------本期内容导读------
让更多不可言传、不可预知的部分，变得更加容易控制、容易把握，这便是算法在当前科技手段中所存在的意义。
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随着头条新闻的成功，算法一词很快就成了互联网上的一个新的热门词汇。就跟 很多年前的电子商务、之后的大数据、紧接的物联网、云计算等等一样，不管你实际上做的是什么事情、怎样的行业，只要把算法这两个字安在开头，都好像一下子就能变得高大上起来。
其实算法这个词汇在所有的计算机基础的第一课里就讲到，计算机的最基本原理就是使用二进制的算法来计算并得出所有的结果。比较标准的说明，世间万物、任何功能应用都可以最终成为0与1两个数字的运算，也正因为如此，才会有人类计算机科技的成果暗合了历史悠久的太极两仪文化的说法。
当然，今天的算法早就脱离了这种抽象的、底层的原始化运算，而是直接在互联网的最终功能实现中大展身手。比如：由算法决定新闻平台上让读者接收的新闻；由算法决定网购平台上让用户看到的商品；由算法决定乘客叫车请求后最适合接单的司机；由算法决定刷微博的用户更适合推荐给他的关注对象及相关信息……
如果我们仔细分析并琢磨这些算法的使用场景时，就会突然发现，算法所能实现的效果，在过去只能依赖于经验而存在，而且都应该是优秀人才的经验。比如：媒体中富有经验的主编或责任编辑来决定稿件的先后；商场富有经验的店长、经理摆布促销推荐的商品；运输公司富有经验的调度来决定选择接单的车辆……
而经验，以及拥有稳定、高效经验的优秀人才，往往又是我们在事件执行推进过程中，最最“只可意会、不可言传”的核心部分，更是影响事件的关键因素。
除此之外，我们还会发现，任何一件事，最终还有一个神秘元素的存在，包括各种不可预知原因、突发状况、随机因素。在过去，正因为大家既无法掌握、也无法测算，所以只能借助于一些非正常手段，比如各种拜神、祈祷、符咒以及因人而异的禁忌规定，或笃信其神秘力量、或自我获得心理安慰。而到了大数据时代，至少科学的解释，是可以通过算法来综合预测各种现象发生的可能性、可能时段以及可能程度，相当于让不可预知有了一定的预知性。
于是，让更多不可言传、不可预知的部分，变得更加容易控制、容易把握，这便是算法在当前科技手段中所存在的意义。所以，算法自从诞生之后，大致会按照以下的几条路径不断演进：
1，这一点从严格意义上还不完全归是算法，可以称作是算力。也就是提供更加具有效率的方法，突破以往人力所难以达到的高度、强度、深度以及精度。比如从过去必须要依赖整个闰月才能调整的历法，到如今可以精准到毫秒级的天文历法；从只能对抗国际象棋的深蓝到绝对战胜人类棋手的AlphaGo；还有国家人口普查应用算法之后的速度与效率等等。
2，让少数人才能掌握的经验，应用为大众基本的常识性手段。最原始的例子就是计算器，使得任何人都可以完成各种大数以及复杂的运算；还有所有大型自动化机器以及系统的操作员、调度员、值班员，完全可以在强大算法的支持下，完成过于千百人可能都难以完全的任务。
3，用算法来探求过去所不曾能够达到的高度，甚至是未知的领域。往往这样的算法诞生，即意味着在人类面前打开一扇新的未知大门。这一点在天气预报的算法模型的发展中就非常明显；而在专注于围棋的AlphaGo的升级版中，它所创新出来的布局与走法几乎突破了近百年人类棋手的认知；交通软件算法在城市管理中的应用，已在城市治堵实践中屡有建树；而人脸识别算法的进化，更是开始在公众场合反恐维稳领域实现巨大的管理能力。
4，用算法纠正过去的认识错误，让科学研究回归到正确的道路上来。这是算法技术从“数据处理”阶段向“知识处理”阶段进化的标志。在前3个阶段的算法，都是从已得到的数据信息中演算并推导出已有知识范畴内的结果。而在这一步，却是纠正或是创新，更是由于算法的出现，根本性地让人类不再机械地依赖因果关系（尤其是表象因果，例如彩票中奖前穿了红衣服），而是从严谨精细的算法中，得出相对更具有参考与判断价值的因素。
我们谈到这个地步，也就大致可以这么来理解，所谓的AI(人工智能)，无非就是更加普遍的大数据，在更加强大的算法下的过程经历与结果表现。之所以现实上还存在着许多被讥笑为“人工弱智”的AI应用，其实不外乎于大数据的欠缺或者是算法的不足。
因为，算法必须依赖于人类发现、发展并完善，人为的各种因素也会成为算法中难以避免的缺陷与不足。所以说，在现代科学应用体系中，虽然算法的研究与推进，是现代计算机与人工智能发展的最核心部分，但是它的实际应用领域，却在大多数的情况下，会被划入数字、或者说是应用数学领域，成为一门更显基础性的学科及技术。
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