人工智能的复杂度

你是想问：如果人脑理解了整个宇宙，那么人脑的复杂度是否应大于宇宙，而人脑又是宇宙创造的一部分，宇宙的复杂度是否又得大于人脑？
这是很难说的，比如一个时域无限的正弦波的频域是集中的，而其有限部分的频域却是连续分布的，所以以频域来描述它们似乎部分的复杂度反而要高于整体的复杂度。

不知道复杂度怎么定义，熵？负熵？
仅仅复杂度一个条件好像还不够描述这个问题，至少加上时间吧？
比如OrochiZ说的相当漂亮: 自然的理解度是0，一样乱堆出了人脑
但是自然用了多长时间？

另外，想理解，首先得先能描述，一个字节怎么描述128位的数据？
这个比喻其实不是很合理，我们可能遇到个一亿位的数字，但可能慢慢分析规律，发现只是圆周率小数点后一亿位而已。谁敢说宇宙不是一个函数呢？
圆周率的复杂度和根号2那个大？这个有什么办法比较？

我认为数字2和数字1.4142135623730950488016887242097复杂度一样，因为一个是根号4，一个是根号2。

我觉着这个复杂度应该细分：信息复杂度、概念复杂度
个位数、十位数、百位数算信息复杂度。
我们先学会12345789
从中学会加减法
加法的加法学会乘法
乘法的乘法学会乘方
乘方的乘方，咱学会了什么？我怎么感觉只有计算量的问题？
那么，这是概念的复杂度。
先不说一个概念复杂度低的系统能不能理解高的，先说能不能模拟。我觉着能，因为计算机用与或和三个概念全模拟了。不过，它好像用了更大的信息复杂度。