演算法與道德

① 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

當前人工智慧技術正處於飛速發展時期，大量的人工智慧公司雨後春筍般層出不窮，國際的大型IT企業在不斷收購新建立的公司，網路行業內的頂尖人才試圖搶占行業制高點。人工智慧技術發展過程中催生了許多新興行業的出現，比如智能機器人、手勢控制、自然語言處理、虛擬私人助理等。2016年，國際著名的咨詢公司對全球超過900家人工智慧企業的發展情況進行了統計分析，結果顯示，21世紀，人工智慧行業已經成為各國重要的創業及投資點，全球人工智慧企業總融資金額超過48億美元。

在人工智慧研究的過程中，機器學習是行業研究的核心，也是人工智慧目標實現的最根本途徑，是當前人工智慧發展的主要瓶頸。有關於機器學習問題的研究是行業研究的重點，無論是融資金額，還是公司的數量都明顯超過其他研究內容。

近年來，發達國家對人工智慧技術的研究更加重視，投入了大量的資金及技術，比如，美國政府2013年在先進製造業中投入的國家預算達到22億美元，其中，國家機器人計劃是重要的投入方向之一；2016年，日本政府開始執行「第五期科學技術基本計劃」，其中，將「超智能社會」的研究作為重點，2016-03，韓國政府明確提出未來5年將投入1萬億韓幣在智能信息產業領域開發、產業生態培育等方面。

與歐洲發達國家相比，我國關於人工智慧的研究起步比較晚，但發展比較迅速――2016年，國家科技部、發改委及其他有關部門明確提出《「互聯網+」人工智慧三年行動實施方案》，就人工智慧的發展問題提供了眾多支持。目前，雖然我國人工智慧產業整體水平與發達國家還有較大差距，但行業在中文信息處理、語音識別、文字識別、生物特徵識別等技術領域都擁有獨立自主的知識產權，在智能識別、核心演算法等方面已經能夠與歐洲發達國家相媲美。

3 人工智慧未來的發展趨勢

人工智慧已經發展了很長時間，它在未來的發展問題是該學科有關研究人員討論的重點，從現階段的發展情況來說，未來人工智慧可能會朝著以下幾個方向發展。

3.1 更好地為人類服務

人工智慧本質上是模擬人的意識、思維的信息過程。雖然未來的機器人能夠像人類一樣思考，但總體而言，並不能完全與人類的思維保持一致，人工智慧主要還是為人類服務為主，比如北京明洋盛世網路科技有限公司自主研發的雲應AI智能語音機器人，專為電銷、客服而生，它就是通過大腦神經演算法模擬，可以像真人一樣給客戶打電話介紹並推銷自己的產品，主動將意向客戶分類，後方便我們去跟進，雲應AI機器人最大的特點就是，它可以不休息，不會因客戶態度而影響心情和銷售，可以快速的篩選出意向客戶，幫助企業提高效率、節省人工成本，讓電銷公司不再為，招人難、留人難、培訓難、人員銷售話術水平參差不齊而發愁！在這種情況下，人類需要樹立終身學習的思想，不斷充實自己，以免過分依賴於人工智慧。

3.2 與人類平等

一旦人工智慧具有人類的基本特徵，它們擁有自己的感情，人類就不能將其作為自己的所屬物，肆意地要求人工智慧為自己提供各種服務，否則，必然會掀起一場關於人權的爭論。在這種情況下，人類可能會與人工智慧處於平等地位，從物種進化理論而言，「物競天擇、適者生存」，這也就意味著人類中學習能力較弱、對環境適應性較差的在未來的演化過程中會被大自然淘汰。與人類相比，人工智慧的學習能力非常強，人類受到各種因素的影響，存在著許多消極心理，比如懶惰、依賴性強，在這種情況下，人類比較容易被人工智慧淘汰，人類在發展過程中需要付出更多的努力，不斷挖掘自身的潛力，才能夠維持與人工智慧的平等地位。

3.3 毀滅人類

任何科學技術的發展都具有一定的風險，人工智慧發展過程中可能會出現無法預測的質變，導致人工智慧擁有與人類完全一致的思維方式，超過人類的智慧，易出現違反人類道德但與邏輯相符的情況。這必然會對人類的發展帶來嚴重的危機。現階段，許多科幻電影中都已經出現了這樣的劇情，面對高智慧型的人工智慧，人類完全處於下風，最終可能會導致人類滅絕。比如，電影《終結者》《機械公敵》中智能機器人試圖取代人類；VR（虛擬現實）游戲系統賦予游戲的主機AI系統，過於智能化的系統，可能將人類困在VR世界中無法返回現實。除此之外，還有一種可能，即人類依賴於人工智慧的便利，產生嚴重的依賴心理，最終導致許多基本的生產能力喪失，導致人類毀滅。

綜上所述，人工智慧屬於全世界科研發展的前沿技術，發展過程中與信息技術、計算機技術、精密製造技術、互聯網技術密切相關，對各行業、各領域的發展都有一定的影響，在人工智慧發展過程中要認真、深刻地研究其未來的發展方向。

② 會計從業資格證 必須同時過 會計基礎 會計道德和電演算法嗎

恩，可以你可以先把你報那兩科給考過了再考會計電算化，因為會計電算化一般是一個月考一次，考後很快就可以領證了，會計電算化證是領會計證用的，只要不耽擱你領會計證就行。呵呵，那兩科是一年考兩次，一年內考完就行了，否則要重考了，呵呵，另外是會計電算化證是兩年內領會計證有效！希望可以幫到你，祝樓主順利通過考試！

③ 姚策妻子否認有200多萬剩款，這筆賬為何會與道德掛鉤

錯換人生28年的主人公姚策去世後，網路上就有傳言說醫院的賠償款還剩下200多萬，全部在其妻子的手裡。對於這個傳言，姚策妻子在接受采訪時作出回應，她說賠償金全部用於姚策的治療，沒有剩餘200萬的說法。

其實，自從“錯換人生”的概念變成“偷換人生”後，與這件事相關的人員都與“道德”掛鉤，特別是醫院對於這個案件的賠償金，那這“200多萬的餘款”為什麼會與道德掛鉤呢？

事已至此，只希望姚策養母可以打贏官司，將屬於自己的房子拿回來，以後過好自己的生活。

對此，你有什麼想說的呢？歡迎在評論區告訴我。

④ 人工智慧時代的倫理道德面臨哪些挑戰

數字信息技術使幾乎任何人、任何時間、任何地點都能輕易獲得信息。這對我們社會的各個方面，從工業生產到分配、到商品和服務的消費，都產生了深遠的影響。就像之前的技術革命一樣，數字信息技術的影響如此廣泛，我們不再只是簡單地利用它——做我們以前做過的事情——而是通過改變我們的行為方式來適應它。

今天，數字信息技術已經重新定義了人們如何與他人進行社交互動，甚至如何找到伴侶。消費者、生產者和供應商、實業家和勞動者、服務提供者和客戶、朋友和合作夥伴之間重新定義的關系，已經在社會上造成一場劇變，正在改變後工業時代對道德理性的定義。

我們正站在下一波科技革命的風口浪尖：人工智慧。20世紀晚期的數字革命將信息帶到了我們的指尖，讓我們能夠快速做出決定，而機構做出決定，從根本上說，取決於我們。人工智慧正在通過自動化決策過程來改變這一狀況，它有望帶來更好的定性結果和更高的效率。人工智慧游戲系統在擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）和圍棋世界冠軍柯潔（Ke Jie）方面取得的成功，突顯出人工智慧在計算當前決策對潛在未來棋步的影響方面，在質量方面優於人類專家。

然而，在這個決策過程中，人工智慧也帶走了人類行為的透明性、可解釋性、可預測性、可教性和可審核性，取而代之的是不透明性。這一舉動的邏輯不僅不為參與者所知，也不為程序的創造者所知。隨著人工智慧為我們做出決策，決策的透明度和可預測性可能會成為過去。

想像一下這樣的情景：你的孩子回家找你，要求你給她零花錢，讓她和朋友一起去看電影。你允許了。一周後，你的另一個孩子帶著同樣的要求來找你，但這次，你拒絕了。這將立即引起不公平和偏袒的問題。為了避免受到偏袒的指責，你要向孩子解釋，她必須完成家庭作業，才有資格獲得零花錢。

沒有任何解釋，家裡一定會有緊張的氣氛。現在想像一下用一個人工智慧系統取代你的角色，這個系統已經收集了成千上萬個處於類似情況的家庭的數據。通過研究其他家庭的零花錢決定的後果，得出結論，一個兄弟姐妹應該得到零用錢，而另一個兄弟姐妹不應該。

但人工智慧系統無法真正解釋其中的原因，只能說它衡量了你孩子的頭發顏色、身高、體重以及其他所有它能獲得的屬性，以便做出對其他家庭似乎最有效的決定。那又怎麼會有效呢？

在法庭上，過去的判決約束法官遵循先例，即使情況不完全相同，但大致相似。一致性在司法、政府、關系和道德規范中都很重要。AI沒有遵守先例的法律要求。人類往往只有有限的直接或間接經驗，而機器可能可以訪問大量數據。

人類無法在一個長期的時間尺度內篩選他們的經歷，而機器可以很容易地做到這一點。人類會排除那些被認為對決策無關緊要的因素，而機器不會排除任何因素。這可能導致不尊重先例的決定，其規模之大是人類可以理解的。隨著企業和社會迅速轉向人工智慧，人工智慧實際上可能比人類在更長的時間范圍內做出更好的決策，而人類在更短的時間范圍內就會感到困惑和沮喪，並侵蝕一個正常運轉的社會的唯一貨幣，信任。

要理解基於人工智慧的決策可能有多人工，研究人類如何做出決策是很重要的。人類的決策可能由一組明確的規則，或者僅僅基於結果論的關聯，或者由組合來指導。人類對於與決策相關的信息也是有選擇性的。由於缺乏選擇性，機器在做決定時可能會考慮人類認為不恰當的因素。

有無數這樣的例子，從微軟（Microsoft）在其聊天機器人Tay開始在Twitter上發表煽動性反猶太言論後關閉它，到波士頓大學（Boston University）的一項研究，該研究發現「老闆」（boss）、「建築師」（architect）和「金融家」（financier）等詞與男性、「護士」（nurse）和「接待員」（接待員）等詞與女性之間存在性別關聯。這可能是數據造成的，但它與我們的顯式值形成了對比。如果數據驅動的過程依賴於這些人工智慧演算法生成的輸出，它們將產生有偏見的決策，往往違背我們的道德價值觀。

ProPublica在2016年提供了明顯的證據。美國法院使用的一種電腦程序錯誤地將兩年之內沒有再犯的黑人被告標記為「慣犯」，其再次犯案的可能性幾乎是白人被告的兩倍——前者為45%，後者為23%。如果一個人也這么做，就會被譴責為種族主義者。人工智慧揭示了我們明確的價值觀和集體經驗之間的分裂。我們的集體經驗不是一成不變的。它們是由重要的社會決定所決定的，而這些決定又由我們的道德價值觀所指導。我們真的想把決策過程留給那些只從過去學習、因而受制於過去的機器，而不是塑造未來的機器嗎?

鑒於人工智慧在醫療診斷、金融服務和就業篩查等領域的應用規模之大，任何一個偶然事件的後果都是巨大的。隨著演算法越來越依賴於提高可預測性的特性，控制這類決策的邏輯變得越來越不可思議。因此，我們失去了決策的全局性，拋棄了所有的原則來支持過去的觀察。在某些情況下，這可能是不道德的，在某些情況下是非法的，在某些情況下是短視的。「慣犯演算法」公然藐視無罪推定、機會均等等原則。

一致性是道德和正直不可或缺的。我們的決定必須遵循一個高於統計准確性的標准；幾個世紀以來，相互信任、減少危害、公平和平等的共同美德已被證明是任何推理系統生存的基本基石。沒有內部邏輯的一致性，人工智慧系統缺乏健壯性和可問責性——這是在社會中建立信任的兩個關鍵措施。通過在道德情感和邏輯推理之間製造裂痕，數據驅動決策的不可知性阻礙了批判性地參與決策過程的能力。

這是我們生活的新世界，復雜的決定被削減成反射性的選擇，並被觀察到的結果所強化；把復雜的東西簡化成簡單的東西，把道德簡化成實用的東西。今天，我們的道德感為我們的決策提供了一個框架。也許不久之後，我們的決定就會讓人們對我們的道德產生懷疑

⑤ 電子人道德嗎

目前的話，電子人是不知道什麼叫做道德的。它的行為都是人提前設定好的。

⑥ 演算法歧視名詞解釋

人工智慧在影響人們的生活，網上的和現實世界中的生活。演算法將人們在網路世界中的上網習慣、購物記錄、GPS位置數據等各種網上足跡和活動，轉變為對人們的各種打分和預測。這些打分和預測進而左右影響人們的生活的各種決策工作，其中的歧視和不公平由此成為一個顯著的問題，無論人們是否意識到歧視的存在。

以大數據、機器學習、人工智慧、演算法等為核心的自動決策系統的應用日益廣泛，從購物推薦、個性化內容推薦、精準廣告到貸款評估、保險評估、雇員評估再到司法程序中的犯罪風險評估，越來越多的決策工作為機器、演算法和人工智慧所取代，認為演算法可以為人類社會中的各種事務和決策工作帶來完全的客觀性。然而，這不過是妄想，是一廂情願。無論如何，演算法的設計都是編程人員的主觀選擇和判斷，他們是否可以不偏不倚地將既有的法律或者道德規則原封不動地編寫進程序，是值得懷疑的。演算法歧視（Algorithmic Bias）由此成為一個需要正視的問題。規則代碼化帶來的不透明、不準確、不公平、難以審查等問題，需要認真思考和研究。

⑦ 數據演算法工程師主要是做什麼的

只有數據科學家和演算法工程師，數據科學家關注於用演算法研究數據背後的信息，演算法工程師負責將科學家研發的演算法應用到實際生產活動中

演算法工程師就是會一些人工智慧演算法的工程師。工作就是做一些人工智慧演算法相關的任務：根據任務整理數據（如果沒有數據最好可以協助建立獲取數據的流程）跑模型，改進模型部署模型，測試，優化速度等等其實AI行業比較欠缺好的產品經理，演算法工程師在需求設計和溝通上最好也能參合參合，都是有益的。

想了解數據演算法工程師這個職業可以到CDA認證中心去了解一下，CDA認證，致力於打造全球數據人才考核行業標准，推動全球數人才發展。包括開發和整合國際數據科學領域的前沿技術及優質資源； 制定並完善數據科學行業人才標准與職業道德行為准則；編寫和建立專業教材體系與題庫；組織並實施命題審題、人才評定和考試服務；管理會員與提供行業咨詢服務等事務。

⑧ 懂演算法的人應該知道怎麼做人生選擇

每年一到要找工作的時候，我就能收到很多人給我發來的郵件，總是問我怎麼選擇他們的offer，去騰訊還是去豆瓣，去外企還是去國內的企業，去創業還是去考研，來北京還是回老家，該不該去創新工場？該不該去thoughtworks？……等等，等等。今年從7月份到現在，我收到並回復了60多封這樣的郵件。我更多幫他們整理思路，幫他們明白自己最想要的是什麼。

我深深地發現，對於我國這樣從小被父母和老師安排各種事情長大的人，當有一天，父母和老師都跟不上的時候，我們幾乎完全不知道怎麼去做選擇。

幾個例子

當我們在面對各種對選擇的影響因子的時候，如：城市，公司規模，公司性質，薪水，項目，戶口，技術，方向，眼界…… 你總會發現，你會在幾個公司中糾結一些東西，舉幾個例子：

• 某網友和我說，他們去上海騰訊，因為騰訊的規模很大，但卻發現薪水待遇沒有豆瓣高（低的還不是一點），如果以後要換工作的話，起薪點直接關繫到了以後的高工資。我說那就去豆瓣吧，他說豆瓣在北京，污染那麼嚴重，又沒有戶口，生存環境不好。我說去騰訊吧，他說騰訊最近組織調整，不穩定。我說那就去豆瓣吧，慢公司，發展很穩當。他說，豆瓣的盈利不清楚，而且用Python，自己不喜歡。我說，那就去騰訊吧，……

• 還有一網友和我說，他想回老家，因為老家的人脈關系比較好，能混得好。但又想留在大城市，因為大城市可以開眼界。

• 另一網友和我說，他想進外企，練練英語，開開眼界，但是又怕在外企里當個螺絲釘，想法得不到實施。朋友拉他去創業，覺得創業挺好的，鍛煉大，但是朋友做的那個不知道能不能做好。

• 還有一網友在創新工場的某團隊和考研之間抉擇，不知道去創新工場行不行，覺得那個項目一般，但是感覺那個團隊挺有激情的，另一方面覺得自己的學歷還不夠，讀個研應該能找到更好的工作。

• 還有一些朋友問題我應該學什麼技術？不應該學什麼技術？或是怎麼學會學得最快，技術的路徑應該是什麼？有的說只做後端不做前端，有的說，只做演算法研究，不做工程，等等，等等。因為他們覺得人生有限，術業有專攻。

• 等等，等等……

我個人覺得，如果是非計算機科班出生的人不會做選擇，不知道怎麼走也罷了，但是我們計算機科班出生的人是學過演算法的，懂演算法的人應該是知道怎麼做選擇的。

• 排序演算法

你不可能要所有的東西，所以你只能要你最重要的東西，你要知道什麼東西最重要，你就需要對你心內的那些慾望和抱負有清楚的認識，不然，你就會在糾結中度過。

所以，在選擇中糾結的人有必要參考一下排序演算法。

• 首先，你最需要參考的就是「冒泡排序」——這種演算法的思路就是每次冒泡出一個最大的數。所以，你有必要問問你自己，面對那些影響你選擇的因子，如果你只能要一個的話，你會要哪個？而剩下的都可以放棄。於是，當你把最大的數，一個一個冒泡出來的時候，並用這個決策因子來過濾選項的時候，你就能比較容易地知道知道你應該選什麼了。這個演算法告訴我們，人的雜念越少，就越容易做出選擇。

• 好吧，可能你已茫然到了怎麼比較兩個決策因子的大小，比如：你分不清楚，工資>業務前景嗎？業務前景>能力提升嗎？所以你完全沒有辦法進行冒泡法。那你，你不妨參考一個「快速排序」的思路——這個演算法告訴我們，我們一開始並不需要找到最大的數，我們只需要把你價值觀中的某個標准拿出來，然後，把可以滿足這個價值的放到右邊，不能的放到左邊去。比如，你的標準是：工資大於5000元&&業務前景長於3年的公司，你可以用這個標准來過濾你的選項。然後，你可以再調整這個標准再繼續遞歸下去。這個演算法告訴我們，我們的選擇標准越清晰，我們就越容易做出選擇。

這是排序演算法中最經典的兩個演算法了，面試必考。相信你已爛熟於心中了。所以，我覺得你把這個演算法應用於你的人生選擇也應該不是什麼問題。關於在於，你是否知道自己想要的是什麼？

排序演算法的核心思想就是，讓你幫助你認清自己最需要的是什麼，認清自己最想要的是什麼，然後根據這個去做選擇。

• 貪婪演算法

所謂貪婪演算法，是一種在每一步選擇中都採取在當前狀態下最好或最優（即最有利）的選擇（注意：是當前狀態下），從而希望導致結果是最好或最優的演算法。貪婪演算法最經典的一個例子就是哈夫曼編碼。

對於人類來說，一般人在行為處事的時候都會使用到貪婪演算法，

• 比如在找零錢的時候，如果要找補36元，我們一般會按這樣的順序找錢：20元，10元，5元，1元。

• 或者我們在過十字路口的時候，要從到對角線的那個街區時，我們也會使用貪婪演算法——哪邊的綠燈先亮了我們就先過到那邊去，然後再轉身90度等紅燈再過街。

這樣的例子有很多。對於選擇中，大多數人都會選用貪婪演算法，因為這是一個比較簡單的演算法，未來太復雜了，只能走一步看一步，在當前的狀況下做出最利於自己的判斷和選擇即可。

有的人會貪婪薪水，有的人會貪婪做的項目，有的人會貪婪業務，有的人會貪婪職位，有的人會貪婪自己的興趣……這些都沒什麼問題。貪婪演算法並沒有錯，雖然不是全局最優解，但其可以讓你找到局部最優解或是次優解。其實，有次優解也不錯了。貪婪演算法基本上是一種急功近利的演算法，但是並不代表這種演算法不好，如果貪婪的是一種長遠和持續，又未嘗不可呢？。

• 動態規劃

但是我們知道，對於大部分的問題，貪婪法通常都不能找出最優解，因為他們一般沒有測試所有可能的解。因為貪婪演算法是一種短視的行為，只會跟據當前的形式做判斷，也就是過早做決定，因而沒法達到最佳解。

動態規劃和貪婪演算法的最大不同是，貪婪演算法做出選擇，不能在過程優化。動態規劃則會保存以前的運算結果，並根據以前的結果對當前進行選擇，會動態優化功能。

動態規劃演算法至少告訴我們兩個事：

1）承前啟後非常重要，當你准備去做遍歷的時候，你的上次的經歷不但能開啟你以後的經歷，而且還能為後面的經歷所用。你的每一步都沒有浪費。

2）是否可以回退也很重要。這意思是——如果你面前有兩個選擇，一個是A公司一個是B公司，如果今天你選了A公司，並不是你完全放棄了B公司。而是，你知道從A公司退出來去B公司，會比從B公司退出來去A公司要容易一些。

比如說：你有兩個offer，一個是Yahoo，一個是Bai，上述的第一點會讓我們思考，我以前的特長和能力更符合Yahoo還是Bai？而Yahoo和Bai誰能給我開啟更大的平台？上述的第二點告訴我們，是進入Yahoo後如果沒有選好，是否還能再選擇Bai公司？還是進入Bai公司後能容易回退到Yahoo公司？

• Dijkstra最短路徑

最短路徑是一個Greedy + DP的演算法。相當經典。這個演算法的大意如下：

1）在初始化的時候，所有的結點都和我是無窮大，默認是達不到的。

2）從離自己最近的結點開始貪婪。

3）走過去，看看又能到達什麼樣的結點，計算並更新到所有目標點的距離。

4）再貪婪與原點最短的結點，如此反復。

這個演算法給我們帶來了一些這樣的啟示：

• 有朋友和我說過他想成為一個架構師，或是某技術領域的專家，並會踏踏實實的向這個目標前進，永不放棄。我還是鼓勵了他，但我也告訴他了這個著名的演算法，我說，這個演算法告訴你，架構師或某領域的專家對你來說目前的距離是無窮大，他們放在心中，先看看你能夠得著的東西。所謂踏實，並不是踏踏實實追求你的目標，而是踏踏實實把你夠得著看得見的就在身邊的東西干好。我還記得我剛參加工作，從老家出來的時候，從來沒有想過要成為一個技術牛人，也從來沒有想過我的博客會那麼的有影響力，在做自己力所能及，看得見摸得著的事情，我就看見什麼技術就學什麼，學著學著就知道怎麼學更輕松，怎麼學更扎實，這也許就是我的最短路徑。

• 有很多朋友問我要不要學C++，或是問我學Python還是學Ruby，是不是不用學前端，等等。這些朋友告訴我，他們不可能學習多個語言，學了不用也就忘了，而且術業有專攻。這並沒有什麼不對的，只是我個人覺得，學習一個東西沒有必要只有兩種狀態，一種是不學，另一種是精通。了解一個技術其實花不了多少時間，我學C++的目的其實是為了更懂Java，學TCP/IP協議其實是為了更懂Socket編程，很多東西都是連通和相輔相成的，學好了C/C++/Unix/TCP等這些基礎技術後，你會發現到達別的技術路徑一下縮短了。

這就好像這個演算法一樣，演算法效率不高，也許達到你的目標，你在一開始花了很長時間，遍歷了很多地方，但是，這也許這就是你的最短路徑（比起你達不到要好得多）。

• 演算法就是Trade-Off

你根本沒有辦法能得到所有你想得到的東西，任何的選擇都意味著放棄——當你要去獲得一個東西的時候，你總是需要放棄一些東西。人生本來就是一個蹺蹺板，一頭上，另一頭必然下。這和我們做軟體設計或演算法設計一樣，用時間換空間，用空間換時間，還有CAP理論，總是有很多的Trade-Off，正如這個短語的原意一樣——你總是要用某種東西去交易某種東西。

我們都在用某種東西在交易我們的未來，有的人用自己的努力，有的人用自己的思考，有的人用自己的年輕，有的人用自己的自由，有的人用自己的價值觀，有的人用自己的道德…… …… 有的人在交換金錢，有的人在交換眼界，有的人在交換經歷，有的人在交換地位，有的人在交換能力，有的人在交換自由，有的人在交換興趣，有的人在交換虛榮心，在交換安逸享樂…… ……

每個人有每個人的演算法，每個演算法都有每個演算法的purpose，就算大家在用同樣的演算法，但是每個人演算法中的那些變數、開關和條件都不一樣，得到的結果也不一樣。我們就是生活在Matrix里的一段程序，我們每個人的演算法決定著我們每個人的選擇，我們的選擇決定了我們的人生

⑨ 名詞解釋 演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。