理论计算机的一些有启发的想法

1 门电路，自动机和图灵机。
  门电路只能处理固定数目的输入。
  自动机更近一步，可以处理变长输入，但是不能存储值。
  图灵机出场，可以存储值，我们可以写软件了。
  我们还能不能发明更复杂，更强有力的模型？

2 可计算性
  可计算，停机问题，超级停机。
  有没有一种可计算性是不依赖于计算模型的？

3 智能到底是什么？
  物质，意识。物质和意识的关系。唯物论，唯心论，二元论。当我们还不明白智能是什么的时候，怎么实现人工智能。

4 P=NP?这个问题影响的东西越来越多了。若有一天P=NP了（虽然机会很小，但是在高斯没有用尺规画正17边形以前，估计也没有人觉得这个是可能的），那么人的很多工作就解放了。人们会不会再发明一些计算理论超越现有的？

5 基于概率的交互式证明。
  举个例子，怎么证明一个人下棋比所有的人好，好办，让他和每个地球人下一下，然后赢了所有人就好了。
  怎么证明一个人下棋比所有的生命好（包括外星人），好办，让他不停的下，然后找个计算机每次都是随机的走一步棋，在他都赢的情况下，下的盘数越多，我们越有信心他下的比所有的生命好。

6 机器学习的问题。
  按照机器学习的理论，婴儿从大人的话中学到该语言的语法只有以下可能性，1 婴儿出生时的计算力就可以解掉RSA加密了（没见过这么厉害的），2 婴儿出生时就会该语言的语法（问题是一个婴儿放到任何语言环境中都可以学会该语言的语法，放到都说java的地方，估计以后都说java语句了），3 该理论是错的。

评论

1 楼 coolspeed 2009-09-19  

婴儿学习语言——我相信神经元并行计算力规模。现在的机器学习，使用的才多少计算能力。
世界上有一些问题是狗解决不了，人或计算机可以解决的。比如指数计算，变得不再非要人工去做不可了。弱人工智能大致是这样定义。还有NPC的AI，其实是抽取特征后去模拟。强人工智能就要对人的智能下定义了。其实好多我们没法精确定义的词我们却常用。
似乎数学最不容科普，因此也最不容展望。
我宁愿YY量子计算机和光子计算机。