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都在提的人工智能，其中的算法是什么？其实高中的知识就有( 二 )

算法


通过问自己问题，帮自己把目标清晰化、帮自己寻找解决问题的步骤、帮自己设计解决问题的方案、帮自己证明解决方案的可行性/经济性、帮自己寻找简化方案/更优方案……你看，有无穷无尽的事情要做 。
计算机算法也是类似的东西 。它要求我们灵活运用我们掌握的知识，凑出我们需要的结果来 。
比如说，识别图像边缘，这得怎么做？
首先，问自己一个问题：什么是图像边缘（请尽量用数学语言回答，做不到就得多锻炼）
然后，继续问：我这个回答可靠吗？会不会像“柏拉图的人”一样，被人用“拔毛鸡”蒙混过关？如果遇到这种情况，怎么办？还是只能忍受？
最后，如何用计算机语言实现我的想法？
你看，学会问问题，学会把模糊的目标清晰化、数学化，算法的问题就解决了一半 。
另一半是，寻找一条路，解决这种在未经训练者看来压根就无法回答的问题——这一半的难度，往往比“提出问题”又大了无数倍 。
为了解决这类问题，你必须创造性的使用你掌握的知识 。
热电偶受热产生电压？那么搭配上电压表它就是温度计 。
石英受压产生电压？那么把它做成薄膜、当它随着声波颤动时，其上的电压必然反映了声波波形——不够完美？那是因为共振、分割震动等等问题造成的，我可以如此如此的建模从而使其可计算；然后如此如此的修改方案，以便影响其中的某个参数，从而得到完美的波形 。
信号电压太过微弱？有很多很多种物理过程，可以把微弱的输入按比例放大 。比如油门线上施加的微小的力和发动机输出的强劲功率之间的关系 。
我需要寻找数学/物理原理类似的过程 。这玩意儿往往并不是天然存在的，但我可以利用现象A和现象B，然后如此组合它——看，三极管出现了！
类似的，我们需要让杂乱无章的一堆数字有序，怎么办？
【都在提的人工智能，其中的算法是什么？其实高中的知识就有】很简单，我们都见过水和油的分层现象 。它们为何会分层？遵循怎样的物理规律？我如何提取其中的核心部分、尽量简化我的实现？
冒泡算法呼之欲出 。
先学会提问题，再学会创造性的解决问题；最后，把创造性的解决方案拆分、实现——这就是算法 。
很明显，提问题和解决问题并没有明显的界限 。你必须融会贯通它 。这需要持久、刻苦的训练——哪怕是香农，他也没可能一步到位的搞出哈夫曼编码算法 。
必须在这两个方面足够训练有素，你才可能理解香农的伟大 。
绝大部分比较难的算法已经被人解决了 。我们可以学习他们的解决思路，然后解决实践中遇到的那些更为简单但并不能直接套公式的问题 。
如果你曾经尝试过去想“为什么欧几里得会弄出几何学”“为什么某某定理可以这样证”“为什么他们就能想到这样去证”，那么提问题和解决问题的一般思路就学到手了——如果你这样学，那么初高中学到的每一个知识点，都在教你如何解决问题、如何设计算法（所有“按步骤处理即可解决问题”的步骤的设计，都是广义的算法） 。

都在提的人工智能，其中的算法是什么？其实高中的知识就有

文章插图
 
换句话说，你需要锻炼自己主动的提出问题、寻找解决问题的途径能力，而不是被动的记忆“套公式解决能套公式解决的问题的方法” 。
但是，国内的应试教育以做题为目的 。
学了轮轴？看，这道题要用到轮轴，我们要这样套公式；那道题是另一种题型，套公式得那样套——总结：关于轮轴的题型一共X种，它们的解法分别是#*&￥%#*……
久而久之，你们就只会背公式套公式了——你说手电筒？那玩意儿那么复杂书上没说我怎么可能知道！
绝大多数人，最终都学的不仅不会问问题，更不会解决问题 。他们只是会套公式而已 。
当手电筒都能难住你时，哈夫曼？差着十万八千里呢 。这不是拿世界级难题难小学生吗 。
手电筒真的不是个比喻 。
很多人的确没有能力理解这种最浅最直接的知识：代码是如何控制硬件的？
你看，“老鼠夹子抓老鼠不是老鼠夹子有智能，而是我们自己想办法组合了杠杆、弹簧等东西，使得它可以在小动物碰触时动作”这个幼儿园小朋友都能懂的原理他们懂吗？懂了还会契而不舍的不断追问“计算机究竟是怎么认识0和1”吗？


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