尤基鼓掌。掌聲之中有三分應(yīng)付,也有三分真誠:“可是向山,這和我們說的‘內(nèi)功’……有什么關(guān)系……”
“尤基,”向山?jīng)]有正面回答,而是反問了一個問題:“你覺得,計算機這個東西,強大嗎?”
尤基點了點頭。控制義體。其實大半都是計算機在出力。只要有計算機在,再復(fù)雜的工程機械也可以運轉(zhuǎn)。
尤基還知道,計算機可以以不可思議的速度計算東西,有錢人還能用它做更多的事情,比如……比如……
反正就是很厲害了。
“確實。人類生物腦的性能,如果符號運算為基準的話,計算資源可以和超級計算機相比——好吧,在這個時代,我記憶里的那點參數(shù)多半也算不上‘超算’了。但是,與這個硬件相匹配的軟件,優(yōu)化實在是太差了。如果單純比拼計算,追求性能,生物腦是比不過計算機的。”
這是很正常的事情。生物演化,從來就遵循“夠用就行”的原則。演化這種事,是不會追求“性能上的極致”的。一個不利性狀,只要不影響“活到生育年齡生孩子”,它就不會被自然選擇所淘汰。
自然人身上,有一大堆會引發(fā)各種傷病的智障設(shè)計。
但惟獨有一樣事情,計算機是無法與人腦相比的。
“至少在我所知道的時代里,計算機仍舊無法跳出‘計算性問題’的限制。”
尤基有些懵:“‘計算性問題’……”
“計算性問題,就是在探索,是否所有數(shù)學(xué)題,都可以依靠同一個計算方法破解。在這個基礎(chǔ)上,一個叫做阿蘭·圖靈的天才,設(shè)計出了‘圖靈機’,然后……他否定了人類關(guān)于‘可計算性’的理想。不是所有數(shù)學(xué)問題,都能被機器所破解。”
圖靈機一開始就無法理解許多問題。不是“計算資源不足,無法計算”而是“連開始計算的可能性都不存在”。
最簡單的,就比如說部分幾何——注意,“部分幾何”,不是“所有”。數(shù)學(xué)中,“數(shù)字”、“幾何”、“方程”之類的概念,在一定程度上是可以相互轉(zhuǎn)化的。
但在一開始,就有很多問題,計算機無法計算,甚至無法識別。
在計算機誕生的初期,有一位教授,派遣他手下的一個研究生,去解決“計算機圖像識別”的問題——他當時樂觀的認為,只需要兩個月,他手下的研究生就能徹底攻克這個問題。
但事實是,這是不可能的。
一直到二十一世紀,“肉眼識別驗證碼”,也是某些網(wǎng)絡(luò)程序判斷“登陸者是否是人類”的標準。
“計算機圖形識別”是一個恐怖的學(xué)科。全世界有無數(shù)學(xué)者在為之奮斗,但程序員們?nèi)耘f將“肉眼識別驗證碼”作為阻攔機器惡意登陸的手段。
計算機圖形識別如此困難,究其原因,很大程度上是因為……
“計算機能夠理解的問題,被稱作‘多項式時間問題’,polynomialtime——也就是縮寫的p問題。計算機可以快速解決p問題。而比p問題更為困難的,則是非確定性多項式時間。nondeterministicpolynomialtime——即np問題。”
一大部分幾何問題,都位于np之內(nèi)。圖靈機可以快速的驗證答案是否正確,卻不能快速地給出答案。而有的是幾何問題甚至還要比np還要難。
“曾經(jīng)有數(shù)學(xué)家想要證明‘p=np’,來證明所有np問題都可以被轉(zhuǎn)化成p問題,踏出讓計算機邁向神境的第一步。我仍舊不記得成功了沒有……”
圖靈機誕生的時候,就被劃定了極限——因為它證否了“數(shù)學(xué)具有絕對的圖靈可計算性”。
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