瞬间拍摄全班的脸，统计所有脑袋的数量，给出全班学生数总和，比老师亲自一排排数人数要快得多。”
“诶，对！您提到点子上了！”宋河笑道。
“拿我刚刚说的游乐场照片为例，游乐场里会有正常走动的游客，但也有大量干扰，比如一个小孩骑在父亲脖子上，父亲脑袋被小孩挡住了，电脑经常就会把父子俩识别成同一个人。”
“比如路边有乔装打扮的小丑，戴着大红鼻子，电脑扫描过去的时候，会发现大红鼻子不符合人脸特征，便把小丑给忽略掉。”
“等工作人员调整了程序，让程序能识别小丑了，结果游乐场的墙壁上有彩绘的小丑海报，程序又会把海报里的小丑识别成一个人数。”
“妈妈推着婴儿车，车里的小婴儿就露出个小脚，程序很容易忽略掉婴儿。”
“顽童用纸箱子套着上半身，就两条腿漏在底下走，程序也会忽略掉。”
“这些情况，虽然都可以通过程序员不断的调试，让程序学的聪明一些，最终达到不错的效果。”
“但人脑的表现要更优异，人一眼看过去，就能快速分辨出哪些算数，哪些不算数，在这方面人脑的优越性，是现有计算机望尘莫及的。”宋河道。
男人点点头，“既然是程序员不断对程序进行调试，本身就说明人脑在这方面更强。所以你的意思是，人脑识别图像的能力更强？”
“我听过这种说法，人做梦时渲染的都是3A大作，只需要一点点能量就梦了，但电脑运行3A游戏，耗电高热，还动不动卡死。”
“不仅仅是识别图像的能力，可以总结为解决实际问题的能力。”宋河道。
“愿闻其详。”男人道。
“还是回归到游乐场照片的场景里，刚刚计算总人数这一关过了，这时候再抛出新问题，照片里究竟有多少小宝宝？”宋河举例。
“程序员必须得给程序设定一下，身高矮的是小宝宝，程序才能开始数。”
“但这还不够，又会冒出干扰项，程序会把穿衣服的小狗识别成小孩，把瘦小的老人识别成小孩，把距离较远的人识别成小孩，把成年的侏儒症患者识别成小孩。”
“这个时候再给另一张照片，动物园里的狮子山，一群大狮子和几只小狮子幼崽趴在山上，要求计算小宝宝的个数。”
“此时，哪怕一个从来没见过狮子的小孩，也能很自然地去数照片上的小狮子，因为人脑能举一反三，知道小宝宝的定义就是还没长大的动物。”
“但计算机不行，它又抓瞎了，它完全不认识狮子，程序员还得对它进行海量狮子图片的训练，再一点点给它标注小狮子的特征。”
“总之，人脑处理现实问题的时候，强的不能再强，让计算机去处理现实问题，每次都要提前详细设定，而且即
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