transistores contemporáneos

Ni siquiera era cierto en ese entonces. Bueno, tal vez por eso Dawkins es un biólogo y no un ingeniero. :-)
Los procesadores de hoy empaquetan miles de millones de transistores en un troquel de unos pocos centímetros cuadrados de área y menos de un mm de altura. Allí cabrían cientos de ellos en una calavera, tal vez \ $ 10 ^ {12} \ $ transistores.
Incluso si nos fijamos en los transistores discretos, cabrían más de unos pocos cientos. Supongo que SOT-23 ya existía en 1989, y luego obtendrías \ $ 10 ^ 5 \ $ - \ $ 10 ^ 6 \ $ de ellos en una calavera.

edit (2011-06-13)
Tengo una copia de The Selfish Gene , y sentía curiosidad por lo que Dawkins tenía en mente, así que lo examiné. Ella es más de ese párrafo:

  

La unidad básica de las computadoras biológicas, la célula nerviosa o la neurona, en realidad no es nada como un transistor en su funcionamiento interno. Ciertamente, el código en el que las neuronas se comunican entre sí parece ser un poco como los códigos de pulso de las computadoras digitales, pero la neurona individual es una unidad de procesamiento de datos mucho más sofisticada que el transistor. En lugar de solo tres conexiones con otros componentes (sic), una sola neurona puede tener decenas de miles. La neurona es más lenta que el transistor, pero ha ido mucho más lejos en la dirección de la miniaturización, una tendencia que ha dominado la industria electrónica en las últimas dos décadas. (El gen egoísta, p.49)

Alguien debe haberle dicho a Dawkins que un transistor tiene 3 pines :-).
De todos modos, no solo compara el número de neuronas (o neuronas, ¿BE?) Con los transistores, sino que también señala que la neurona es mucho más compleja, en parte debido a sus miles de conexiones. Mi estimación es que necesitaría transistores de $ 10 ^ 5 \ $ a \ $ 10 ^ 6 \ $ para emular una neurona de este tipo (¿tal vez como una computadora analógica en lugar de digital?). Lo que significa que un cráneo lleno de GPU aún no se acercaría al poder de procesamiento de un cerebro.
Y luego está el problema de todas estas conexiones. Son el verdadero poder, no solo la gran cantidad de neuronas. No tenemos la tecnología para construir sistemas tan complejos, y la OMI no lo hará durante mucho tiempo. Y luego ni siquiera estoy hablando de la naturaleza dinámica de estas conexiones: pueden reorganizarse, establecer nuevas conexiones y romper otras.
Para poner en perspectiva a todos estos imbéciles de la IA, eche un vistazo a nuestro sistema de visión. En un segundo podemos procesar una imagen estereoscópica de \ $ 10 ^ 8 \ $ píxeles, crear un modelo virtual en 3D de la escena e identificar los objetos en detalle. Mueve medio metro a la derecha y agregas muchos datos nuevos. Todavía hay un largo camino por recorrer ...

Donde las neuronas puntúan sobre los transistores y los dispositivos electrónicos es la gran cantidad de conexiones que hacen a otras neuronas: 7.000 en promedio.

El 68K coincidentemente tenía 68,000 transistores en él, y ese chip estaba disponible en 1979. Ciertamente, podría colocar varios 68K en el mismo espacio que un cerebro, y por lo tanto exceder "varios cientos" en tres órdenes de magnitud, con lo que Habría sido tecnología de 10 años en el momento de la declaración. Tal vez si eligió los paquetes TO-92, es posible que no llegue a 1000 de ellos.

OTOH debe señalarse que un modelo decente de una sola neurona probablemente involucre más que un solo transistor.

Esto es una cita errónea! El gen egoísta no fue escrito en 1989. ¡Fue escrito en 1976!

Lo que Richard Dawkins publicó en 1989 fue la segunda edición del libro. De hecho, esta segunda edición incluye notas finales en las que actualizó los datos sobre transistores:

"... mis comentarios sobre [computadoras] se [...] han quedado obsoletos. El número de equivalentes de transistores que se podrían [...] empacar en una calavera hoy debe aumentar en miles de millones".

Dawkins hizo su tarea antes de escribir sobre los transistores, usted no hizo la suya antes de citarlo ...