第四封：为什么计算机不是万能的

学完这一讲我觉得我快放弃更新吴军老师的课程学习笔记了……知识点太多了，感觉怎么表达都欠缺，我就简单的谈下我的学习后的思考吧……

老师引用上一讲的极限思维来探寻了计算机的极限，而我们都关心的人工智能不过是计算机的一个应用方式而已。说到计算机，也就不得不说”计算机之父“图灵博士了，他对于计算机的想法不按常理出牌，他不用观察一件事情发展的规律来看待问题，而是直接找到极限所在，在极限里寻找解决问题的具体方法。

他首先考虑”数学问题是否都有明确的答案“，计算机的原始功能就是用来解决数学问题的，如果我们用计算机研究一个数学问题，最后发现数学问题是无解的，那估计计算机会骂人TA得把使用者骂死吧。下面直接引用吴军老师的原文：

存在答案或者说能找到答案不等于能够在有限步骤之内解决这个问题，因此图灵考虑的第二件事就是划定一个范围，把计算机能解决的问题的范围又缩小了。当然，这个范围划定以后，就要设计一种有效的，通用的办法，保证按照这个办法做事，最终能够找到答案。

而图灵设计的这种方法，是一个数学模型，后人称呼它为图灵机。今天所有的计算机，包括全世界正在设计的新的计算机，从解决问题的能力来讲，都没有超出图灵机的范畴。

而通过图灵博士对于计算机未来极限的构想，我们不得不感叹，用理论武装起来的工程的头脑，比直觉的头脑的影响力深远的多。而图灵博士之所以能提出这么有见地的思想，还需要两位大师给他启发：数学大师希尔伯特、第一台计算机的发明人冯·诺依曼。他们的故事我在这里就不多赘述了，感兴趣的学友可以查阅一下这几位神一样的人物的生平。

我们需要多和比自己强的人在一起，只有这样我们的认知才能获得提升。所以当我们的层次够不到更厉害的人的时候，多看书、多学习，也是一种与高手交流的方式。

答读者问：什么是计算机思维

这一讲吴军老师回答了五位读者的问题，分别是计算机思维的真谛是什么；在无力改变体制以及大环境的前提下，如何自我提升；埃隆·马斯克对人工智能的担忧是否有道理；数据量的快速增加，单纯依靠增加硬件资源会不会不能解决问题；IT思维做数学题应该怎么做。

对于第一个问题，吴军老师认为计算机思维是全方位的，简单来说需要处理好七对关系，两个原则。七对关系：大和小、快和慢、多维度和单一维度、网络和个体、自顶向下和自顶向上、全局和局部、成本和表现。两个原则：等价性原则、模块化原则。

第二个问题，吴军老师从历史上各个行业升级转变的经验上总结了四个原则：目标要超前，方法和认识要彻底更新；做法上要渐进，反对一切推倒重来；坚持”原有产业+新技术=新产业“的原则；对不能适应新环境的人员坚决淘汰。

其他三个问题我个人认为意义不大，这里就浪费的大家的注意力去一一赘述了。

彩蛋：历史上最轰动的IPO

这一讲是吴军老师《浪潮之巅》一书中第十八章《挑战者--Google公司》的节选。这一讲从谷歌上市这一点小细节讲了谷歌创始人从一开始做的就是长远打算，坚决不因一时的利益而向投资妥协，想想这两年国内的互联网公司，扎堆上市、融资圈钱，考虑一时的利益而向资本妥协，那么又怎么能发展出挑战巨头的 Baby Giant 呢？高筑墙，广积粮，缓称王，中国人的道理被谷歌的创始人运用到了极致。

这里推荐吴军老师的《浪潮之巅》，网上有电子版，大家可以去下载看看，也可以私信我。