计算

如判断一个数是否为质数、计算两个数的和等都是可计算的问题，因为存在明确的算法来解决它们。

心灵的计算理论（ComputationalTheoryofMind）认为，人类的认知过程本质上是一种计算过程。

此外，将一切现象都归结为计算过程，可能会导致对复杂系统的简化理解，忽略其多样性和不确定性。

计算的二进制与算计的三进制计算的二进制与算计的三进制精选

机器智能依赖于明确的逻辑和二进制计算，强调事实性和精确性；

它依赖于抽象的计算、算法和数据处理，而非实体的感官和运动器官。

一、西方智能的计算与中国智能中的算计

大体而言，西方智能的计算重视理性、透明、数据驱动和算法优化；

智能中的计算与算计智能中的计算与算计精选

机器智能的计算一般是客观的，基于大量数据和算法推理，强调定量和可验证性。

目前的机器智能计算基于二进制逻辑，依赖于精确的事实和数据，通过算法进行高效的计算和处理，其结果常常是确定性和可预测的，而人类智能的算计则更加复杂和多维，不仅考虑事实，还涉及价值观、情感、道德、文化等多方面的因素，这些因素使得人类的决策更加灵活、富有创造性和适应性，人类智能的“三进制”可以理解为在是、否和中等多个维度上进行综合考量，从而做出更加全面和人性化的决策。

1）理性与透明性：西方的计算通常强调科学方法，追求逻辑和透明性。

可解释性方面，大模型计算范式偏向特征重要性（SHAP/LIME），小模型算计范式更注重规则可视化（决策树/逻辑表达式）。

在表示学习过程中，大模型计算范式是自动编码器（特征蒸馏）小模型算计范式符号规则生成（知识编译）；

对于优化目标，大模型计算范式为对数似然损失（负熵最大化），而小模型算计范式是零一损失+正则项（规则完整性）；

泛化方式上，大模型计算范式属于经验风险最小化（ERM），而小模型算计范式结构风险控制（SRM）；

计算与算计揭示了人工智能发展中两大范式的本质差异——大模型作为"数据驱动的计算范式"，小模型作为"知识驱动的算计范式"。

西方数学强调从抽象推理到精确计算的系统性，而中国古代数学则注重实践中的灵活应用和经验总结。

2）精确度：西方数学尤其注重计算的精确性，从代数的符号表示到微积分的精确计算，都要求严谨和清晰的推理步骤。

计算往往是理性、精确和系统化的，机器学习中的训练过程就是一种计算，它依赖于大量的数据和复杂的算法模型，通过不断的计算来优化结果。

大模型是能计算的算计，小模型是能算计的计算大模型是能计算的算计，小模型是能算计的计算精选

三、“万物皆计算（数）”或“计算主义”是西方哲学、科学文化与智能的重要思想渊源之一

例如，在人工智能领域，计算主义为研究人类认知和智能行为提供了理论支持。

然而，计算主义也存在一些局限性。

综上所述，“万物皆计算（数）”或“计算主义”是西方哲学和科学文化的重要组成部分，它在理论和实践上都具有重要意义，但也需要在应用中注意其局限性。

计算主义对现代科学研究产生了深远影响。

计算主义强调通过逻辑和计算来理解和解释世界，这种方法论在科学研究中取得了巨大成功。

计算主义推动了对心灵、意识和认知的重新理解。

计算主义的思想可以追溯到古希腊时期。

这种对数学和逻辑的重视，为后来的理性主义和计算主义奠定了基础。

这种对逻辑和计算的重视，使得计算主义在现代哲学中逐渐形成并发展。

随着计算机技术的兴起，计算主义成为一种重要的世界观和方法论。

它可能过于强调逻辑和计算的作用，而忽视了人类情感、直觉等非计算因素在认知和行为中的重要性。