《新科学家》这篇文章似乎有点姗姗来迟："Do our brains work like Google?"，既正确也不正确。因为Google的PageRank算法汇聚了大量的网页索引，所以可以说其“记忆”检索能力如同大脑的记忆，而检索任何词汇的过程会触发PageRank算法的计算，这也如同人脑的神经元协同处理词汇的反应过程。这是Google 聪明而且善用了互联网的链接资源，当时确实领先一筹。
但是Google没有活跃的神经元，它顶多还是一个集中计算的巨大记忆体。所以它根本无法处理词汇的含义（语义）。另外，词汇在人脑中的记忆和拼写、读音以及相关的图像都是相关联的，而且负责记忆的神经元群会实时改变分析的策略，从而使一个词汇的理解产生动态含义（例如，当你看到一个词汇的时候，如“河蟹”，可能很快在几秒钟内产生多种会意的反应）。这个过程还会随着人的环境变化（例如你正在和别人对话）而呈现不同的质量，所以是并发的潮汐计算(Tide Computing)。
Google 曾经用无数的鸽子来形象描述其实现PageRank算法的技术，但是基本上每只鸽子都是一样的算法，基本上没有分布式的个性神经元群作为动态计算的保证。从这个角度来看，Google的算法还远远不够。当然，以Google今天的第一步，走到未来的模拟人脑，是一个基本的梯级过程。而且Google正在汇集新一轮的计算资源，加之这家公司也开始考虑社会性大脑(Social Brain)的模型，所以距离未来的P2R（人机计算）的理想又进了一步。但是，实现真正人脑模拟的奇点(Singularity)已经并非一家公司所可以独立担当，尤其是Wikia这样的公司正在社会性搜索方面跃跃欲试。不管结果如何，新一代的领军者是谁还真的未得而之。
但是Google没有活跃的神经元，它顶多还是一个集中计算的巨大记忆体。所以它根本无法处理词汇的含义（语义）。另外，词汇在人脑中的记忆和拼写、读音以及相关的图像都是相关联的，而且负责记忆的神经元群会实时改变分析的策略，从而使一个词汇的理解产生动态含义（例如，当你看到一个词汇的时候，如“河蟹”，可能很快在几秒钟内产生多种会意的反应）。这个过程还会随着人的环境变化（例如你正在和别人对话）而呈现不同的质量，所以是并发的潮汐计算(Tide Computing)。
Google 曾经用无数的鸽子来形象描述其实现PageRank算法的技术，但是基本上每只鸽子都是一样的算法，基本上没有分布式的个性神经元群作为动态计算的保证。从这个角度来看，Google的算法还远远不够。当然，以Google今天的第一步，走到未来的模拟人脑，是一个基本的梯级过程。而且Google正在汇集新一轮的计算资源，加之这家公司也开始考虑社会性大脑(Social Brain)的模型，所以距离未来的P2R（人机计算）的理想又进了一步。但是，实现真正人脑模拟的奇点(Singularity)已经并非一家公司所可以独立担当，尤其是Wikia这样的公司正在社会性搜索方面跃跃欲试。不管结果如何，新一代的领军者是谁还真的未得而之。
Read Original article: Google çç®æ³æ´ç±»ä¼¼å¤§èå? via Life 2.0.
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