2.3　《易经》思维与计算机学科发展

为了清晰描述《易经》思维与计算机学科发展的关联，我们从计算机学科发展的基础即二进制数的产生出发，再进一步描述计算机学科中的理论基础布尔代数和图灵机与《易经》思维的对应关联，最后简单描述当前计算机学科最热门话题即大数据和人工智能及与之对应的《易经》模型和思维方案。

二进制是计算技术中广泛采用的一种数制，二进制数是用0和1两个数码来表示的数，它是18世纪的德国数理哲学大师莱布尼兹发现的。1701年他写信给在中国的法国耶稣会士白晋（Joachim Bouvet，1656—1730）告知自己的新发明，白晋向莱布尼茨介绍了《易经》和八卦系统，它也是建立在阴阳两个符号基础上的符号系统。二者非常相似，这令莱布尼兹很吃惊，他深信《易经》在数学上的意义。1703年他在欧洲撰写了第一篇《易经》评论，认为它证明了二进制数和有神论的普遍性^[4]。19世纪爱尔兰逻辑学家乔治·布尔（George Boole，1815—1864）将对逻辑命题的思考过程转化为对符号0和1的某种代数演算，0或1是基本算符。布尔代数中的变量代表一种状态或概念存在与否的符号^[5]。如同《易经》中阴与阳的概念，其中阴为0，阳为1，表示事物的性质。布尔代数广泛应用于电子学、计算机硬件和计算机软件等领域的逻辑运算中，可用于实现对逻辑的判断。

艾伦·图灵（1912—1954）在1936年提出了一种抽象计算模型——图灵机（Turing Machine）^[6]，即将人们使用纸笔进行数学运算的过程进行抽象，由一个虚拟的机器替代人们进行数学运算。图灵机主要是给出了可计算性判定问题，著名的邱奇-图灵论题是：一切可计算的函数都可用图灵机计算，反之亦然。在本书作者的《易经》计算机系统模型论文^[7]中也指出，《易经》的第四十解卦给出了可计算性判定模型与图灵机相关联。解卦模型从更高的哲学角度给出一般问题的“解”，也包括计算机算法的可解性。

在2007年，图灵奖获得者詹姆斯·格雷提出了科学研究的第4范式^[8]，强调了数据思维，它是大数据处理的一种哲学理念。大数据思维就是从数据中发现现象和规律。针对大数据的4种特性（Volume，Variety，Velocity，and Veracity，简称4V模型）^[9]，进行阴阳划分和对立统一抽象，可形成《易经》的八卦模型^[10]。通过《易经》的象、数、理的推理方法，可以从大数据抽象《易经》模型出发，到确认卦象之间的相互关系，最后可从六十四卦的《易传·彖传》和《易传·象传》以及《爻·辞和象》中得到规律的启示和知识。

近年来，计算机学科中人工智能技术发展非常迅速，人工智能领域的基础特性包含不确定性、模糊性与概率选择，强调变化思维，这正是《易经》模型和推理所具有的特性。《易传·系辞》中曰：“穷神知化，德之盛也。”“穷神”就是指通过智能深度学习和模拟比较，才能穷究事物之神妙。“知化”就是指了解和掌控事物之变化规律，制定各种概率方案，而基于《易经》的计策体现了人类智慧的结晶。作者已在多目标优化论文^[11]中，论述了《易经》模型与思维同人工智能方法的关联。

如上一节所述，《易经》“曲成万物而不遗”，计算机学科发展的“万物”都有对应的《易经》模型和思维方案。通过阅读本书的策略三十六计和算法三十六计，可以有更多体验。