穷举法就是完全利用计算机的速度，对每一种情况进行判断，筛选出满足条件的选项。当计算机硬件性能远远不够时，随着问题规模的扩大，穷举法往往束手无策。我清楚记得，以前做编程时，一些程序要跑半天还是出不来结果。以八皇后问题为例，八皇后问题是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的，问题表述为：在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法？穷举法有8的8次方种方案（典型的NP问题），要对每一种方案一一判断，以前的计算机性能要运行很久，经典的方法就是用回溯的方法，大大减少需要判断方案的数量，然而它的代价就是可读性很差，不容易理解，学过这个算法的人，我相信应该很多人是随手写不出这个算法的，至少我是。吴军在《智能时代》中提出了穷举法的回归，这意味这些依靠技巧的经典算法已经慢慢被这个智能时代所抛弃，我们需要的是可读性好、质朴的笨方法。可以说，穷举法的回归是计算机硬件的胜利（但解决NP问题目前还存在困难）。
在过去，统计学家一直试图寻找好的采样方法，以便在有限的样本中找到尽可能全覆盖的规律，但是在智能时代，这些努力都不需要了，过去被看做笨方法的穷举法已经变得可行了。硬件技术的进步改变了我们的认知，例如，在审计领域，我们由于条件限制，不得不采用抽样审计，但如果AI可以参与进来，全面审计必然将取代抽样审计，类似的领域还有很多，如同互联网等技术的出现促进了业务流程再造，我相信，AI和硬件的进步将促进再一次的再造浪潮。
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