人类感官系统（视力、听觉等）可以接收到大量的信息。以视觉为例，眼睛每秒钟能感知数百万个视觉元素（像素），然而，大脑在处理这些信息时并非每个细节都被完全“理解”或储存。根据一些神经科学研究，大脑的“意识处理能力”有限，实验表明大脑每秒钟处理的“意识信息量”大约只有10比特。“比特”是信息的基本单位，用来衡量信息的量。简单来说，每个比特代表一个二进制的选择（0或1）。在这种情况下，10比特意味着每秒钟大脑能够有10个二进制的决策或信息处理单位。这远远少于感官输入的信息量。如果我们能看到每秒数百万个视觉点，但大脑真正意识到和处理的信息却可能只有10个比特。这表明我们的大脑在处理感官输入时存在选择性，只关注最为重要或最相关的信息。
这个实验的意义在于，它揭示了人类意识的处理限制。虽然我们通过眼睛、耳朵等感官接收大量信息，但由于大脑的有限处理能力，我们只能将一小部分信息转化为我们可以意识到的内容。这样的大脑机制可以解释为什么人类在面对信息过载时，往往感到疲劳或无法集中注意力。我们的大脑不断筛选信息，只处理那些重要的、需要意识关注的部分，其他信息则被“忽略”或“丢弃”。这种现象说明了感官系统和大脑之间的信息流通与处理差异：
（1）感官输入：我们的眼睛、耳朵等感官接收的信息量远超大脑的处理能力，特别是对于视觉和听觉系统来说，每秒钟可以捕获大量的感官数据。
（2）大脑的处理能力：尽管感官输入量大，但大脑的意识和认知能力受到处理资源的限制。大脑的主要任务是从海量信息中筛选出有用的内容，集中处理关键的信息点。
这一发现进一步支持了“信息筛选”理论。我们的大脑并非接收到所有感官数据后都能完全理解和反应，而是会依据重要性和需求来处理信息。因此，人类的认知过程通常是选择性且有限的，涉及到集中注意力、记忆和决策等心理机制。这种理解对很多领域的研究都有重要影响，包括认知科学、人工智能和人机交互等。在人工智能和机器学习领域，模仿人脑的有限处理能力和信息筛选机制，可以帮助开发更高效的算法。加州理工学院的实验表明，大脑每秒仅能处理约10比特的信息，这与我们感官接收到的庞大信息量相比，差距巨大。这一发现有助于我们理解人脑在面对信息处理时的选择性和限制，也对认知科学和人工智能的发展提供了宝贵的参考。
算计速度与计算速度
“算计速度”和“计算速度”这两个概念在某些场景下可能有些相似，但它们的含义和使用语境通常有所不同。
1、计算速度
计算速度通常指的是计算机或计算设备执行算法或处理数据的速度，即其进行数值运算、数据处理、程序执行等任务的效率。计算速度的衡量标准通常包括：
时钟周期：
计算机内部时钟的频率，通常以GHz（吉赫兹）为单位，表示每秒执行的指令数。
浮点运算性能：
处理器每秒能够执行的浮点运算次数，通常用FLOPS（浮点运算次数每秒）来衡量。
吞吐量（Throughput）：
指单位时间内可以处理的数据量，通常用于描述大数据处理、网络传输等方面的计算速度。
延迟（Latency）：
指从发出请求到收到响应的时间，常用于网络通信、数据库查询等操作的计算速度。
计算速度通常涉及硬件的性能，如处理器的速度、内存的速度以及硬盘存取速度等。随着技术的发展，计算速度得到了显著提升，尤其是在处理复杂数据、进行深度学习训练或执行大规模计算时，计算速度的提升尤为重要。
在一个图像处理任务中，计算速度会影响图像处理的效率和所需的时间。
在云计算中，计算速度影响了大规模并行计算的性能，进而影响云服务的响应时间和吞吐量。
2、算计速度
“算计速度”这个术语相对较少使用，通常会有特定的语境。在日常语言或某些特定领域，它可以指代一个人或团队进行决策、计划或计算某些复杂问题的速度，更强调推理、策略制定、预见等认知过程。
在某些场景下，“算计速度”也可以用于描述人类在思考、分析或估算问题时的反应时间或效率。比如，在博弈论、战略游戏、决策制定中，算计速度可能反映了一个人对于复杂问题做出迅速且有效判断的能力。
在围棋比赛中，玩家的“算计速度”通常指的是他们快速分析局势、考虑未来几步的能力。
在商业决策中，一个公司的高管在面对市场变化时，快速进行战略调整和决策的能力也可以看作是“算计速度”。
在博弈论中，“算计速度”可能意味着玩家在对手行为模式基础上快速推测出最优策略的能力。
总的来说，算计速度更多是与人类的思维、推理、判断等认知活动相关，强调的是对复杂问题的快速分析和决策。计算速度通常指计算机或机器在执行算法、数据处理等任务时的速度，侧重于硬件和软件的性能。算计速度则更多侧重于人类在推理、决策、计划等认知活动中应对复杂问题的速度，往往涉及思维的灵活性和决策的敏捷性。这两者在实际应用中可能有交集，如人工智能系统的计算速度影响了其在实际问题中处理数据和决策的效率，而系统的设计和使用也会影响它的算计速度（决策过程的效率）。