人脑每秒进行的计算远超 100 次，只不过一般人的“有意识的思维”感受不到这些计算的内容。

• 估计人脑每秒可处理约 1100 万比特信息，其中“有意识的思维”每秒处理约 40 比特到 120 比特信息^[1]。

在此基础上，可以注意到，人用来执行“确定抛物线落点”和“记得住内容地进行数学计算”的神经构造不完全重合，其表现不易直接对比。

• 人对抛物线落点的“确定”不是有意识地数学推导的，而是基于内隐记忆、运动学习与经验的，涉及的突触计算不止百万次每秒，最终结果在数学上的准确度也值得怀疑。这背后的物理构造是演化塑造并在生活中“训练”的。

一般人的工作记忆容量不支持心算执行“每秒一百次数学计算”。一部分个体的数学能力明显超出平均水平，例如 Neelkantha Bhanu Prakash 在心算特定数学运算时的表现能战胜市售计算器，但要他“每秒算一百道不同的四则运算”还是困难的。

卡内基·梅隆大学的机器人专家汉斯·莫拉维克分析了视网膜内的神经图像处理电路。他认为视网膜每秒执行一千万次图像边缘检测和移动检测。基于几十年建造机器人视觉系统的经验，他估计每次重现人类的视觉检测需要机器执行约一百条指令，这意味着复制视网膜这一部分的图像处理功能需要十亿次计算每秒。视网膜上的神经元总重 0.02 克，是人类大脑重量的七万五千分之一到十万分之一。以此估计，复制整个人脑的计算能力需要每秒执行七十五万亿到一百万亿条指令。

劳埃德·瓦特和他的同事们在用计算机模拟人类听觉系统时发现，机器至少需要每秒计算一千亿次来在接近人听觉系统的架构下和人一样好地确定声源的位置。听觉皮层约占人脑皮层的千分之一。以此估计，人脑的总计算力在一百万亿次每秒以上。

得克萨斯大学的模拟小脑区域实验估计，模拟每个神经元需要一万次计算每秒。这样，模拟整个大脑需要约一千万亿次计算每秒。

据此，有一定冗余度的估计是人脑的总计算力在一亿亿次每秒的程度。