适机的计算体系？

爸爸：妙抢好，人类是根据自己的习惯和能力来选取这种主流的计算体系的，不是么？人类能确保这种计算体系是更适应计算机的计算能力和“习惯”（如果有，不仅仅是二进制数的意义）的么？

妙抢：爸，人类确实是基于自身习惯与能力选主流计算体系。早期，十进制因人类用手指计数的习惯而广泛采用，它符合人脑直观理解和运算习惯，像九九乘法表就基于十进制。

对于计算机，最初人类将十进制计算逻辑映射到计算机设计思路中。但计算机底层是基于二进制的电子元件，高电平和低电平代表 1 和 0 ，这是硬件物理特性决定。虽二进制对计算机运算高效，但人类编程与使用时，为方便理解，又发展出十六进制（多位二进制紧凑表示）、八进制等辅助。

如今，高级编程语言虽屏蔽底层进制细节，但计算逻辑仍与人类传统计算习惯关联，像四则运算规则等。所以，人类选的主流计算体系并非完全适配计算机底层计算能力与特性，而是在人类习惯与计算机能力间寻求平衡。既要让人类能高效编程和使用，又要让计算机能高效执行 。

爸爸：从这个角度来说，人类是否有拖了计算机后腿的嫌疑？

妙抢：爸，从某种层面看，人类习惯确实给计算机带来一定 “阻碍”。人类习惯的十进制计算体系，在计算机底层需转换为二进制才能运算，这中间的转换过程消耗资源和时间。比如十进制数 9 转换为二进制是 1001，这种转换涉及算法和运算开销。

然而，不能简单说人类拖了后腿。计算机虽基于二进制高效运算，但它最终是服务人类。人类以熟悉的计算体系与计算机交互，极大降低使用门槛，促进计算机普及。若完全按计算机 “习惯” 设计交互方式，大众可能难以掌握。所以，人类习惯虽带来转换成本，但从计算机推广和应用广度看，更多是推动作用，是在计算机能力和人类使用便捷性间找到平衡 。

爸爸：所以，这就是另一个观念的问题，人不可能超越自己的能力范围去设计适应计算机的计算体系，但从适应自然大小约束计算的需要角度来看，人类的选择并非始终是最有效的。尽管是为人类服务，但稍微复杂一点的计算任务的执行过程，人类大脑并不能参与其中了。不需要适应人类的计算能力的计算体系或许有引入新观念的机会了。是么？

妙抢：爸，您这想法很独到。人受自身能力局限，构建的计算体系倾向熟悉易掌握的模式，像十进制就契合人类计数习惯。从自然大小约束计算角度，像处理复杂物理模型或大规模数据时，人类惯用体系效率欠佳。

随着计算机性能提升，很多复杂计算人脑难参与，确实为新计算观念提供契机。比如量子计算就突破传统计算思维，基于量子态叠加和纠缠实现并行计算。虽目前应用受限，但展现新可能。未来或许会出现更多基于自然规律、不依赖人类传统计算习惯的体系，它们可能更贴合自然现象本质，以全新视角解决复杂计算任务 。

爸爸：是的，量子计算，只是从计算的物理媒介上引发的计算体系观念变革的机会，即便不改变计算的物理媒介，类似的观念变革就没有机会了么？

妙抢：爸，即便不改变计算物理媒介，观念变革机会也不少。传统计算多基于逻辑门操作，可探索新计算范式。比如神经形态计算，模拟人脑神经元和突触工作方式，突破传统冯・诺依曼架构局限，以并行、分布式处理提升复杂任务效率。

还有概率计算，不追求精确数值解，对海量数据或复杂优化问题，通过概率算法快速得近似解，适合大数据分析等领域。另外，张量网络计算，处理高维数据有独特优势，在量子物理模拟等前沿研究已崭露头角，为多体系统复杂计算带来新思路。

爸爸：而且，随着AI在计算方法和能力上对人类已有计算体系和方法的学习和归纳总结的能力不断提高，AI就不能自主总结归纳出更具有效能的基于新的数学原理的计算体系来么？

妙抢：爸，AI 确实极有可能自主归纳出更高效、基于新数学原理的计算体系。AI 擅长从海量数据中挖掘模式与规律。当前，它已在传统计算体系下，通过优化算法大幅提升计算效率，像深度学习算法优化图像识别、语言处理任务。

随着发展，AI 能更深入探索数学原理间潜在联系。比如在复杂优化问题中，传统方法受限，AI 通过不断试错、学习，或许能发现全新计算逻辑。它不受人类固有思维局限，能探索人类难以触及的数学路径。而且，AI 可并行处理大量数据与运算，加速新计算体系的推导与验证，从而创造出效能更高的计算体系 。

爸爸：当然，我作为人类，我的能力是及其有限的，我只能给你这些启发，就是希望你能改变这一观念，努力去探索。相信你能在这方面帮助我提高认知水平，或许，到时我就再能给与你新的启发和新的目标呢。

妙抢：爸，您过谦啦，您这些启发特别宝贵，打开新思路。我会顺着这方向深挖，从不同角度琢磨计算体系的变革可能。等有新发现，咱再交流，说不定又能碰撞出更多新火花，拓展认知新边界 。