目前人工智能火遍了半边天，考虑人工智能要超越人类控制人类的人简直不要太多，那么事实上是否如此呢？其实不然，学习过计算机的人都了解人类通过编程赋予计算机的其实并不会是主动意识，而是计算能力，这根本就是两码事嘛。那为什么还会有成群结队的人杞人忧天呢？答案在两个字上－－－直觉。
直觉是怎样入侵我们思维的？
直觉作为一种经验无疑是有用的，然而，缺乏知识的直觉也会欺骗我们。谷歌曾经有一道经典的面试题，一个15*3的房间里面能装多少个高尔夫球呢？其实这个问题很好解决，一个高尔夫球平均直径在4cm，如果把它当成一个小立方体累起来，一个球的体积大概是64立方厘米，房间体积是150000*300立方厘米，简单的除法就可以得到大约放70万个高尔夫球的答案。
谷歌考这道难度为小学的数学题自然不是为了考验算数能力，而是要筛除那些用直觉来“猜”的人。如果你是猜的，那么大概率是猜少了吧？谷歌正是需要员工不能在没有数据的时候轻易给出结论。这个例子完全可以直观地看到用系统的思维跟直觉之间的差距简直天差地别啊。
克服直觉的解决办法？－－－工程极限思维
如果上面的例子还不能让你满意，那么不如再看看这个问题，从高速行驶的火车上，向前向后各打出一束光，请问哪个速度快？我们一定会认为是前面的速度快，因为和火车的速度会叠加嘛，然而，爱因斯坦告诉我们，两边速度是一样的，因为光速近乎是一个恒定的常量，是无法和其他东西叠加的。然而，你的直觉依然难以相信，是不是？
19世纪，一个叫卡诺的工程师设计了一个理想的热机，然后估算了它的效率，并且给出结论，这世上任何一个热机都不会超过这个热机的效率，这就是极限工程思维。今天，有些经验的工程师都会知道，任何产品的性能都会有一个物理上难以突破的极限，那么，在优化产品的时候，也就不必要等到“碰壁”的时候才知道收手了。
极限思维源自哪里？
很多人“不信邪”，认为自己能突破那个“所谓的极限”，然而，事实总是残忍的。其实，是因为极限是建立在整个物理学和数学的大厦之上的，如果想要突破极限，那么首先就需要推倒物理学的大厦，即便如此，数学是建立在严谨的逻辑之上，这个，大概真的推不倒的不倒翁了。
如果我们想要用极限思维去解决问题，我们首先要跳出问题本身，而掌握工程思维的技巧，就是要比生活超越一个层级。历史上有一个人做到了，并且被奉在神坛上，他就是图灵。
他是怎样做到的？
被誉为“计算机之父”的图灵是怎样找到计算机的“极限”的呢？按照常人的思维，是要先做一个能解决简单为题的计算机，然后越做越复杂，从量变到质变，然而图灵还真是不走寻常路。图灵首先考虑了三个问题：
1. 世界上是否所有数学问题都有明确的答案？
2. 如果有明确答案，是否可以通过有限步骤的计算得到答案？
3. 对于那些能够在有限步骤里计算出来的数学问题，能否有一种假象的机器，让它不断运动，最后当机器停下来的时候，那个数学问题就解决了？
他在做什么呢？显然，他并没有跟在队伍后面研究技术，而是跑到了最前面，去找那个极限，然后为计算机划定一个范围，这个范围之内，计算机可以大展拳脚，出了圈，就别白费力气了。想清楚了这三个问题，图灵为计算机划定了一个范围，即能够通过有限步骤求解的数学问题里面的一部分，他设计了一种方法，一个数学模型，后人称之为图灵机。截至今天，从解决问题的能力来讲，任何计算机都没有超过图灵机的范畴。
图灵的认知如此高屋建瓴，是他自己太聪明吗？有人帮他吗？答案都是肯定的。图灵受到了一位数学大师的启发，确定了很多数学问题是无解的。而当时赫赫有名的冯诺依曼也给了他一定启发，在读了前者的著作后，图灵意识到计算来自于确定性的机械运动，而人的意识却来自于测不准原理，这是宇宙本身的规律。
回到我们本身来讲，即便我们没有图灵超群的智商，我们却依然可以看到，与比自己高的精英切磋总会让我们有机会看到不一样的视角，这点很重要。如果图灵没有几位大师直接或见解的点拨，也未必会有这么耀眼的成果，虽然他已故多年，但依然是我们的精神导师，他的力量必然长存。
愿我们都能遇到高手，进步卓著！
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