计算机病毒危害案例今天的推送来自 陈安歌 读者的投稿，原文载

侃这些作铺垫，想必唤起了一些朋友的回忆，我当年泡论坛时，熬夜刷插件游戏的对战排名。当时那个插件游戏是很多经典的简化版，人机或者对战，加经验升级，每级加天赋点提升攻防速暴击，概率掉武器装备。由于是插件，图案像素低，极其简陋，这也是记忆尤深的原因之一。那时候游戏附带一个，只能看到10条信息，历史记录会被新信息替代掉，颇有点那么“阅后即焚”的意味，我那时三更半夜和某个兄弟在感慨人生，然后就聊到游戏设计的算法上：

——攻击、防御应该是一个层面，一个维度

比如加1点攻击，攻击数值+5

对战时，给对方伤害+50

——但是暴击不一样，像概率

10级时打100次能有10次出暴击

暴击加点后，100次能出12次

——对，如果普攻加点

假设暴击=普攻伤害值*150%，

就是提升的普攻，伤害值上+50%

攻击防御是简单加减法，暴击更像乘法

——前期从绝对数值上看，加点给普攻、普防更合算

——没错，至少到20级以后，堆暴击

这种游戏是最简单设计

你知道么，有时玩儿游戏真正乐趣在于，推断他背后的计算公式

然后打出很炫的效果，比如堆到刚好的数值，丝血过boss

玩着游戏，心里装的是算法。时过境迁。

回到主题，我就以当下的热点之一来举例。

前不久甫一出世就攻陷朋友圈的小程序游戏“跳一跳”大概是怎样的一个算法呢？

Step 1

其一，跳的距离是与时间相关的函数，而且凭借直觉推测，是和时间的a次方呈正相关，大约取值1<a<2（完全是直觉，这里并没有严谨的实验验证）；

其二，随着分数的提升，下一个平台可能面积更小，或者是距离更长。面积小难以跳到准确位置，距离长对蓄力时间要求控制更精确。下一个平台的样式很可能是与当前分数/已经跳过平台个数呈现正相关的函数，而且里面会含有一定随机概率部分。

Okay，游戏是算法。计算机病毒危害案例这个非常容易理解，那么我们再进一步，做个过渡：

Step 2

但是这个虚拟人明显是“低智商”，Ta只会玩“跳一跳”，换个场景便无所适从。计算机病毒危害案例而且缺乏交互，“跳一跳”的下一个平台可以被识别，识别后无需再做出判断。相比起来，AlphaGo就要智能很多，下棋是对弈，你永远不知道面前的人下一步会做怎样的决定，每一次计算，都是“见招拆招”。所以，到这个微妙的程度，我们是否可以说，在对弈这个范围内，AlphaGo是有意识的，Ta会为了胜利这个目标，思考判断，根据以往的学习经验积累，在每一个时点都以将来发生的所有可能情况为目标，作出局部最优选择？

Step 3

大胆想象，再进一步。我们人类本身是不是也可以看做一种算法？

可能一时之间，这种主体换位让人实在难以接受，我们不妨从生物学角度，循序渐进：人体的大部分机能取决于基因，基因编码就像是一套算法，譬如我们的心跳，内分泌系统反馈平衡机制等，这些基本不受我们主观想法控制。而那些我们下决心做的事情呢，比方说早起、读书？只不过这是更为复杂精密的算法，简单如AlphaGo在对面棋手给出回应后的应对，我们也可以将这些行动看做我们对社会人文大环境的一种应对，无非仍然是在以往学习积累的经验里，做出一个判断（输出结果），并付诸行动（执行指令）。

那么无机的算法能不能实现繁殖功能呢？我认为未来可期。计算机病毒是个极端的例子，然而类比人类所能做到的生物学基因改造，技术水平发展完全可以把计算机病毒自我复制的能力嫁接到正常算法的“基因”之上，到那个时候，我们还敢言之凿凿地讲无机的硅算法一定比不上有机的碳算法吗？至少我不敢下定论。

每天早起，看元嘉晨读的分享，我们共同学习。

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