理由不去抓住的。
思考进行到这里，原则上，只消看一看自己现在的处境，方然也不难想明白，至少在信息技术产业的核心研发、运维领域，今天的人工智能还无法将人完全取代，不仅如此，遥望未来五年、十年的世界，也没有什么确切的迹象。