什么是计算机思维 - 图片来自得到App
今天的越写悦快乐系列文章为大家带来什么是计算机思维，也就是我们如何利用计算机思维来扩展我们的认知边界，在自己的边界内做事，希望大家喜欢。
计算机思维是全方位的，不太可能用一两句话概括。简单来讲，需要处理好这样七对关系。
大和小
从微观到宏观，从抽象到具体，我们利用性状、颜色、大小、成分来描述这个真实的世界，而我们的计算机世界则简单的多，它是真实世界的合理抽象，抽象成我们容易理解的事物，通过这个事物来陈述这个美丽的世界，而大小则是我们描述事物的一种维度，就像我们在成长过程中好奇这个世界一样，同样的我们也会好奇计算机的原理是怎么样的，计算机的硬件是如何协同工作的，计算机是如何传输数据的，这些种种都是我们了解计算机世界的一扇窗。
快和慢
人的进化是很慢的，每个世纪只有百分之几，总体来讲经济和社会的发展也是比较慢的，每年最多几个百分点。因此，人本身并不适应非常快速的发展变化。但是，计算机本身的发展是18个月翻一番，大约相当于10年增加100倍，在智能时代，人的思维要适应这种快速变化。
你有没有听说过摩尔定律？
多维度和单一维度
从总体上来讲，人脑是线性处理事务的，看问题常常是一个角度，也没有能力把很多角度综合起来。但是，计算机有这个能力，因此占到了多维度的便宜。
你真的可以一心多用吗？
网络和个体
人的思维是个体行为，作决定彼此不干扰。这有好的一面，但是也难以集中很多人的智慧，产生叠加的效果。事实上，群体智慧的简单叠加甚至不如个人的智慧。但是人工智能是建立在网络效应基础上的，它是通过很多彼此联系的计算机共同协作工作而产生的。
新时代要求我们学会利用网络效应进行协作共赢。
自顶向下和自底向上
自顶向下做事这一点是计算机的精髓，而人更适合自底向上。在一个组织内，自底向上的做事方式更容易激发群体的积极性，但是容易造成资源的浪费。
从不同的角度看待计算机的世界。
全局和局部
人做事情时，限于自己的认知，通常得到的是局部最佳，失去对全局的优化的可能性。由于计算机有处理大数的能力，以及是自顶向下的做事方式，更容易得到全局最佳。这一点在 AlphaGo 和人对弈时表现得淋漓尽致。
AlphaGo战胜人类棋手震惊了你我。
成本和表现
人很多时候喜欢强调对错，喜欢追求绝对的公平，喜欢要求最好的结果。但是，从工程的角度讲，好和坏，只是在固定成本下相对的表现。计算机里面无论是软件设计，还是硬件设计，都是在平衡性能和成本的关系。
你有没有联想到项目管理中时间、成本和质量的三国鼎立之势。
此外，掌握计算机思维，还需要理解下面两个原则：
一、等价性原则
很多时候，一个较难的问题 A 和相对容易的问题 B 是等价的。但是人类常常容易给什么问题就解决什么问题，给了 A 就解决 A，尽管它很难。而计算机则会试图解决等价，但是却更简单的问题。
二、模块化原则
我们在生活中，做一个桌子，或者一个椅子，会直接去做。而在计算机的世界里，永远是先制作几个非常简单，能够大量复制的乐高积木块，然后用很多这样简单的模块，搭出复杂的桌子和椅子。
个人总结和收获
作为一个从事互联网行业10年的老兵，对于技术的更新迭代特别敏感，也从侧面反映了技术进步给我们的生活带来了深刻的影响，从云计算到大数据，从区块链到人工智能，从基因编辑到5G，我们深陷其中，却不得不思考科学与技术的关系，整体与局部的关系，网络和个体的关系，我想着不仅仅是时代赋予我们的机会，更是我们应对技术变革的挑战，从研发到产品，从市场到运营，从用户到需求，从产品到服务，我们一直在思考技术的本质是什么，技术如何改变我们的职业轨迹，如何把握随息万变的市场需求，才是我们成就伟大产品的契机。若是我的文章对你有所启发，那将是我莫大的荣幸。
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