計算能力不是產生智能的本質原因。人類大腦的計算能力有限卻有邏輯推理能力，目前計算機的運算能力遠遠超過人類的運算能力，卻無法產生類似的學習和邏輯推理能力。

計算機通過邏輯門去映射最基本的邏輯關系，然後邏輯門（以及其它組件比如繼電器）構成邏輯電路去映射並存儲更為復雜的上層邏輯。現實中，邏輯門由晶體管實現，邏輯電路由集成電路實現。

所以，計算機通過邏輯門和集成電路，擁有了邏輯關系的映射能力（把邏輯轉換到電路上）。其邏輯處理過程是：接受數據，利用邏輯關系分析數據，得到結果，也就是經典的輸入-處理-輸出模型。

但計算機進行邏輯處理，依賴於：第一，人類提供輸入數據。第二，邏輯關系由程序描述，也就是人類捕獲邏輯，再由邏輯門映射。第三，數據分析由程序控制，也就是人類控制邏輯門處理數據。

可見計算機的計算能力，是來自於數以億計的晶體管進行超高速的邏輯門控制。而人類大腦的邏輯判斷（通過神經元連通路徑構建的類似邏輯門的結構）速度並不快，所以計算力遠遠不及計算機。但人類大腦可以捕獲環境數據，接著分析學習其中的邏輯關系，然後存儲進大腦動態的神經網絡中，並參與後續的邏輯處理。這是一種獨立的動態的學習過程和能力。

重要的是，人腦對邏輯關系的學習和積累，依賴於推理和歸納，這與邏輯判斷的速度無關，只與數據結構的排列組合相關，也就是與大腦的神經網絡結構相關。

那麽對比人腦神經網絡的動態性，計算機邏輯門所構成的集成電路結構固定，不能動態改變，完全喪失了數據結構的自組織性，所以只能依賴於人腦提供的數據描述和處理（人類編寫程序）。而人工智能是在通過數據與結構的互相轉化（輸入計算機的數據是動態的），來模擬人腦數據結構的自組織性，以此來形成某種邏輯處理能力。

算力與智能