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如果我们要制造智能机器，它的智能最终必须缩减到遵从这些简单的、明确的指令上。
这从本质上对人工智能提出了挑战：把这些简单的指令排列组合起来，真的可以产生智能行为吗？
在本章的剩余部分，我会深入挖掘这个问题，并试图明确它在人工智能发展历程上所产生的影响。
然而，在讲述之前，我得先为计算机正名。
本章截至目前，我向你描述的计算机似乎就是一坨无用的废铁，我觉得有必要强调一下它的伟大之处，以免误导大家。
首先，计算机的运算速度非常快，非常、非常、非常快。
虽然这点尽人皆知，但是我们在日常生活中很难直观地感受到。
所以，我们来量化一下这个陈述。
在我写这本书的时候，一台普通的台式机以全速运行，每秒可以处理1000亿条指令。
1000亿大概是银河系所有恒星的数量，不过这么说还是不太直观。
所以，请你想象一下自己要通过手动执行指令来和计算机进行一次较量。
你大概每10秒执行一条指令。
你得做到不吃不喝、不眠不休（全年365天，全天24小时，每小时60分钟，每分钟60秒），那么大概需要31710年，你才能完成计算机1秒钟就能搞定的工作。
当然，除了速度慢得令人发指以外，跟计算机比起来，你还有一个最关键的劣势：你不可能在执行海量任务的时候保证不出错。
相比人类，计算机的错误率极低。
当然，程序崩溃是常见的，但那几乎全是程序员编写程序时出的错，而不是计算机本身的问题。
现代计算机的处理器可靠性非常高，它们的平均无故障运行时间高达50000小时，每秒钟都能忠实地执行数百亿条指令。
最后，虽然计算机只是遵循指令的机器，但并不意味着它不能做决定。
计算机当然可以做决策，只是我们必须给出它做决策所需要的精准指令。
计算机随后可以自行调整这些指令，只要我们指导它在何种情况下应该如何做——这就意味着，计算机可以随着时间推移改变其行为——它能够学习。
人工智能的产生为何如此艰难
现在我们了解到，计算机可以非常迅捷而精准地执行简单的指令，另外，只要输入精准定义过的指令，它就能够做决策。
我们可以顺理成章地得出结论，某些需要计算机为我们处理的事务可以用非常简单的方式进行编码，可有些功能则不然。
要理解人工智能的产生为何如此艰难，为什么如此难以定义何为人工智能真正的“进步”
，我们需要了解一下到底哪些问题是容易用编程来解决的，而哪些问题则很难用编程解决，以及为什么。
图1展示了我们希望计算机能够完成的任务，以及它们的难易程度及实现时间。
排在最前面的是计算。
让计算机做计算是最简单不过的，因为所有的基础运算（加、减、乘、除）都可以用非常简单的步骤来运行——你在学校里都学过，哪怕现在已经不记得了。
这些步骤可以直接编译成计算机程序，早期的计算机本身就是为了解决计算问题而生的（1948年，图灵加入曼彻斯特大学团队，为计算机“曼彻斯特宝贝”
编写的第一条程序就是执行长除法。
在解决了20世纪最深刻的数学问题之一以后，又回到了学校里学过的基础数学上来，这对图灵而言定然是一次奇特的经历）。
图1 我们希望计算机能完成的任务，按照难易程度排序括号中的年份表示问题解决的大致时间，而目前为止，对于“远未实现”
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