我们的大脑内含有超过850亿个元，这些元中的三分之一集中在大脑皮层，构建了复杂的网络，负责高级思维活动。科学家们一直对大脑网络的庞大规模感到惊奇，他们发现我们似乎只使用了很少的部分，仍有巨大的潜能等待发掘。
最近，《元》杂志发表了一篇观点性论文，由加州理工学院的研究人员撰写。他们经过精细计算发现，即使我们一生不停地学习，最终累积的“知识存储”可能也只有大约4吉字节（GB），这个数据量小到可以用一个普通的U盘来存储。更令人惊讶的是，这一限制背后隐藏着深刻的进化原因。
要理解我们一生能学习多少知识，首先要关注大脑处理信息的速度。论文作者以日常活动为例进行解释。即使在信息传输速率较高的口头表达中，人类的信息处理速度也是有限的。研究人员通过一系列实验估算出人类在不同情境下的信息处理速度，结果显示，我们的信息处理能力大致在每秒10比特左右。这个速度听起来可能有些违反直觉，因为我们在信息社会里习惯于更高的信息接收和处理速度。
问题的关键不在于接收信息的速率，而在于如何处理这些信息。我们的周围系统每天从环境中获取信息的速率远高于大脑处理信息的速度。例如，我们的视觉系统接收信息的速度远高于大脑能够处理的速度。这种巨大的差距令人惊讶。
即使我们全天候不间断地学习，活到100岁，我们最终储存的知识量仍然有限。这个结果令人难以置信：人类的信息处理能力看似“低效”，却能在漫长的演化过程中脱颖而出。研究人员指出，这种速度其实已经满足我们的生存需求。我们所面临的环境大多变化相对较慢，这种“缓慢”的处理能力已经远远超出了应对这些基本变化的需求。
那么，为什么我们处理信息的速度这么慢呢？研究人员将其归因于并行处理和串行处理的差异。我们的周围系统依赖并行处理接收信息，而大脑则采用串行处理方式。这种机制使我们能在嘈杂的环境中专注于特定的对话。
实际上，我们的大脑只会从感官体验中选择性地处理一小部分信息。研究人员认为，尽管我们需要庞大的元网络来处理数据，但我们只需要在不同任务之间快速切换并在不同回路间整合信息。关于为什么我们会演化出这种串行处理的机制，作者认为这与早期系统的功能有关。生物的演化过程使得一次只解决单一问题的架构逐渐成为了今天的大脑基础。
随着科技的发展，机器在各类任务中的表现超越人类只是时间问题。当机器取代人类司机成为自动驾驶时，我们的社会也将迎来变革。那时，为了适应人类信息处理速度而设计的基础设施可能不再适用。在这篇论文中，作者也探讨了未来科技与社会的互动和可能产生的影响。
