具体描述
Computation is the process of applying a procedure or algorithm to the solution of a mathematical problem. Mathematicians and physicists have been occupied for many decades pondering which problems can be solved by which procedures, and, for those that can be solved, how this can most efficiently be done. In recent years, quantum mechanics has augmented our understanding of the process of computation and of its limitations. "Perspectives in Computation" covers three broad topics: the computation process and its limitations, the search for computational efficiency, and the role of quantum mechanics in computation. The emphasis is theoretical; Robert Geroch asks what can be done, and what, in principle, are the limitations on what can be done. Geroch guides readers through these topics by combining general discussions of broader issues with precise mathematical formulations - as well as through examples of how computation works. Requiring little technical knowledge of mathematics or physics, "Perspectives in Computation" will serve both advanced undergraduates and graduate students in mathematics and physics, as well as other scientists working in adjacent fields.
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用户评价
这本书的深度，很大程度上体现在它对不同计算范式的横向比较上。我惊喜地发现，作者并没有将目光仅仅锁定在传统的冯·诺依曼架构和硅基计算上，而是大胆地将视野拓宽到了生命系统、神经网络以及更为前沿的生物计算和DNA存储技术。这种跨学科的整合能力，是很多专业书籍所不具备的。例如，书中有一章专门分析了蚁群算法与生物群体智能的相似性，探讨了“分布式计算”并非是现代计算机的专利，而是自然界早就采用的优化策略。阅读这部分时，我仿佛置身于一个巨大的思维实验室，看到不同的计算模型如何在不同的物理约束下，解决着相似的信息处理难题。作者的语言风格在这里变得更为具象化，充满了生动的案例，不再是冷冰冰的公式堆砌。我尤其欣赏他对“信息熵”与“计算资源消耗”之间关系的讨论，这不仅是物理学问题，更是能源效率和可持续计算的伦理命题。合上这一章时，我深刻地意识到，我们对“什么是计算”的定义，可能过于狭隘了，它远超出了我们键盘和屏幕所能框定的范围。
评分这本书的结语部分，尤其让人回味无穷。它没有草草收场，而是将焦点从“如何计算”转向了“计算的终点在哪里”。作者以一种近乎诗意的口吻，探讨了超智能的涌现及其对人类自我认知的挑战。他没有预测奇点何时到来，而是提出了一个更具建设性的问题：如果机器能够以前所未有的效率解决所有已知问题，那么人类的“计算需求”是否会转向更高维度的哲学或艺术创造？这种对未来图景的宏大构想，为整本书画上了一个充满思辨色彩的句号。阅读完后，我感觉自己的思维被极大地拓展了，看待日常使用的软件、搜索引擎，甚至大脑的运作方式，都多了一种审视的维度。它不再是一本单纯的计算机科学书籍，而更像是一部关于人类智慧与工具演化史的史诗。这本书的价值不在于教会你写出最快的代码，而在于让你理解，代码背后的思想逻辑是如何塑造了我们这个信息时代的样貌，以及我们如何能以更负责任、更有远见的方式去驾驭这种力量。
评分这本书的论述逻辑非常严密，但行文却带有强烈的个人色彩和历史洞察力，读起来有一种与一位智者对谈的体验。作者在追溯计算历史时，并未陷入对牛顿、莱布尼茨等早期思想家的简单致敬，而是聚焦于那些关键的“转折点”——那些因为一个天才的想法而彻底改变了计算方向的瞬间。比如，书中对早期人工智能（AI）的“符号主义”和“联结主义”两大阵营的兴衰史的描述，极其中肯且充满洞见。作者没有简单地判定谁对谁错，而是将其视为人类对“智能”这一概念的不同建模尝试。这种历史的纵深感，让读者能够更清晰地认识到当前深度学习浪潮的根源及其潜在的局限性。读到关于符号主义的复兴迹象时，我感觉自己站在一个历史的十字路口，看到了旧的思维模式如何以新的面貌回归。此外，作者在讨论伦理责任时，那种冷静而克制的笔调，避免了技术乌托邦或反乌托邦的简单二元对立，而是将计算的进步视为一种持续的社会工程，需要不断地进行自我校准。
评分在技术细节的阐述上，《计算的视角》展现了一种罕见的平衡艺术。它既能深入到特定算法的核心机制，又不至于让非专业读者望而却步。举个例子，当讨论到并行计算和大规模数据处理时，作者没有停留在MapReduce这样的成熟框架上，而是深入探讨了内存一致性模型和分布式事务的理论难题。这种对底层“痛点”的直面，使得这本书的价值远超一般的入门读物。我特别喜欢作者在解释“并发控制”时的比喻，他将多线程环境下的锁机制比喻为一场复杂的国际谈判，每个进程都试图在有限的资源池中达成共识，而这个比喻的生动性，使得原本晦涩的同步原语变得异常清晰易懂。然而，本书最引人入胜之处在于对“不确定性”的处理。作者承认，完美的计算在现实世界中是不存在的，随机性、噪声和近似解是计算不可分割的一部分。他通过概率图模型和贝叶斯推理的精妙结合，展示了如何在信息不完全的情况下做出“足够好”的决策，这对于任何处理真实世界数据的工程师或决策者来说，都是一剂清醒剂。
评分一本名为《计算的视角》的书，如果真的存在，想必会是一部极其厚重、内容包罗万象的著作。我拿起这本书，首先被它那朴素却又深邃的书名所吸引。它没有采用当下流行的那些花哨的副标题，只是简单地“计算的视角”，却暗示了对这个学科根基、哲学思考以及未来走向的全面审视。我期待的不仅仅是算法的罗列，而是对计算本质的深刻挖掘。翻开第一页，我被作者对图灵机概念的重新阐释所震撼。这不是简单的复述，而是在现代硬件架构和量子计算的背景下，对“可计算性”边界的重新界定。作者似乎在试图告诉我们，我们今天所依赖的一切数字文明，其理论基础是多么精妙又多么脆弱。书中对计算复杂性理论的论述，更是如同一场智力上的马拉松，清晰地梳理了P、NP、NPC这些概念，但与一般教科书不同的是，作者着重探讨了在面对那些“似乎不可能有效解决”的问题时，人类心智和工具的局限性与创造力。这种将硬核理论与哲学反思巧妙结合的叙事方式，使得阅读过程既是学习，也是一场对知识边界的探索。尤其是关于“不可判定性”的章节，作者用生动的类比，将抽象的逻辑困境拉到了我们日常生活的语境中，让人不禁思考，我们是否在很多看似日常的决策中，也陷入了计算上的死循环。
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