我们现如今的计算机的计算方式是二进制的，以零一为基础的，而二进制的计算方式，与我们所学应用较为普遍的十进制计算方式之间是存在转变过程的。而二进制的计算机，要在程序设定的时候设定出人类的思维方式，以及人类的学习方法，却需要一个更加先进的计算系统，以及编程的新模式，来试音这种由二进制的计算机，计算出来的二进制转换为人类的逻辑思维方式，这似乎在cpu以及ai，甚至是云计算大数据的模型中，需要大量的软件和硬件基础的铺垫。但是无论是二进制的电脑，还是ai人工化的计算模式，能够达到人类逻辑思维方式的学习方式，似乎还是存在着差异，以及运行数据的极限。

相比较二进制cpu以及人类程序设计的逻辑系统ai方式，与人类学习记忆的方式，以及人类的学习能力，从本质上是不同的，计算机的思维方式来源于机器系统，而人类的学习方式，是生理学的研究范围。

生态的学习方式，与二进制的计算方式存在着本质的差异。

都说计算机的学习方式存在极限，但是具体的这个极限是什么？有没有人能够准确的判定出来，还是这个极限所涉及的学习范围存在不同。

我们甚至可以从生理学和计算机学的交叉学科，来思考这个问题。

电子的计算机的二进制运算的cpu他可以称作一个运算的中央处理器，而人类的思维方式却要通过生物学机理去思索和学习。

也许人类缺乏精准的计算机的记忆方式和学习方式，但是人类生理学的对于周围环境的学习，是从本质上不同于cpu的二进制的。