2.1 计算机的表与里——《逆袭大学》连载
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2.1 计算机的表与里
能计算的工具
会思维的机器
2.1 计算机的表与里
计算机对大众而言已经不是一个稀罕的东西。作为计算机专业的学生，我们不仅应该看到计算机的外表，而且也要能够进入到一个更深的层面，看到计算机的本质。这是大学毕业后进入IT行业的专业人士应当有的体验与感悟。我们在尽享眼中的繁荣之际，却也不能忘记前人在更长时间里的探索。在发明会思维的机器的梦想中，包含着作为专业人士应该有的思维方式，以及在科学体系中应该的站位。
能计算的工具
用于“计算”的工具，从结绳、算筹、算盘记起，堪称源远流长。可以称为计算机器的，包括帕斯卡的加法机、莱布尼茨的机械计算机、巴贝奇的差分机和分析机，也已经有三百多年的时光。我们的主角——电子计算机，却如同《西游记》中的猴头，一经出世，就把这个世界搅得翻天覆地，世界因此已经彻底地变了样。
话说电子计算机的始祖埃尼阿克是个大块头，那一辈的先祖都是这样，耗能巨大的电子管频频现出火花，一只飞蛾引起的故障也能带来bug与debug的佳话，人类在“高速”自动计算中欣喜地前进着。
二世祖们的“瘦身”非常成功，赖以描述一切信息的0和1装进了晶体管中，日渐复杂的结构也引出了操作系统这个软件系统的核心，FORTRAN、COBOL等高级语言集体亮相，计算机的触手伸进了事务处理的领域。有着悠久文明历史的中国，也不甘落后，在制造通用数字电子计算机中起了步，103型计算机是那个时代令中国人自豪的英雄。
更小、更快、更便宜的集成电路取代了晶体管，筑成了新型计算机的“肌体”，这只是一个短暂的过渡，计算机发展的潮流很快进入到了大规模集成电路主宰的时期。近40年了，屡受怀疑的摩尔定律依然还在适用，硬件、软件、系统，造就了一个巨大的IT行业，形成了一个令人生畏的体系。大型机、巨型机的建造，创造着一个个的奇迹，全球高性能计算机排行榜频被刷新，中国制造的银河、天河、浪潮、曙光，也常能阶段性领跑。IBM PC强势地带来了微型机的时代，在天下大乱的纷争中，计算机得以走入每一个人的工作和生活。由台式机到笔记本，由本文界面到图形用户界面，小小鼠标显神通，微型机支撑着势不可挡的海量互联网用户，我们进入了互联网的时代。
微型化的趋势进一步挺进，以手机为代表的移动设备让移动计算成为了主流，谷歌眼镜的惊艳让我们对可穿戴计算设备心怀期盼与恐惧。这是一个“入微”的时代，人类真实的社会与虚拟的网络世界结合，社交网络改变着世界，引领着一波又一波的时尚。由此而生的海量存储与计算的需要，却让那些大块头的巨型机也无法承受重托，虚拟化支撑着云计算，数量众多但能力有限的设备组成“集群”，依靠着集体的力量，提供了超乎一切的力量。
在这个数字化当头的时代，计算机的形态也纷纷玩起了个性。一说起计算机，我们总是会想到那一个个方的、扁的盒子，这些家伙被称为“通用机”，安装上特定的软件和附属设备，就能干想要让完成的工作。各种各样的专用计算机容易被忽略，它们各具形态，常包含在其他产品之中。尖端的航天航空、令人眼眩的工业生产线、高档汽车、其他各式的交通工具、卫星导航、智能家电、军事设施，天上地下，都有计算机的身影。
会思维的机器
一直以来，人们希望能发明一种会思维的机器，代替人进行思维。1673年，27岁的德国人戈特弗里德•威廉•莱布尼兹（Gottfried Wilhelm Leibniz）向人们展示了一台能够执行四种算术基本运算的计算机模型。这位天才的数学家矢志要制造出能思维的机器，最早提出了可以利用数学方法描述和处理思维，梦想能够设计一种计算语言，通过对符号直接操作而使逻辑推理自动进行。当他发现任何数都可以仅仅用0和1表示出来时，他被这一系统的简洁深深地震撼了。他相信揭示出数的深层性质是有用的，在发明“推理演算”上花费了大量的心力。在他去世一个多世纪后，英国数学家乔治•布尔（George Boole）沿着莱布尼兹的方向提出了一种可用的符号逻辑，并把逻辑变成代数，证明了逻辑演绎可以成为数学的一个分支。这是一个可以描述计算规则的系统，而后格奥尔格•康托尔（Georg Cantor）将集合论发展成为了独立的学科，实现莱布尼兹梦想的希望似乎就在眼前。但横空而来的罗素悖论动摇了这个数学大厦的基础，有了希尔伯特纲领中的大拯救。大卫•希尔伯特（David Hilbert）试图运用严格受限的数学方法从外部研究会思维的机器，年轻的逻辑学家哥德尔得到不可判定命题，却葬送了希尔伯特纲领。
时光走进了1935年，阿兰•图灵（Alan Turing）思考是否任何数学问题都可以通过一种算法来解决希尔伯特判定问题，他得出的是一个否定的结论：判定问题的算法是不存在的。这对于莱布尼兹的梦想来说，并不是一条好消息，然而，正是在证明这条否定性结论的过程中，作为副产品，图灵发现了某种会令莱布尼兹欣喜的东西：他发现了一个原则上能执行任何可能计算的通用机器的数学模型：通用图灵机。十年之后，冯•诺伊曼（Von Neumann）提出了以“冯•诺伊曼结构”闻名的逻辑计算机的基本设计，他坦言通用计算机得以实现，其关键在于“存储程序”的概念，而这些思想来源于图灵的工作。在跨越近三个世纪后，众多伟大数学家的贡献结合在一起，终于孕育出了通用数字计算机。
一本小书《逻辑的引擎》完整讲述了那一段有点像传奇小说般的故事，体现出的是在冰冷的机器背后，前辈们为此作出的艰苦探索。说是艰苦，的确不少前辈克服了各种各样的障碍，才将实现“会思维的机器”的梦想不断地向前一点点地推动，而支撑他们将工作进行下去的内在动力，我想一定也是激动人心的。没有那种激情，这样的工作难以进行下去，从这一点上，他们也是幸福的。这是幸福人生中难得的感觉，未来的IT人应该秉承这样的基因，将这种创造的激情延续下去。
电子计算机诞生之前的这段史料，还告诉了我们超越具体计算机器形态的逻辑思维在计算机学科中的地位。前人们的探索过程，至现在远未结束，相反随着研究的深入，有更多的问题浮上水面，更加有效的计算仍然在探索。不少悬而未决的根本性问题仍然在前方，复杂性理论战场上充满了硝烟。电影《美丽心灵》中的主人公约翰•纳什（JohnF Nash）是1994年诺贝尔经济学奖得主，他主攻的博弈理论（Game Theory）起源于赌博背景，大量地用在经济决策上，事实上在今天已经成为了众多计算机科学家眼中的珍宝，无论在注重基础的算法理论，还是注重应用的人工智能，都对之趋之若鹜。联想起参与了第一台电子计算机设计工作的先驱冯•诺依曼，以其名字命名的计算机结构已经统治了这个飞速发展的世界几十年，而他居然也是博弈论的创始人之一。再说起更实用的诸如信息安全、密码学等领域，其支柱仍然是抽象层面工作的贡献。
这是计算机学科赖以存在的根基。在这样一个情境中，关于计算机和计算过程的表述，已经化作一串串美丽的符号。天才的前辈们，以及正在解决前辈们的遗留问题、开拓新方向的学科领军人物和后起之秀，仍然在不断前行。抽象层面的工作没有呈现在大众面前是正常的，而对于要进入这个行业中的专业人员，看待计算机时，到底看见的是那一个盒子，还是能将其看成是一组符号，这种在认知层面上的距离，与其在行业中生存的自由度，恐怕是有一种正比例关系的。
由于我们关心就业，我们关心在学校里是否能学到实用的东西。在对大学不实用的讨伐中，大学课程抽象性的表述而并非直接性的告白，成为批评的焦点。靠近“道”的部分，是需要抽去其所能涵盖的具体事物表面的千姿百态，而直达核心和本质的。描述这样的知识，唯有符号化和形式化，用最严格的方式——数学表达出来。要在大众化教育的年代使大众成为精英，必须坚持在现行培养方案中不放松基础的做法。有志成为精英的大学生，就要愉快地接受这些以“抽象”的方式才能传递的基础教育。而在实际中发现，很多同学将判断有用没用的标准设定为看看教材里面有没有数学公式，认为写满数学公式的就是没有用的，全是贴满代码的是最有用的。追问下，是所谓的数学不好，再追问，是本能性地想要故意回避数学。沉下心来吧，你会发现这些公式真的不复杂，再沉下心来，你会发现数学之美，发现抽象之美。
计算机类专业所波及的学科，兼具科学与工程，有很多的高人将之看作是艺术，也有人仅将之理解为是一门手艺，不同的人预先给出不同的理解，这也决定了他在这条路上将走出与旁人不一样的轨迹。在这样一个多元化的年代，在这样一个具有无限延伸力的行业中，需要的就是不一样的理解，需要不同人在不同轨迹上做出的探索，世界将因此而更精彩。
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