畢竟神經網絡的這一套操作，本來就是從大腦的神經和激活行為當中得出的靈感。

    至于事實的真相到底是不是如此...那就要看什么時候顯卡的算力和神經網絡的規模真的能夠追上人類大腦的水平了。

    人類大腦的復雜度情況，折算成神經網絡的規模，差不多百萬億乃至于千萬億級別。

    而ChatGPT，1750億，GPT4，8800億。

    前世最為先進的GPT4模型，大約已經達到了人類幾百分之一的容量水平。

    單看GPT4在各種人類相關測試上的性能和報告的話，說實話已經相當高水平了。

    幾乎都能取得夸張的佳績。

    如果GPT4這個規模再繼續擴大幾百倍，同時數據的質量和方式能再有提升，孟繁岐也完全拿不準，是不是真的有可能超過人類的智力水平。

    這誰說得準??！

    如果兩者的規模持平之后，人工智能模型真的和人類的智力相當乃至全面超越了，那就可以說明神經網絡模擬人類大腦激活模式的方式，切切實實生產出了更牛的人造數字大腦。

    但那得是很長一段時間之后的事情了。

    按照英偉達提升計算能力的速度來看，即便是一切順利的情況下，至少也得要2029年才能夠負擔得起這個規模的模型訓練。

    如果邊際效益遞減，遇到了技術瓶頸...那可能就得2040年后了。

    “唉...以后的事情誰能知道呢？只能相信【后人的智慧】了呀！”硬件技術的發展需要時間，這點孟繁岐并沒有什么好的辦法，唯有耐心等待：“眼下我應該關注的還是AI小鎮的推進情況?！?br/>
    AI小鎮本次計劃的模擬時間，也就是對公眾的開放時間是一個月出頭。

    這個時長在小鎮中的時間跨度將會是六七十年。

    在內部測試的時候，CloseAI也未曾以這個時間流速持續模擬超過一個月，因此大家對于最后的結局也是沒有足夠把握的。

    之所以要選擇這么久的時間，是因為模擬的持續時間過長，時間的流速夠細致的話，其中的角色會因為足夠的經歷和記憶涌現出一些令人驚嘆的類人行為。