你可以说，万物还是万物，为什么非要说是算法呢？
科学的发展，一直尝试用简洁优雅的公式来描述一个事实的真理这样的形式，我们也有能力逐步建立这样的一个通用的模型。
这个主题很难讲，因此我在发布了第三章后，再来重写的第二章。我想从人类本身开始说起，来争取达成“万物皆算法”这个重要的基础共识吧。
人的大脑是我们觉得非常复杂的一个物，人体有大约500亿个神经元，大脑有大约1/5，即100亿左右。
目前的 Intel 主流的民用 CPU i7系列，晶体管的数量已经达到十亿级了，NVIDIA在2017年2月份发布的GTX TITAN显卡，其GK110核心已经达到了70.8亿个，百亿级晶体管的CPU，届时每个晶体管之间的距离只有几十个原子的宽度那么长，而且指日可待。
百亿级的晶体管，和百亿级的神经元，这时候将有机会用算法的模式来模仿我们的大脑，当然不是完全简单照搬，应该会是电脑会弥补人脑的缺憾，人脑也会弥补电脑的不足。
人类DNA基因的数据量有多大呢，大约60亿，也就是每个人类个体，可以用百亿级（10G）的数据来记录，和一个经过压缩的1080P分辨率的电影差不多大（十几个G）。
人眼睛能看到的像素总量大约是6亿，每秒能识别大约30帧，也就是人的眼睛每秒收到的信息大约160亿，当然大多数信息被忽略了，有些特异功能的能处理更多信息，《最强大脑》里面有不少类似的例子。
普通人脑的存储容量有多少？（网络文摘）
记住4万的单词，容量大约30M。
记住500个知识点，容量大约1M。
记住规则数百条，容量大约1M。
记住几万个事件，容量大约5M。
记住人脸大约200个，20M。
记住其他...
文摘的意思是，普通人脑大约百兆的存储能力。
我查了下写这篇文章的电脑的存储能力，固态硬盘200G，机械硬盘2T，分别是人脑存储量的2000倍和2万倍。
所以我们越来越不记忆东西了，我们需要记忆方法，快速获得数据的方法，这个是电脑远远不及人脑的地方。
当我们用数据和算法来看我们自己，我们会有一个新的角度，这个角度很重要，对于我们认知新的时代-人工智能时代尤其重要。
