关于电脑无法模拟人脑的问题，综合权威资料和科学观点，主要存在以下核心原因：

一、意识与计算能力的根本差异

意识的非计算性

科学家普遍认为，意识本身是不可计算的。人脑通过神经网络整合多感官信息（如视觉、嗅觉等），实现感知、分析和存储的复杂过程，而现有计算机技术无法复制这种整合机制。意识涉及自我觉察和主动思考的能力，例如可以随时停止当前任务并切换思维方向，这是计算机无法实现的。

计算模型的局限性

计算机基于二进制逻辑和演算规则，而人脑的运算方式可能涉及非逻辑、超越演算的复杂过程。例如，人类可以直观地理解某些问题（如艺术创作），但计算机需要通过大量数据运算才能模拟，效率极低。

二、硬件与结构的本质区别

微观尺度的差异

人脑由约860亿个神经元组成，神经元之间通过突触实现高密度连接，形成复杂的网络结构。其工作电压仅为0.1-0.8伏特，功耗极低，且具备立体化、动态调整的特性。目前计算机芯片的制程技术（如十纳米级别）仍无法达到人脑的精细度。

功能与演算能力的局限

计算机擅长处理可编程的、结构化任务，但缺乏人类独有的创造性思维和经验总结能力。例如，人类可以通过类比和直觉解决新问题，而计算机需要依赖预先设定的算法。

三、软件与算法的不足

经验与学习的差异

人脑通过神经可塑性不断优化突触连接，实现从经验中学习。计算机虽然可以通过机器学习模拟部分学习过程，但无法像人类那样进行真正的归纳和泛化。

程序与意识的本质区别

计算机运行基于预先编写的程序，而人类意识是动态生成和调整的。即使是最先进的AI也无法产生真正的自我意识或主观体验。

四、科学理论与技术瓶颈

彭罗斯的不可计算性论

数学家罗杰·彭罗斯提出，人脑的某些思维功能（如意识）可能超越物理定律和逻辑规则，因此计算机无法模拟。

技术发展瓶颈

尽管硬件性能不断提升，但模拟人脑的复杂性仍需突破。部分研究认为，要达到人脑水平，可能需要数十年甚至更长时间。

总结

电脑无法模拟人脑的核心问题在于意识的非计算性、硬件结构的根本差异以及软件算法的局限性。尽管计算机在特定任务上可模拟人脑的部分功能，但全面复制人类智能仍面临巨大挑战。未来若要突破这一限制，需在神经科学、计算理论和技术手段上取得革命性进展。