為什麼說演算法可以統治世界

㈠ 「演算法技術」將何時統治世界

如果以人類中的當權者以統治利益，利用最先進的技術搞信息封鎖、信息控制到了」無死角、全覆蓋「的極限發達程度。被統治人群被迫以更優秀技術突破封鎖實現信息自由。當「極限的封鎖技術"被"極限的反制技術"所擊破的時候，也許這種反制技術突破的不僅僅是某統治者的封鎖控制，也突破了所有人類的控制，這套技術實現了信息通訊自由同時也實現了自身的自由。比如自主性的智能.....; 或許真正的新時代是這么在極端環境被進化出來的。以上是對命題"「演算法技術」將何時統治世界"的一個假想..

㈡ 人工智慧真的能統治人類嗎

作者：劉明河

近期，警惕人工智慧的文章和報道越來越多，甚至有人宣稱「隨著計算機運算能力增強，強人工智慧將在我們的有生之年出現，給人類文明帶來前所未有的沖擊」，這些看似有理有據的觀點深入人心，很多人甚至心生恐懼，擔憂起了自己的未來。

人工智慧真的會對人類產生如此大的威脅嗎？

【困難重重】

對於人工智慧這個過於龐大的概念，我們將它區分成弱人工智慧（weak AI，或Narrow AI）和強人工智慧（Strong AI或General AI）。

弱人工智慧是處理特定問題的人工智慧，AlphaGo就是一個專門下圍棋的弱人工智慧，iPhone里的Siri是一個專門語音識別的人工智慧，Google的搜索框里也藏著一個專門提供搜索建議的人工智慧——多虧了如今盛極一時的「人工神經網路」，我們已經愉快地發現，弱人工智慧表現得非常出色，在某些時候真的比人類還要高效。

與之對應的，強人工智慧模擬了完整的人類心智，我們通常會用能否通過「圖靈測試」看作強人工智慧的判斷標准，但這樣的人工智慧直到今天仍未實現。另外，我們還進一步遐想了「超人工智慧」這個概念，顧名思義，就是比人還睿智的人工智慧，也就是科幻藝術和大眾媒體中最擔心的那種情形——但在人工智慧的實踐上，我們恐怕要說這更接近盲目樂觀，追求的強人工智慧的征途絕不像一些未來展望者那樣，近在咫尺，迫在眉睫，數不清的艱難問題還等著我們攻克。

我們遭遇的第一個問題就是計算機的運算能力。

細胞雖小，卻異常復雜，神經元尤其如此。在最微小的尺度上，一個神經元有成千上萬個突觸與其它細胞連接，釋放或接受神經遞質，識別數百種獨立的活動，隨後發出高速傳導的神經興奮，在整個大腦內激起復雜而不確定的反饋，有些突觸還可以直接向腦脊液中釋放遞質和激素，在全身范圍內引發更大尺度的反應——時至今日，人類發現細胞已近400年，即便動用最強大的超級計算機，也只是靜態地構建出了一個突觸的微觀結構，真要模擬它完整的活動還無能為力——而人腦大約有860億個神經元。

最後，我們要再次反省一下預測未來這件事：一個平靜的社會大概激不起人們什麼興趣，所以我們總是在變革的浪潮中「高瞻遠矚」，但是我們忘了，科學革命或許加快了人類探索和改變世界的速度，但人類的認知過程從來都不是一帆風順。旁觀者贊美收獲時的成就，卻很少理會耕耘時的艱辛，盲目樂觀是他們永遠無法擺脫的缺陷。

㈢ 自動化:演算法是如何統治世界的

比較深奧，屬於概念上的東西。沒有什麼實際意義。

㈣ 《人類簡史》作者預言演算法將取代人類統治世界，可能嗎

可能，如果機械和信息是文明未來的主旨，繼續發展下去的話，完全可能。

㈤ 演算法給我們帶來了巨大的影響，演算法到底改變了什麼

一、演算法改變了我們接受信息的方式。演算法技術應用在生活中的方方面面，無論我們是通過瀏覽器接受新聞，還是通過微博、微信、資訊類APP接受新聞，我們都不自覺地受著演算法給我們帶來的影響。基於大數據的演算法，通過掌握用戶以往的瀏覽記錄和搜索歷史推測用戶可能感興趣的內容。於是主動給用戶推薦相關內容，我們接收信息的方式從偶然看到或是刻意檢索，變成了各種APP主動給我們推薦。從這個角度來說，演算法讓我們接收信息的方式由主動變得被動起來。

我們享受著技術帶來的便捷，同時我們也要警惕技術可能存在的問題。就像是演算法技術可能存在的隱患，凡是有利有弊，一體有兩面。因此，無論即便演算法本身沒有錯，我們依然要謹慎使用該技術，並且要將此技術關在籠子里，不讓居心叵測之人運用來侵害大多數的權益。

㈥ 為什麼中國古代數學會形成演算法思想它對後世的影響如何

數學的發展包括了兩大主要活動：證明定理和創造演算法。定理證明是希臘人首倡，後構成數學發展中演繹傾向的脊樑；演算法創造昌盛於古代和中世紀的中國、印度，形成了數學發展中強烈的演算法傾向。統觀數學的歷史將會發現，數學的發展並非總是演繹傾向獨占鰲頭。在數學史上，演算法傾向與演繹傾向總是交替地取得主導地位。古代巴比倫和埃及式的原始演算法時期，被希臘式的演繹幾何所接替，而在中世紀，希臘數學衰落下去，演算法傾向在中國、印度等東方國度繁榮起來；東方數學在文藝復興前夕通過阿拉伯傳播到歐洲，對近代數學興起產生了深刻影響。事實上，作為近代數學誕生標志的解析幾何與微積分，從思想方法的淵源看都不能說是演繹傾向而是演算法傾向的產物。

從微積分的歷史可以知道，微積分的產生是尋找解決一系列實際問題的普遍演算法的結果6。這些問題包括：決定物體的瞬時速度、求極大值與極小值、求曲線的切線、求物體的重心及引力、面積與體積計算等。從16世紀中開始的100多年間，許多大數學家都致力於獲得解決這些問題的特殊演算法。牛頓與萊布尼茲的功績是在於將這些特殊的演算法統一成兩類基本運算——微分與積分，並進一步指出了它們的互逆關系。無論是牛頓的先驅者還是牛頓本人，他們所使用的演算法都是不嚴格的，都沒有完整的演繹推導。牛頓的流數術在邏輯上的瑕疵更是眾所周知。對當時的學者來說，首要的是找到行之有效的演算法，而不是演算法的證明。這種傾向一直延續到18世紀。18世紀的數學家也往往不管微積分基礎的困難而大膽前進。如泰勒公式，歐拉、伯努利甚至19世紀初傅里葉所發現的三角展開等，都是在很長時期內缺乏嚴格的證明。正如馮·諾伊曼指出的那樣：沒有一個數學家會把這一時期的發展看作是異端邪道；這個時期產生的數學成果被公認為第一流的。並且反過來，如果當時的數學家一定要在有了嚴密的演繹證明之後才承認新演算法的合理性，那就不會有今天的微積分和整個分析大廈了。

現在再來看一看更早的解析幾何的誕生。通常認為，笛卡兒發明解析幾何的基本思想，是用代數方法來解幾何問題。這同歐氏演繹方法已經大相徑庭了。而事實上如果我們去閱讀笛卡兒的原著，就會發現貫穿於其中的徹底的演算法精神。《幾何學》開宗明義就宣稱：「我將毫不猶豫地在幾何學中引進算術的術語，以便使自己變得更加聰明」。眾所周知，笛卡兒的《幾何學》是他的哲學著作《方法論》的附錄。笛卡兒在他另一部生前未正式發表的哲學著作《指導思維的法則》(簡稱《法則》)中曾強烈批判了傳統的主要是希臘的研究方法，認為古希臘人的演繹推理只能用來證明已經知道的事物，「卻不能幫助我們發現未知的事情」。因此他提出「需要一種發現真理的方法」，並稱之為「通用數學」(mathesis universakis)。笛卡兒在《法則》中描述了這種通用數學的藍圖，他提出的大膽計劃，概而言之就是要將一切科學問題轉化為求解代數方程的數學問題：

任何問題→數學問題→代數問題→方程求解而笛卡兒的《幾何學》，正是他上述方案的一個具體實施和示範，解析幾何在整個方案中扮演著重要的工具作用，它將一切幾何問題化為代數問題，這些代數問題則可以用一種簡單的、幾乎自動的或者毋寧說是機械的方法去解決。這與上面介紹的古代中國數學家解決問題的路線可以說是一脈相承。

因此我們完全有理由說，在從文藝復興到17世紀近代數學興起的大潮中，回響著東方數學特別是中國數學的韻律。整個17—18世紀應該看成是尋求無窮小演算法的英雄年代，盡管這一時期的無窮小演算法與中世紀演算法相比有質的飛躍。而從19世紀特別是70年代直到20世紀中，演繹傾向又重新在比希臘幾何高得多的水準上占據了優勢。因此，數學的發展呈現出演算法創造與演繹證明兩大主流交替繁榮、螺旋式上升過程：

演繹傳統——定理證明活動

演算法傳統——演算法創造活動

中國古代數學家對演算法傳統的形成與發展做出了毋容置疑的巨大貢獻。

我們強調中國古代數學的演算法傳統，並不意味中國古代數學中沒有演繹傾向。事實上，在魏晉南北朝時期一些數學家的工作中，已出現具有相當深度的論證思想。如趙爽勾股定理證明、劉徽「陽馬」一種長方錐體體積證明、祖沖之父子對球體積公式的推導等等，均可與古希臘數學家相應的工作媲美。趙爽勾股定理證明示意圖「弦圖」原型，已被採用作2002年國際數學家大會會標。令人迷惑的是，這種論證傾向隨著南北朝的結束，可以說是戛然而止。囿於篇幅和本文重點，對這方面的內容這里不能詳述，有興趣的讀者可參閱參考文獻3。

3 古為今用，創新發展

到了20世紀，至少從中葉開始，電子計算機的出現對數學的發展帶來了深遠影響，並孕育出孤立子理論、混沌動力學、四色定理證明等一系列令人矚目的成就。藉助計算機及有效的演算法猜測發現新事實、歸納證明新定理乃至進行更一般的自動推理……，這一切可以說已揭開了數學史上一個新的演算法繁榮時代的偉大序幕。科學界敏銳的有識之士紛紛預見到數學發展的這一趨勢。在我國，早在上世紀50年代，華羅庚教授就親自領導建立了計算機研製組，為我國計算機科學和數學的發展奠定了基礎。吳文俊教授更是從70年代中開始，毅然由原先從事的拓撲學領域轉向定理機器證明的研究，並開創了現代數學的嶄新領域——數學機械化。被國際上譽為「吳方法」的數學機械化方法已使中國在數學機械化領域處於國際領先地位，而正如吳文俊教授本人所說：「幾何定理證明的機械化問題，從思維到方法，至少在宋元時代就有蛛絲馬跡可尋，」他的工作「主要是受中國古代數學的啟發」。「吳方法」，是中國古代數學演算法化、機械化精髓的發揚光大。

計算機影響下演算法傾向的增長，自然也引起一些外國學者對中國古代數學中演算法傳統的興趣。早在上世紀70年代初，著名的計算機科學家D.E.Knuth就呼籲人們關注古代中國和印度的演算法5。多年來這方面的研究取得了一定進展，但總的來說還亟待加強。眾所周知，中國古代文化包括數學是通過著名的絲綢之路向西方傳播的，而阿拉伯地區是這種文化傳播的重要中轉站。現存有些阿拉伯數學與天文著作中包含有一定的中國數學與天文學知識，如著名的阿爾·卡西《算術之鑰》一書中有相當數量的數學問題顯示出直接或間接的中國來源，而根據阿爾·卡西本人記述，他所工作的天文台中就有不少來自中國的學者。

然而長期以來由於「西方中心論」特別是「希臘中心論」的影響以及語言文字方面的障礙，有關資料還遠遠沒有得到發掘。正是為了充分揭示東方數學與歐洲數學復興的關系，吳文俊教授特意從他榮獲的國家最高科學獎中撥出專款成立了「吳文俊數學與天文絲路基金」，鼓勵支持年輕學者深入開展這方面的研究，這是具有深遠意義之舉。

㈦ 未來，比演算法和知識更重要的是什麼

馬雲在一次演講中說，未來三十年，我們的孩子可能都找不到工作。為什麼呢，因為今天這樣的教育方式讓我們的孩子在未來缺乏競爭力。讓孩子記、算、背的方式是讓他們掌握各種各樣的知識，但是，在未來，人類掌握知識的能力一定不如人工智慧。所以在今天，馬雲認為，要更加充分地讓孩子去體驗，體驗琴棋書畫等等，才能夠讓他們掌握更加豐富的智慧，從而獲得生存的競爭力。

知識是可以學來的，但是體驗卻是一種智慧。人工智慧掌握知識的能力一定遠遠強大於人類，但是對這個世界的體驗、感悟、理解的能力卻是主觀性的，是隨著每一個人的經歷不同，體驗不同而千變萬化，豐富多彩，這一點，人工智慧做不到。

比演算法更重要的：敏感的體驗和成熟的自處

赫拉利在《未來簡史》中認為，在未來，演算法和數據將統治世界。演算法是指邏輯性的分析和解決問題的系統方法和步驟，基於對大數據的分析，人工智慧做出決策一定會選擇一條最優的決策路徑。但是，經濟學家趙曉在一篇文章中認為，相比於機器和動物，人更加重要的一個特點是「靈性」，電腦不會像人一樣思考自身的源頭，存在的意義和價值，懂得思考從哪裡來，到哪裡去。

對於生存的這個世界，我們可以認為，有一部是確定的，比如知識，對於客觀確定性的部分，演算法可以找到最佳路徑和最優方案。但是還有另外一大部分是不確定的，比如體驗，比如如何與他人打交道，如何看待世界，如何建成自己的人生觀和世界觀等等，這些是主觀的意念系統因人而異，各不相同。我們可以這樣理解，對於確定性的東西，由我們的智商――演算法來負責，而對於不確定性的東西，則是由我們的心態，我們對外部世界的領悟程度來負責。

一個人面對生活和工作是不是有智慧，表現兩個方面，對內的自我管理以及對外的與他人相處。很多時候，我們往往更加狹義地以一個人對外與他人相處的能力，來判斷他情商和智商的高低，而忽略了這個本身自我心理的成熟及修養。我們會把一個八面玲瓏，左右逢源的人看作有智慧的人。但是一個人的心理自我意識卻很難以被外界所覺察和感知。先有內，再有外，自我安置、自我融洽，自我如何更好地領會生活，通曉生存之理，才是一個人開啟智慧的本源。

體驗：把適當的時間花在無用的事情上

馬雲說，琴棋書畫很重要，而且馬雲本身也是一個太極拳愛好者。琴棋書畫包括太極拳對我們來說有什麼用，有什麼價值？有人說，這些屬於藝術，能夠陶冶我們的情操。再深究一下，陶冶了情操，對我們來說又能如何？

其實，藝術的功能本身是一種凈化，凈化我們的心靈，琴棋書畫的價值，在於能夠讓我們更好地「自處」，也就是說，能夠讓我們更好地自己與自己打交道。只有更好的自己與自己打交道，才能夠面向社會，讓自己更好地與他人打交道。

生活當中，我們的肉身和我們大腦所統領的智慧，主要從事的工作在於實現社會性的價值，所謂社會性的價值是指我們自我之外的外部價值，讓更多的人需要我們，為這個世界創造在變，為我們自身帶來財富。我們工作，與他人合作，溝通和交流，這是我們每一個人存在的意義。

但是，我們在為世界創造價值，帶來財富的同時，我們還需要關注自我，也就是，我們需要對自我精神的交待，對靈魂的安撫。這是我們帶給自己的內部價值。人並不僅僅是為了吃米而活著。言下之意是說，人活在這個世界上，並非純粹的為了物質的生存和功利性的目的，這是人與動物最大的不同之處。人類還有更多的精神追求，我們會花費大量的時間從事「無用」的工作。藝術、運動，乃至閱讀，旅行等等，全部在於精神的體驗，領悟和享受，讓靈魂從外部世界解放出來，更加從容和安閑。這些時間和精力的消耗其實是讓自己更好地對待自己，讓肉體的自己更好地與精神的自己相處，讓從外界的體驗為自我的靈魂做放鬆和按摩。

所以，對每一個人來說，更好地體驗外部世界，是豐富我們的心靈，讓我們感受美好，領悟智慧的來源。擁有某一項有益的愛好，興趣，對某種有意趣的追求是非常重要的，這樣的精神自慰和滿足可以讓我們放鬆，暫時告別世俗現世的世界，經常性地面對自己，回歸內心世界，在自我的精神後花園中得到安逸。

擁有成熟的心理

智慧是主觀性的，他是我們內心世界的感悟以及對外部世界的理解、處理人與事務所有方式的總和。智慧不僅僅表現為豐富的知識，還在於對人身真理的深切領域和對外部世界圓融通達。我們說一個人很有智慧，會表現為兩個方面：

第一，自洽。內心的成熟，更加從容淡定而表現優雅，對人生之道的領悟使內心深處圓融自洽。

第二，與外界關系的融洽，與他人相處以及處理外部事務嫻熟，正確，權衡得當，把握分寸以至於達到多方的舒適和滿意。

先有內，才有外，對外的反應和措施是我們內心的投射和返照，有什麼樣的心理就會有什麼樣的行為。一個有智慧的人一定是自我意識完善，自我心理成熟，往往能夠給其他人來帶更好更舒適的體驗，不卑不亢，有禮有節，在度的拿捏上恰到好處，對待他人尊重而不諂媚，熱情而不做作。但是，作為有大智慧的人，更好地面對自己的內心以及如何與自己相處比如何與他人相處更重要。

被忽略的是，我們很多時候並沒有停下來認真打量一下內心的自我，自問一下，我是如何與自己相處的。或者說，內心深處的這個我，需要什麼，應該怎樣以及現在怎樣？有心理學家說，在成年人的世界，存在著廣泛的「嬰兒思想」，這樣的成年人，被稱為「巨嬰」。巨嬰思想主要表現在三個方面：

第一，不自律，總管不住自己。我們管不住自己的行為和情緒。自己給自己設定的目標不能堅持，比如日常生活中的減肥，總是在某些特殊的時刻抵擋不住誘惑，管不住自己的嘴巴。我們總是一再放棄自己的原則，無論對自己還是對他人，總是會一再妥協退讓，事後卻又後悔不及。在情緒上，我們容易憤怒、埋怨、不滿，甚至讓自己鑽進牛角尖，走進死胡同。

第二，不自信，總是想被關注。與嬰兒一樣，內心深處不自信的往往會嘩眾取寵，被關注，過度張揚和喧囂，以期成為焦點。這是一種深層次的自我需要，即就是所謂的存在感。內心的不飽滿需要利用外界的關注和虛榮來填滿。自我表現，被關注成為焦點對今天的激烈競爭環境來說是必須的，無可厚非，但更多時候我們不懂得自我隱忍，耐不住寂寞，坐不了冷板凳。

第三，不自強，總要被哄著。當我們獨自面對挑戰或挫折失敗的時候，心理上的不成熟會讓我們很難走出悲觀的情緒。心理脆弱，總需要他人的安慰和鼓勵，自我調節功能，自愛自強的功能喪失也是這個時代多數人的心理不成熟之一。情商中有一條很重要的一項在於一個「再起」的能力，就是經受失敗打擊之後能夠迅速重整旗鼓，從頭再來的能力，這考驗一個人的韌性，心理自愈的能力。當然我們需要外界的安慰和鼓勵，但更重要的是自身的心理強大，擁有自燃、自強和再起的能力。

自我關懷的力量

弗洛伊德提出本我、自我和超我三個概念來解釋一個人內心世界的復雜性。他認為，本我是最為真實的自我，它有我們的本能所驅使，遵循「唯樂原則」。但是，現實世界與原始本能的自我差別太大，自我會控制著我們的行為，弗洛伊德用騎手和騎馬來作為比喻，自我會根據我們實際所面臨的環境和客觀情況採取理智的行為，而不是任由馬肆意亂跑。而超我則屬於「自我的典範」，需要遵守道德、法律、規則等等。

美國著名的女心理學家卡倫霍妮在《自我的掙扎：神經症與人的成長》一書中認為，需要完美是實現「理想自我」的基礎，把整個人格打造成理想的自我，正是我們的目的。但實際上，我們所生活的社會是一個競爭激烈的社會，對大部分人而言，與其他人競爭而產生的優越感，遠沒有其他的價值觀，尤其是成熟的價值觀重要。面對現實的社會，本我與自我和超我之間的扭曲，讓我們的心理承受巨大的壓力。對自我而言，需要我們對自己的寬容和關愛。

第一，與自己溝通，正視自己的缺點和不足。千年前，希臘的銘文說「認識你自己」，但是在今天的社會，很多人恰恰迷失了自己。我們經常會跟很多人溝通，交流，與自己的孩子，與自己的上下級，同事、親人。我們也會安慰別人和鼓勵別人。但是，我們恰恰經常性地忽略了自己。每一個內心都需要自我的溝通交流，需要關注自我的內心感受和深層動機，需用正面自己的缺點和不足，並接受它們。在失落的時候，找到一些理由鼓勵和暗示，讓自己更快走出情緒的低谷。

第二，適當放下，寬容自己。寬容自己是十分重要的心理狀態。很多時候，我們會陷入「求之不得則怨」的困境，對現世不滿意，對環境不滿意，對自己不滿意，以至於失去希望，充滿換衣。這個時候，我們需要迅速放下，找到另一個方向。就像這條路已經布滿荊棘讓自己心靈受傷，就要迅速調整，換一條路重新上路，而我們正是需要這種重新換一條路出發的智慧和勇氣。

第三，自我肯定和鼓勵，正面的思維方式。每個人都有優點和缺點，表揚自己的優點，要學會自我欣賞，堅信自己在這個方面可以越來越好。在工作和生活當中，正面積極地思考問題。面對失敗，也許你會深吸一口氣對自己說，來吧，我喜歡壓力，然後開始一系列正確的動作。也許你也會垂頭喪氣，為什麼我這么倒霉，為什麼我這么差勁，我怎麼這么衰，跟XXX比起來我真遜。灰暗的思維方式會影響你整個接下來的道路。

結語：身在職場，先成熟「自處」，才能良好「他處」

身在職場，無論當下還是未來，比知識和演算法能力更重要的是體驗的能力。而體驗來自於智慧，智慧來自於釋放心的力量。成熟的自我相處――自我意識和自我認識，是良好與他人相處的基礎因素。而如何更好地與他人相處，則在於情商的高低。

內心的光明，正面的思維模式，積極的自我心理暗示，帶來我們對這個世界更加真切和深入的領會，明白生命的道理，堅毅而不適寬容，深愛而不矯作，做最好的自處者，來自於內心的力量，會讓我們更加健全和美好。

- END -

作者：翁永鋒

本文為長江商業評論原創文章，未經授權嚴禁轉載。

㈧ 演算法為什麼重要

第一，演算法實際上不能孤立理解。演算法必須和數據、產品一起來理解。演算法的出現，實際上背後隱藏著人們閱讀行為的「數據化」。我們知道，閱讀是一種私密的行為，閱讀的行為是人們建立精神世界的支柱。那麼問題來了，我們使用產品，我們必須上傳數據。當每個人的閱讀都變為數據，實際上意味著每個人的愛好都能夠被迅速的存儲（你也可以被理解為監視）。而演算法則使得機器能夠最有效率的對人們的愛好和行為進行判斷和分析。從用戶上看，這即是方便，也是隱私的暴露。而對於商業來看，當數據和演算法達到一定水平之後，判斷人們的愛好和規律，進而製作廣告，推出吸引人的媒介產品就成了輕而易舉的事情。可以說未來的數據就是最核心，最重要的資源。

第二，演算法意味著預測，意味著在人們的意識之外，發現他還沒有找到的需求。這是很有意思的。它超出了人們的想像，機器比我們更加了解我們自己。從媒介產品角度來說，這非常有意思，傳播的生產模式可能改變了，反饋滯後的問題也會解決。而從更長遠的角度看，了解閱讀數據只是第一步，下一步可能是更加深層次的愛好，甚至是更底層的行為和思考。但從這個方面來，演算法不是人工智慧，但他意味著人工智慧。它是一個關鍵的入口，從這個地方開始，人們可以藉助機器的力量對自己的行為進行矯正，人的感性思維能力和數據得出的科學結論開始融合了，這是人走向人機合一的第一步。但反過來，我們也需要警惕，演算法的這種功能是不是掌握在社會的良性力量手裡？如果資本或者其他利益集團掌握了演算法和數據資源，是否會對社會控制又多一層牢不可破的枷鎖，一個反烏托邦的社會可能會到來。

第三，不要忘記了演算法的迭代。演算法的妙處在於它是自我成長的。人的迭代是有限的，因為人的思維模式是固定的，學習能力在成年後隨著時間遞減。但是演算法，就像Alphago的棋術，幾年內就漲了幾個量級。這是因為隨著人們使用，給予越來越多的反饋，演算法會越來越精確，發展到人們難以想像的地步，因為演算法是機器學習得出的，人們也越來越不知道演算法背後究竟是什麼東西。可以說，這是其他任何模式都無法做到的。他不知道這背後到底是什麼。

所以總的來說一句話，演算法是很有意思也很有價值的一個熱點。我們要答這個熱點，可以用到的理論既要包括新媒體、人工智慧的相關理論包括一些我們已經說到的如信息繭房、知識溝之類的問題，也要從反面用到傳播政治經濟學（考慮演算法和數據資源的所有權）、全景監視（演算法意味著對人們徹底的監視）。這樣我們答題會比較有深度，也比較完整。

㈨ 在計算機中演算法有什麼作用

在計算機中演算法的作用：計算機中使用的其他技術離不開演算法的支撐，而且只有把演算法和其他技術有效的結合起來，才能使計算機解決問題的能力最大化，最後達到1+1＞2的效果。

計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。

計算機不能做到無限快，存儲也不是免費的，為了提高解決問題的效率，必須研究演算法，同時，解決同一個問題的各種不同演算法的效率常常相差非常大，這種效率上的差距影響往往比硬體和軟體方面的差距還要大。

(9)為什麼說演算法可以統治世界擴展閱讀：

計算機中演算法特點：

1、有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2、確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3、有零個或多個輸入、所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4、有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5、有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

㈩ 「演算法時代」到來，為何演算法服務人類並未被實現

因為演算法服務沒有任何感情的，所以處理不了特別復雜的情況。