奚力思 - 電腦如何思考

如果你是從事計算機相關工作或是有點底子的人，我並不推荐這本書。這本概略的帶過了電腦的一些運作方式，以一部介紹書來說算是稱職。但我總覺得講的太淺，感覺沒看到什麼就結束了。

本書分成三部份，第一部份：說明近代電腦工程的其中一個準則，就是功能分離，因果階層架構。第二部份：通用電腦，只有一種電腦，進一步來說，要電腦如人腦一般思考，僅僅是程式設計的正確與否，不需要考慮用在哪個電腦上。第三部份：未來的幾個新方向，全新的電腦設計方式，完全不根據標準工程方式來設計電腦。採用類似生物演化的設計程序，它的系統行為是由許多單純的交互作用累積而成。

接下來帶過書中的一些概念：
1. 提出訊息的定義：造成顯著改變的差異。

2. 設計一個計算機要滿足的條件：可以不管使任何材料，只要有開關跟連結器。開關設計上要是單向的，輸出不可影響到輸入，必須要有還原輸出訊號的能力，才能經過很多級的傳輸，依然保持訊號的完整。連接器要有分支的功能，如此才能輸出給多個輸入。

3. 演算法：作者認為在程式和演算法方面，寫的好的程式，能凸顯自己的風格、策略與幽默，甚至能有與最好的散文匹配的清晰度。

4. 量子計算：電腦之所以要花這麼多時間計算量子問題，是因為它必須考慮無限多種可能。但如果是量子的方式，如水分子的例子，水分子何以能進行那樣了連結，我們想像他是同時嘗試所有可能的組態。我個人是認為水分子連結應該比較像啟發式解法的方式，有點像達爾文的漸進演化，當水分子隨機移動後，進入到鍵結的範圍後，就會不斷的震盪，然後到最佳位置。

5. 啟發式解法：有時問題非常複雜，且不一定有解，這時使用啟發式解法，可以達到幾乎正確的解，使用啟法式的方式要電腦找出最佳解，就好比攀爬高峰，只有不斷往上爬，才有可能登上峰頂；這解法的另一個範例就是生存樹，跟生物學上的漸進演化有著類似的比喻，每次的演化起點是上一次的勝利者，每次跨出一小步，並找出生存下來的路徑。

6. 自我學習系統：所有的學習系統，都是以回饋作為基礎，透過校正錯誤來學習；然後點出現在遇到的困難和未來可能的目標，現有的工程方法，使用分離架構是建構在每件事都按照預期的交互作用。但其中一個環節很容易就整個不能運作，但人腦即使部份受傷也能在不影響生活下繼續運作，使用演化和物競天擇的方式，由競爭選出勝出的軟體，這種演化出來的人工電腦，以排序來說，其速度比現有的所有algorithm還要快，但是程式碼已經是人類不可理解的。如此一來我認為演化出來的程式，很可能超出人類的掌控範圍，這是一個隱憂。