计算理论研究的是可计算性问题。当碰到一个问题，我们通常会直接设想去解决，叫做埋头拉车。对于真正的难题，在试着去解决之前，我们可能会提出三个疑问：这个问题能不能被解决；如果能被解决，容易还是难；如果难，有多难。计算理论研究可计算性问题，实际就是研究第一个疑问——问题能不能被解决。假如在理论上不能被解决，人们只有想其它办法，比如采用概率。另外，人们如果碰到一个问题，寻找不到出路，那就用理论分析。如果通过理论分析，发现还存在解决办法，这显然可以增强寻找解决方法的信心。

       与人工智能等热门来说，计算理论很枯燥，研究的人很少。不过计算理论真得很重要的，特别是一些重大问题。20世纪国际上有7大数学难题等待解决，Ｐ与NP问题其中一个。P与NP是计算理论里面的一个核心问题。计算理论的思考方式有助于我们思考现实的问题，下面举例来说。

      1、计算机安全问题。 计算机病毒、木马都是一段程序代码。我们很自然会想：有没有一个天才的程序员开发出一段特别的程序。这个程序能够检查所有的文件。在检查完文件后，即可判断是不是病毒或木马。计算理论会告诉我们，不存在这样的算法。唯一能做的事情就是在病毒或木马发作后，通过人工判断确认。病毒或木马发作后，根据发作的“病毒或木马”中的程序代码，进行匹配。

       因为没有此类算法，防病毒软件会做一些工作，就如同在窗子、门上挂上警铃，只要有开窗、开门的行为就报警，不过也只是报警。我们用电脑的人有时候也无奈，同意还是不同意，都很纠结。

    2、管理问题。大型企业一般选用层级管理。层级管理加上流程化、正规化，形成了管理制度。那么这些制度有没有问题，有没有弱点？我们可把管理制度当成算法。通过计算理论，可以推断出优点、弱点及能力边界。比如这次新冠肺炎疫情在西方爆发最大可能是管理问题。本来中国先爆发而且得到有效控制，为西方国家提供了准备时间。西方领导者不见得不想，但无能为力，因为涉及到管理制度本身的问题，也就是算法本身的局限。

       在大型企业中，各种制度健全，实际有很大局限性。为了弥补局限，最多的方法就是开会。领导会多，原因也在这里了。是不是“会议”能够完全弥补？实际上会议也有局限性。

    3、金融系统问题。货币在经济生活中的重要性是毋庸置疑的。经济社会的运转基础是货币、金融系统。货币、金融系统也是一套算法，其能力必然有限制。比如三角债问题，单纯依靠货币制度就无法解决，需要人为干预。

    4、人类自身免疫问题。对于新冠病毒，人类免疫系统为什么需要等一段时间才能造出抗体？我们希望“病毒一进入人体还没干坏事，就能被抗体处理”，有没有可能？我感觉是不可能的。类似计算机病毒，在病毒没有做坏事之前，没有算法能判断出是不是病毒。病毒只有干了坏事，才能根据病毒的某个特征来判断病毒。

   5、 预防罪犯问题。现在法律只有在罪犯有了行为之后，才能够进行阻止和惩罚。那么有没有一个算法，能够根据犯罪分子的动作预先判断出犯罪分子？应该没有。当一个犯罪分子做了坏事，就根据监控录像找来。根据面相等外在特征判断寻找犯罪分子。计算机病毒杀毒软件用这种办法，人类免疫系统也是用种办法。

   6、人工智能的终极问题。这个问题有点大，先说说机器人对人类可能的威胁。这实际是一个算法问题。古代战争，谋士们坐在一起，谋划战争，类似在下一盘棋。只不过大地为棋盘，军队为棋子，没有悔棋。这盘棋的规则就是大自然定的规则，比如军人需要吃饭、需要休息，大地之上有河流、山川。下棋就是算法问题，只不过实际战争考虑的因素更多。面对生死存亡的对抗，比最强大的一面，也比最弱的一面。人类在地球上不是和平出现的，而是几十万年，几万年竞争对抗的结果，而算法是中心。根据考古，尼安德特人体格健壮，而后来的智人要差很多。如果个体打架，智人肯定要输。智人与狗、老虎、豹子打架，肯定也是输。那么智人为什么能够成功？在于智人作为一个群体，考古人员认为智人因为有了复杂的语言。聪明的个体，加上复杂的语言，即使产生更优秀的算法，也就带来了压倒性优势。再回到机器人的威胁问题。从某一方面来说，单个机器人的某些能力可轻松战胜单个人。从更大场景来说，机器人会不会威胁到整个人类？还要从算法理论上考虑。机器人与人类相比，在算法上有没有理论限制或者理论缺陷。如果没有，将来机器人就会威胁到人类自身，现在只是时间问题。