学会像计算机一样思考——读《未来算法：下一个十年赢在计算思维》
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◎夏学杰
1993年圣迭哥州立大学的数学家弗诺·文奇在论文中写道：“在未来30年间，我们将有技术手段来创造超人的智慧。不久后，人类的时代将结束。”硅谷精神教父凯文·凯利曾说：“你未来的收益水平取决于你在多大程度上能与机器完美地配合工作。”计算机到底是人类的工具，还是人类的竞争对手？不管未来更趋向哪个方向，人们都应该深入了解计算机。知己知彼，方能百战不殆。《未来算法》就是一部讲解计算机是如何工作的科普著作。本书作者诸葛越是美国斯坦福大学计算机系博士，夸克星辰科技创始人兼CEO。诸葛越在《未来算法》中不仅介绍了有关“未来算法”的新知识，重点拆解了排序、分类、搜索、递归等几大基本的未来算法，还提出了“计算思维”这一新概念。作者认为，计算思维可以让你像计算机一样思考，学会了计算思维，不仅可以让你看透互联网世界和人工智能（AI）是怎么运作的，也让你学会了解决大规模复杂问题的方法，帮助你优化每日的生活和工作，解决人生的难题。
分解问题是计算思维的核心
计算思维是解决复杂问题的思维能力，而分解问题是计算思维的核心。我们生活在一个物理世界里，计算机生活在一个数字世界里。计算机并不像人一样理解真实的事物，我们需要把真实的世界转换成它能理解的语言来表达，然后在经过计算或操作后，它才能在真实世界中把结果展示出来。小到炒鸡蛋，大到短视频推荐和无人驾驶，这些事都是可以用分解问题的方法去拆解。
诸葛越在书中指出，计算机解决问题，首先就要拆解。分解问题是把原问题分解成子问题，解子问题，再把子问题的解合成原问题的解。无论多么强大的计算机应用，背后都是把原问题分解成可以解的子问题，只是规模不同。
解决问题离不开算法，算法是计算机用来解决问题的基本单元，即用一系列简单确定的操作来完成一项标准任务。因为计算机是一台机器，它不会猜想，也没有直觉或者感情，所以算法的操作必须是清楚、没有歧义、可以严格遵从的。算法的第一个重要特性是正确性，也就是它在任何情况下都必须正确。例如，我们如果用某个算法为孩子排队，那么不管是对1个孩子，10个孩子，还是100万个孩子，也不管他们开始是怎么站的，这个算法都要保证最终能够把所有的孩子排好。算法系统地解决一类问题，而不是解决某个特殊的问题。对同一个问题，往往有多个算法可以解。计算思维关心的是哪个解更快、更好，或者说效率更高。
大数据与云计算
作者在书中指出，算法离不开数据，大数据、云计算是未来数据和算法的方向。那么，到底什么是大数据和云计算呢？
大数据这个计算机行业的术语因为媒体报道和传播的广度，已然被大众广泛了解。大数据是指无法在一定时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据的集合，需要新处理模式对其进行处理后，才能成为具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产。数据如果被称为大数据，需要具备几个特点，例如大量、高速、多样。
云计算的概念经常与大数据的概念同时出现，两者是相辅相成的关系。按照通俗理解，云计算就是把计算能力搬到“云端”，也就是通过互联网到达远程数据计算中心。大数据运用日趋成熟的云计算技术，就是从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息，再进行信息归纳、检索、整合。例如，你观看了一个短视频，这时这个数据就通过网络传送到了云端，然后通过云计算的处理，短视频应用就知道下一个该推荐给你什么视频。
当然云计算和云端只是一种形象化的表述，实际的计算发生在大型的数据中心。云计算可以被理解为把计算能力和计算资源整合起来，统一规划，这样信息量更大，计算能力更强。比如，导航软件之所以知道实时路况，是因为路上很多车都在移动，这些车里的手机实时地把路况信号反馈给导航软件的计算中心，集成后反映正确的路况。信用卡、支付App预警你的账号可能被盗用，是因为它们了解你日常的消费习惯、消费位置和场所，所以能发现不符合日常规律的反常行为。
懂得计算机思维有什么用
谷歌的围棋程序AlphaGo战胜李世石后，成为一再被提及的话题。计算机科学家吴军曾说过，在人看来，围棋是什么？是棋道，是文化。但是在计算机看来，围棋是一道数学题。人之所以把它称为棋道和文化，说得不客气一点，是人太“笨”，根本算不清楚这道题。
AlphaGo团队一开始依然保留了常人的很多思维，比如学围棋时觉得就应该使用人类高手对弈的棋谱。但最终他们发现，那些人类的棋谱反而“教坏”了计算机。不使用人类对弈数据的AlphaGo的升级版AlphaGo Zero，反而比AlphaGo厉害得多。这就是思维方式的升级。
由此可见，人类固有的思维并不总是对的，计算机的算法的确有其过人之处。作者认为，学习计算思维可以让人们像计算机一样思考，优化每日的生活和工作，解决人生的复杂问题，包括如何管理时间、如何分配资源、如何找工作或伴侣，以及如何理解和驾驭AI等。比如，分类思维方式就是计算机思维常用的一种方式。现代生活充满了焦虑，人们之所以焦虑，就是因为人们看不清未来会怎样，才会对它有所担忧。对此，作者在书中建议，读者可以用计算机的分类思维来解除焦虑。
在斯蒂芬·柯维的《高效能人士的七个习惯》中，他写了两个人们思考的圈子：关注圈子和影响圈子。比如，我们可以关注自己的健康、职业、人际关系，我们关心环境保护、孩子的教育，我们也可以影响这些事，这些都属于我们的关注圈子和影响圈子。但是，如果我们关注的是别人的成功、隔壁家孩子的考分、经济是否下滑，那么这些事情我们基本上影响不了，它们仅属于关注圈子，不属于影响圈子，而这些往往就是造成人们焦虑的主要原因。你如果为此感到焦虑，作者建议可以试试下面的三步法。第一步，坐下来把你想到的所有的事情写下来，然后分类成“我能影响”和“我不能影响”的两类。仅仅这样的分类，就能让你看清楚自己是否花了太多的时间在担心不能影响的事情上。第二步，对“我能影响”的那些事，你可以积极主动地去改变，比如，改变自己对他人的态度。第三步，对“我不能影响”的那些事，你可以问自己：“我自己能做些什么？”比如，你担心经济下滑，那么你是否可以储蓄更多？把自己担心却不能影响的事，变成自己可以执行的行动，减少没有意义的焦虑。
人类的位置在哪里
在2004年的电影《我，机器人》中，男主角问一个机器人：“机器人能写交响乐吗？机器人能把画布变成一幅美丽的杰作吗？”机器人狡黠地答道：“你能吗？”言外之意，虽然机器人做不到，但人类又有几个能做到呢？
然而，如果换做是十年后的现实世界，男主角的提问将会得到一个有力的回答：“能！”2012年7月，伦敦交响乐团演奏了一曲《通向深渊》。一位评论家称其“充满艺术感且令人愉悦”。而该曲就是由名为“伊阿摩斯”的一个运行音乐人工智能算法的计算机集群创作的。
如今，人类对人工智能的探索、实践和商业化运用还在加速推进。毫无疑问，计算机解放了人类，它们不辞辛苦地承担了人类的体力劳动以及脑力劳动。但是，同时它又使人类陷入尴尬境地，忽然之间，人类不知道自己还能干什么了。对此，作者在书中提出了一连串令人深思的问题：我们需要约束技术，还是会被技术拯救？计算机不断地取代人类的烦琐工作，算法无所不能，计算的可扩展性带来的后果是只需要少数的人来做事就足够了，那么，这个现象是否会进一步拉开人和人之间的差距？被取代的人们是否能够获得新的技能，找到更好的工作？只拥有相对低端技能的人是否会成为“算法的奴隶”，每天在算法的指导下疲于奔命？当计算机不断地变得更加智能，更像人类，它们可能也会带上人类的偏见。技术并不公平，它也可能加剧贫富差距，它也会听从强者的指令。作为一个个体，我们在享受技术带来进步的同时，自己的位置在哪里？
将来，人类的位置在哪里？当然，仅仅靠琢磨，还是不够的，还应该有所行动的。学习未来算法的目的也就在于此，人们不能仅仅满足于知道这个层面，更应知行合一，未雨绸缪，勇于实践。
