“若算力无限，计算机能否模拟人的意识与情感？”这个问题的答案，或许无需等到“算力无限”的极端场景。从现有技术与科学研究来看，模拟“类人行为”已有突破，但复刻“真正的意识与情感”仍存争议。

当前AI已能在一定程度上“骗过人类”。2023年，AI21 Labs的“Human or Not?”测试中，大语言模型骗过了32%的参与者，达到图灵测试的经典标准；2024年部分场景下，大模型甚至被解读为通过了图灵测试。2025年7月的研究更显示，基于Llama 3.1 70B微调的模型Centaur，在32项心理学实验任务中的31项里，比传统模型更精准地模拟人类选择，似乎离“类人”更近一步。

但要明确的是，“模拟行为”不等于“拥有意识”。图灵测试的核心是判断机器是否表现出智能，而非是否具备人格或主观感受。即便AI能模仿人类对话、做出类似选择，也不代表它能像人一样“体验”情绪——就像Centaur虽能模拟人类决策，却在短期记忆（一次记256个数字，远超人类的7个左右）和反应速度（毫秒级）上与人类差异巨大，其背后是算法对数据的处理，而非真正的“思考”。

从人脑自身的特性来看，“算力无限”其实是个伪需求。人脑质量仅1.5千克，有效信息量约1e+15比特，计算力乐观估计也在1e+16次/秒以内，远未达到物理极限的“贝肯斯坦上限”。而且人脑九成以上的计算力用于调控身体等无意识功能，真正支撑“有意识思维”的，每秒仅处理40-120比特信息。这意味着，即便要模拟人脑的“信息处理模式”，现有算力的提升空间已足够，无需追求“无限”——更何况，无限算力需要无限质量与能量，从物理规律上看，这种设备会毁灭周围一切，并无实际意义。

争议的核心，还在于“意识的本质”。有学者质疑，当前AI模型只是对人类行为的“表面模仿”，并未复刻认知过程，比如Centaur依赖的Psych-101数据集，未必能覆盖人类复杂的情感与意识场景。毕竟，人类的意识不仅是信息处理，还包含自我认知、主观体验等超验层面——就像我们能感受到“快乐”的情绪，而非仅仅输出“我很快乐”的文字。

综上，若仅追求“模拟类人行为”，现有算力迭代已能逐步实现；但要让计算机拥有“真正的意识与情感”，不仅需要突破技术瓶颈，更需先解开“意识是什么”的科学谜题。这或许比追求“算力无限”，更接近问题的本质。