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Q&A01 | 什么是计算机思维

10/13/2018

 




Q1:计算机思维的真谛是什么?是面度大量的数据而产生的解决方案吗?
A1:计算机思维是全方位的,不太可能用一两句话概括。简单地讲,需要处理好这样七对关系:
  1. 大和小
    • 这一点在周一和周二的两份来信中已经讲到了
  2. 快和慢
    • 人的进化是很慢的,每个世纪只有百分之几,总体来讲经济和发展也是比较慢的,每年最多几个百分点。因此,人本身并不适应非常快速的发展变化。但是计算机本身的发展是18个翻一番,大约相当于10年增加100倍,在智能时代,人的思维要适应这样快速变化。
  3. 多维度和单一维度
    • 从总体上来讲,人脑是线性处理事务的,看问题常常是一个角度,也没有能力把很多角度综合起来。但是,计算机有这个能力,因此占了很多维度的便宜。
  4. 网络和个体
    • 人的思维是个体行为,作决定彼此不干扰。(independent)(也得很时候吧)。这有好的一面,但是也难以集中很多人的智慧,产生叠加效果。(怪不得要多读书,站在巨人的肩膀上)。但是人工智能是建立在网络效应的基础上的,它是通过很多彼此联系的计算机协同工作而产生的。
  5. 自顶向下和自底向上
    • 自顶向下做事这一点是计算机的精髓,而人更适合自底向上。在一个组织内,自底向上的做事方式更容易激发群体的积极性,但是容易造成资源的浪费
  6. 全局和局部
    • 人做事情时,限于自己的认知,通常得到的是局部最佳,失去对全局优化的可能性。由于计算机有处理大数的能力,以及是自顶向下的做事方式,更容易得到全局最佳。这一点在AlphaGo和人类对弈表现得淋漓尽致
  7. 成本和表现
    • 人很多时候喜欢强调对错,喜欢追求绝对公平,喜欢要求最好的结果。(法国社会啊,最好的结果不正是经济学的思维模式)。但是,从工程的角度,好和坏,只是在固定成本下相对的表现。计算机里无论是软件还是硬件设计,都是在平衡性能和成本的关系。


此外,掌握计算机思维,还需要理解下面两个原则:
  • 第一,等价性原则
    • 很多时候,一个较难的问题A和一个相对容易的问题B是等价的。但是人类常常容易给什么问题就解决什么问题,给了A就解决A,尽管它很难。而计算机则会试图解决等价,但是却更简单的问题。
  • 第二,模块化原则
    • 我们在生活中,做一个桌子,或者一个椅子,会直接去做。而在计算机的世界里,永远是先制作几个非常简单,能够大量复制的乐高积木块,然后用很多这样简单的模块,打出复杂的桌子和椅子。







Q2:作为一个传统银行人 ,该怎么做,在哪些方面自我提升来消除或减轻危机感?
A2:这个改变会非常复杂,简单的修修补补是不行的。从历史上各个行业升级转变的经验看,应该遵循下面四个原则:
  1. 目标要超前,方法和认知要彻底更新;
  2. 做法上要渐进,反对一切推倒重来;
  3. 坚持“原有产业 + 新技术 = 新产业”的原则;
  4. 要知道,很多人是不适合改变的,因此不要指望有所人都能适应新环境,对不能适应新环境的人员要坚决淘汰。

        






Q3:为啥Elon Musk对AI是这么的担忧?
A3:多少有些噱头,因为他自己就是投重金开发AI的,并且大量利用机器人取代人工。至于是否会有机器人上街杀人,首先要担心的是有人利用机器人杀人,比如无人驾驶的战斗机就是这样的。另外,人类的杀戮并没有因为火枪的出现而在比例上有增加,更没有因为原子弹的出现而在数量上增加。
A: 保守主义哲学讲,不要只听一个人怎么说,更重要的是看他是如何做的。马斯克不停的警告人类要堤防AI,但是他的特斯拉电动车却抢先推出了自动驾驶功能,让我想起了一个有名的笑话:大家一起吃火锅,某人不停的说菜很好吃,但他自己却不停的夹肉。






Q4:对于大数世界的计算机处理的数据,也是有极限的,那更大数的世界需要怎样处理?比如,随着数据的增加,从以前的单机到服务器,再到分布式计算等处理方式。那有没有可能数据量增加到,单纯依靠增加硬件资源不能解决的地步?
A4:肯定不能完全靠增加硬件来解决所有问题。事实上,数据增加的速度超过存储增加的速度,跟超过带宽增加的速度。在依靠摩尔定律增加硬件性能的同时,还要改进算法,让硬件发挥更大的功效。






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