在高看機器智能一眼的同時，大家開始恐慌，就連霍金這樣的科學家也不例外‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 我們不妨把這種恐慌叫作“21 世紀的恐慌”。2016年，谷歌的圍棋程序AlphaGo和李世石對弈之前，圍棋的國手們稱呼它為“阿爾法狗”; 在此之后，則稱呼它為“阿老師”‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 從狗到老師的變化，僅僅隔了幾個月‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　在高看機器智能一眼的同時，大家開始恐慌，就連霍金這樣的大科學家也不例外。 我們不妨把這種恐慌叫作“21世紀的恐慌”。 這或多或少和菲律賓的土著見到拿著洋槍洋炮的麥哲倫時的恐慌相似。 但是，最終土著人發現，麥哲倫和他們一樣，是人而不是神，甚至也會死，和他們不同的是，麥哲倫等人手里有洋槍洋炮。 未來的時代，又將是一個“洋槍洋炮”對“大刀長矛”的時代。 在過去的10年里，傳統行業在和經過IT改造后的行業競爭時，無一例外地敗北。 2008年金融危機前，全世界市值前十的公司只有微軟一家是IT企業。 僅僅過去了10多年，市值前10的公司中有6家是IT企業了。

　　但是另一方面，世界上又有一些受益于這個時代的人，比如設計了無人駕駛汽車的安東尼·萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)，設計了AlphaGo深度學習系統架構的杰夫·迪恩(Jef Dean)等人，更不用說貝佐斯、佩奇和扎克伯格這些人了。

　　他們和普通人有什么不同呢? 簡單地講就是他們拿著“洋槍洋炮”，而普通人還在使用“大刀長矛”。

　　這里所說的武器并非是計算機，而是思維方式。 將這種思維方式用于工作和生活中，就是一種方法論。 而了解計算機思維方式最簡單直接的辦法，就是了解計算機的算法，它們和人們通常解決問題的方法是不同的。

　　還是以圍棋的例子來說明。 在人看來，圍棋是什么? 是棋道，是文化。 但是在計算機看來，圍棋是一道數學題。 那么哪一種方法對呢? 當然是后者。

　　人之所以把它稱為棋道和文化，說得不客氣一點，是人太“笨”，根本算不清楚這道題。 計算機當然沒有主動思考，幫助它思考的是它背后的人。

　　具體講到AlphaGo這個團隊，他們一開始依然保留了常人的很多思維，比如學圍棋時覺得就應該使用人類高手對弈的棋譜。 但最終他們發現，那些人類的棋譜反而教壞了計算機。 不使用人類對弈數據的AlphaGo的升級版AlphaGo Zero，反而比AlphaGo本身厲害得多。

　　這就是思維方式的升級。 今后，每一個人都需要有更好的方法論來指導生活和工作。

　　2002年，我加入谷歌公司時，公司還只有100多個工程師，連同我在內開發外國語(主要包括亞洲的漢語、日語、韓語，簡稱CJK; 歐洲的法語、意大利語、德語、西班牙語，簡稱FIGS)搜索的工程師只有4個人。

　　我們當時已經占了全世界搜索流量的70%(包括為雅虎提供服務)，相比之下，我們的競爭對手們的人數比我們多出一到兩個數量級。 而且，我們中間沒有人懂得韓語、法語、意大利語、西班牙語這4種語言。

　　那么這個奇跡是如何創造的? 顯然不是靠拼人力，也并非我們的智力比別人高多少，而在于我們的方法和別人不同。

　　人通常會把每一種語言的搜索問題看作一個單獨的問題，因為各種語言在形式上完全不同，然后從自己熟悉的語言開始，一種語言一種語言、一件事一件事地做。

　　我們則不同，我們直接面對所有的語言(當時我們處理了70種)，找到語言的共性，也就是承載信息，然后從信息的數學基礎出發，讓機器同時完成所有事情。

　　直到今天，谷歌漢語、日語、韓語搜索法的主體使用的依然是我們當初設計的方法，而英語、法語、意大利語、德語、西班牙語搜索中的構詞法部分，依然是我們4個人和阿密特·辛格哈爾(Amit Singhal)博士共同設計的。 它們依然比世界上其他任何搜索引擎使用的方法都要好。

　　今天，很多成功的企業、個人有意無意地采用了這種方法，也取得了驚人的成就。 比如說，基于大數據的支付寶，被欺詐的比例極低，比一般的銀行交易低兩個數量級。

　　這并非是因為傳統銀行沒有資源，而在于他們的思維方式太落后——傳統銀行把每一筆交易、每一個案子孤立地看待，這雖然符合常人的本能，但是效果有限。 而支付寶從一開始就是網狀的，并有意無意地在網絡的基礎上變得“聰明”起來。 要知道，人的智能是個體行為，而機器的智能在很大程度上來自網絡效應。

　　學習這些人的思維方式和方法，是在今后智能時代贏得勝利的唯一方法方式。

　　當然，計算機算法在很多人看來是難以理解的。 自己就算有心學習，也會像讀天書一樣搞不懂。 其實，這只是因為過去很多計算機領域的專業人士在寫書的時候沒有考慮閱讀對象是大眾，把原本并不復雜的道理搞得很繁瑣。 諸葛越博士的《未來算法》一書填補了這個空白——它用直白通俗的語言和形象生動的比喻，將計算機中的“道理”講得清清楚楚。

　　諸葛越本人是清華大學計算系的畢業生，斯坦福大學的博士。 在她的職業生涯中，她擔任過很多跨國公司的技術骨干和高管，自己也成功地創辦過高科技公司。 因此她有著扎實的計算機科學理論基礎和豐富的工程經驗。 諸葛越博士也熱衷于培養少年兒童的科學和工程技術素養，懂得如何用大眾容易接受的方式將復雜的理論教給大家。 在《未來算法》一書中，諸葛越博士分享了她對計算機算法、工程技術，以及教育的思考，目的是幫助大家掌握未來時代的方法論‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　我相信，各種人，無論是計算機行業的從業者，還是對計算機一無所知的人，在閱讀了這本書以后都會有所收獲。 對于已經在這個行業工作的人來講，這本書能夠讓你深度理解這個行業的門道; 對于大眾來講，這本書則能夠讓你進入神奇的計算機世界。

　　作者：吳軍