计算机思维的4大基础

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计算机思维的4大基础:准确的沟通、记忆和计算能力、计算的通用性、冯•诺依曼结构、按大脑核心算法进行创造性思考。

准确的沟通、记忆和计算能力

计算包含3个部分:计算机内部和计算机之间都普遍处在的通信、可以存储大量信息的存储器,以及额课进行计算和逻辑功能的逻辑门。逻辑门的准确性可以通过错误侦查和校正码达到任意高的精度。在香农理论的支持下,不管多大多负责的数据化信息和算法,计算机都可以准确处理,避免过程中出现较高的错误率。

香农理论

香农提出了噪声通道编码理论,他任务无论通道的错误率是多少(出了错误率是50%的通道),都可以按照想要的精度传送信息。换句话说,传输的错误率可以是n比特之一,但是n的大小可以随意定义。例如。在极端的情况下,就算一个通道的正确率仅为51%,仍然可以是传输的信息错误率达到百万分之一,甚至亿万分之一。

计算的通用性

阿兰•图灵提出了“图灵机”,它不是真实存在的机器,而是一种假想的机器。图灵机包含无限长的记忆磁带,每个平方上有一个1或0。输入呈现在记忆磁带上,机器每次可以读出一个平方。这台机器还包含一个规则表,是由数字编码的各种状态组成。如果读出的数字是0,则规则指定一个动作,如果为1则指定另一个动作。可能的动作包括在记忆磁带上写0或1,将记忆磁带向右或向左移动一个平方,或者停止。
图灵希望他的机器尽可能简单,尽管图灵机只有少数命令,并且每次只能处理1比特,但它能完成任何其他计算机能完成的计算,即计算的通用性。图灵认为,如果一个问题无法利用图灵机剞劂,那根据自然规律,任何其他机器都解决不了。

冯•诺依曼结构

冯•诺依曼机的结构在过去的近70年里成为了每台计算机实质上的核心结构,从你家的洗衣机里的微型控制器到最大型的超级计算机,无一例外。冯•诺依曼机构包括一个进行计算和逻辑运算的中央处理器,一个存储程序和数据的内存单元,一个大容量存储器,一个程序计数器,以及I/O通道。冯•诺依曼机将程序像数据一样放在同样类型的随机存取存储器中,可以使计算机重新编程来应对不同的任务,同时进行代码的自我修改,实现一种强大的递归形式。存储程序使计算机通用化成为可能,从而实现了图灵机关于通用计算的设想。

按大脑核心算法进行创造性思考

冯•诺依曼应用计算通用性的概念得出结论:尽管人脑和计算机的结构截然不同,但仍可以认为冯•诺依曼机能够模拟人脑对信息的加工过程,反之不然。大脑的模拟机制可以被数字化仿真,因为数字化计算可以实现任意精度的对模拟值的仿真。同时,大脑中的大规模平行工作构造同样可以被仿真,也就是在计算设计上实现并行处理,也就是今天的超级计算机的工作原理。

参考文献

雷•库兹韦尔 (Ray Kurzweil) (作者), 盛杨燕 (译者),如何创造思维:人类思想所揭示出的奥秘 ,
浙江人民出版社; 第1版