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(代计算机中的内存就相当于图灵机的纸带CPU就相当于图灵机的读写头指令列表则被储存于计算机的储存空间中)
在科技飞速发展的今天，电子信息技术、信息战成了绕不开的热点话题，我们总期待着投入超大比重研发的电子计算机，可以带来某种让人哇塞的可能。
故事的开头，其实科学家建造计算机仅是为了解决代数问题。
0与1的奇妙搭配
但后来计算机在很多方面都大显神通：承载整个互联网的运行，以假乱真的图像、人工智能又或是模拟宇宙，而最神奇之处在于这些全部来自于不断转换的0和1。计算机在以令人难以置信的速度变得越小越皮能。
如今一台手机的计算能力甚至比60年代中期整个世界的计算能力还要强大，两台任天堂NES游戏机就能承担阿波罗登月计划所需的全部算力。
算力究极进化
飞速成长的计算机科学，其所涉及到的内容也十分广泛且和不同领域存在着交叉。大致分为：计算机基础理论、计算机工程、计算机应用。
提及计算机呢，不可绕开一个人便是-计算机科学之父：艾伦·图灵，他正式提出了图灵机的概念，为通用计算机提供了一个简要描述。后来人们设计了各种各样的计算机，但他们依旧等价于图灵机。
一台图灵机包括以下部分:一条无限长被分为小格来记录符号的纸带、一个能对纸带进行符号读写的读写头、一个储存读写头状态的寄存器和一个记录了所有可能指令的列表。
图灵机示意
现代计算机中的内存就相当于图灵机的纸带、CPU就相当于图灵机的读写头、指令列表则被储存于计算机的储存空间中，尽管图灵机就是一些简单规则的集合、但它却十分强大，基本可以做到任何现代计算机可以干的事情。
但怎样去升级和拓展是一直被琢磨的问题，算法也应运而生了，为了解决“问题”这个特定的问题，创造出来的一系列和硬件或者编程语言无关的指令，就好像菜谱一样，人们花了大量精力去改良它们，以期达到一个更完美的可能。
算算算
每个在计算机运行的任务都会通过计算机的核心部件-CPU，当你在同一时间需要执行很多不同的事物时，CPU需要在这许多任务之间来回横跳，这样才可以保证每件事情都在规定时间内高效完成。通过调度程序完成，它会选择什么时候该做些什么。
并尝试找寻一个最优解。多核技术可以提高速度，可以同步处理事物，但也意味着调度程序更复杂。
计算机体系结构便是研究如何设计处理器完成任务的，因为不同的架构会擅长执行不同的任务。
跳跳跳
CPU是基于通用目的，GPU则是基于图像优化的，FPGA（现场可编程逻辑门阵列）则是可以被编程，从而非常高效的完成许多特定的任务。在这些基础之上，编程语言、编译器、操作系统的不断优化，也让计算机有了越来越多不可思议的可能。
如今大量的SAT（布尔可满足性问题）被解决，特别是在人工智能领域（A.I），研究的方向宽泛、庞杂，最主要的就是当下热门话题-机器深度学习。思路就是不断调优技术和算法，使得计算机可以从海量的数据中“学习”和总结，然后寻求一种规律或者最优解。
人工智慧大脑
加上后来物联网（LOT）的入局、走向万物互联，更多维度、更加细化的数据走进大数据这个资源池，供机器进行详尽、深度、多元化的学习和磨炼。
或许，在未来的某一天，“学有所成”的机器人装上了“量子大脑”，控制着更加智能的流水线，最终制造出了比肩人类的的机器人。
这一切，仿佛就是一个循环，或许那时我们也会和超体中的寡姐一样幻化成一颗芯片。又或许，我们本就是被不断锤炼过来的，才有了眼下如此智慧的大脑。
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