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最近发表在《神经元》（Neuron）杂志上的一项研究探讨了人类大脑在信息处理速度上的能力。研究发现，我们的思维速度远不如想象中那样敏捷。

在计算机领域，比特（bit）是信息的基本单位，用于表示一个二进制状态（0或1）。通过大量比特的组合，计算机可以高效存储和处理庞大的数据量，展现出卓越的性能。

人类大脑处理信息的能力每秒只有10比特

（图片来源：文献1）

这项研究显示，人类行为的信息传输速率仅约10比特/秒，而感官系统能够每秒吸收约10⁹比特的信息量。这意味着我们的周围神经系统正在以千兆比特的速率并行收集感官数据，比大脑最终输出的微不足道的10比特高出几个数量级！

这一现象触及了大脑功能的根本问题：是什么神经机制限制了人类思维的速度？为什么大脑坐拥十亿个神经元，却只能处理如此少量的信息？

人脑和计算机处理信息的方式有何不同？

首先需要明确的是，这里所讨论的人类思维速度实际上指的是信息处理速度，即大脑在特定时间内理解、分析并处理信息的能力。这与计算机处理数据的概念有着本质的区别。

计算机的信息处理更接近于一种量化的存储与运算，而人类思维则包含了更复杂和多维度的活动。

人类大脑基于神经元网络，通过生物电信号和化学信号传递信息。它具有非线性和分布式处理的特点，能够整合经验、情感和直觉，以完成复杂的推理和决策。

相比之下，计算机基于数字电路和二进制运算，以明确的算法和程序为基础进行信息处理。尽管计算机在逻辑性、精确性和计算速度方面具有优势，但缺乏自主思考能力，也无法建立与情感相关的关联。

两者的差异不仅体现在能力上，更反映了自然与人工系统根本“设计”理念的不同。

科学家是如何量化人脑思维速度的？

这一研究表明人脑的思维速度为10比特/秒，这个具体的数值是怎么得来的呢？

为了量化人的信息处理速度，科学家们设计了各种实验以研究人类在执行各种任务时处理的信息量，来估算思维速度。

1. 盲解魔方实验；

科学家们做了盲解魔方实验，参与者首先有几秒钟的时间观察魔方并记住其初始状态，然后在完全不看魔方的情况下尝试将其复原。整个过程被分为两个阶段：观察阶段和解题阶段。研究人员通过记录观察时间和解题时间来评估参与者的认知处理速度。

盲解魔方实验

（图片来源：作者使用AI生成）

盲解魔方实验的挑战在于需要在极短的时间内对4.3×1016种可能的魔方状态进行筛选并提取关键信息，形成记忆策略。实验数据显示，参与者在观察阶段的信息处理速度约为11.8比特/秒。这表明，即使面对复杂的任务，大脑在处理和记忆过程中仍保持接近10比特/秒的速率，这一结果支持了大脑在高强度认知任务中的串行化工作机制。

2. 打字任务实验；

科学家们还设计了打字任务实验。参与者需要根据手写文本进行英文打字。熟练打字员的平均速度约为每分钟120个单词，每个单词包含约5个字符。研究人员通过计算输入字符的总数和所用时间，评估打字任务中的实际信息处理速率。

实验表明，参与者在输入有意义的英文文本时，会根据语言模式和上下文提示来提高输入速度。然而，当实验者要求打字员输入随机字符序列时，输入速度则显著下降，这恰恰也反映了认知过程对语义和记忆模式的高度依赖。尽管手部动作的速度可以达到较高水平，但信息处理的上限仍为10比特/秒，这表明大脑的认知瓶颈不仅受限于运动系统的速度，还与大脑内部的串行化信息筛选和处理机制有关。这一实验突显了语言模式识别和认知简化在提高输入效率中的重要性。

通过打字来反映信息处理速度

（图片来源：作者使用AI生成）

3. 电子竞技实验；

为了进一步验证这一结论，研究人员将目光投向了电子竞技选手。快节奏电脑游戏如《星际争霸》被用作研究人类信息处理速度的工具，因其需要玩家在极短时间内完成资源管理、战术操作和战略决策等多任务。研究显示，通过比较实际操作中的动作与理论可能动作之间的决策速度，得出了职业选手的信息处理速率约为10比特/秒，反映了人类在复杂、高压力环境中的认知极限。

《星际争霸》也被用作研究人类信息处理速度的工具

（图片来源：作者使用AI生成）

是什么限制了人脑处理信息的速度？

首先，大脑存在明显的“外部大脑”和“内部大脑”分工。“外部大脑”负责处理大量高维度的感官输入，如视觉和听觉等系统以并行方式接收和处理信息，每秒传递的数据量可达数十亿比特。而“内部大脑”则负责对这些信息进行筛选和压缩，仅提取与行为相关的少量关键信息，用于决策和行动。这一筛选过程极大地限制了信息处理的速度，就好像我们看到的画面包含了很多信息，但大脑却只处理其中一点点有用的信息。

其次，人类认知具有串行处理的特点，也就是大脑一次只能专注于一个任务。这种“单线程”操作模式导致行为速度的瓶颈。例如，同时面对两个任务时，第二个任务的处理必须等待第一个任务完成后才能进行。

大脑一次只能专注于一个任务

（图片来源：作者使用AI生成）

虽然大脑高级认知区域（如前额叶皮层）包含数十亿神经元，但其主要任务是将感官输入、记忆、情绪和目标整合为低维度的行为决策。这种复杂的整合和协调过程需要时间，限制了行为反应的速度。

此外，突触传递和神经网络的复杂性也对速度形成了限制。单个神经元的传递速度虽然较快，但神经信号需要经过多个神经元和突触的逐层传递，而不是一次直接完成。同时，大脑会优先优化行为的准确性和灵活性，而非速度，这是一种进化适应性设计，目的是在特定的环境中提高生存能力。

最后，选择性注意和过滤机制虽然能够有效节省认知资源，但也导致了感官信息被大量丢弃，从而进一步限制了行为输出的速度。这种设计是为了应对复杂环境下的信息过载，但其代价是大脑的反应速度远低于感官输入的处理能力。

这些机制共同作用，使人类行为的输出速率仅约10比特/秒，与感官系统的输入速率形成了鲜明的对比，也揭示了大脑在“设计”上的优先考量。

总结

感官输入与大脑处理速度之间的巨大差异，仍然是科学领域的一大谜题。尽管人类的大脑可以捕捉丰富的外界信息，偶尔展现出卓越的记忆能力，甚至能够无意识地处理部分信息，但其实际的运转速度却显得极为缓慢。每秒10比特的信息处理速度无疑为认知能力设定了上限。

那么，未来我们能否突破这一“瓶颈”？

以脑机接口为例，科学家们正致力于在人脑与计算机之间建立高效的直接通信通道，希望实现快速、无缝的信息交互。然而，如果大脑的生理极限确实存在，那么再先进的技术也难以突破这一基本约束。正如将一台硬件性能有限的设备接入超高速网络，外部升级无法改变其内部的处理速度。

但是，这并不意味着我们的研究应该停滞不前。相反，这一挑战提示我们，未来我们还需要更深入地研究大脑的结构与工作机制，探索提升认知效率的潜在方法。

参考文献：

【1】    Zheng, Jieyu, and Markus Meister. "The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s?." Neuron (2024).

【2】    Dhakal, Vivek, et al. "Observations on typing from 136 million keystrokes." Proceedings of the 2018 CHI conference on human factors in computing systems. 2018.

【3】    Vinyals, Oriol, et al. "Starcraft ii: A new challenge for reinforcement learning." arXiv preprint arXiv:1708.04782  (2017).