NP完全问题

一般的人工智能问题都属于NP问题，在计算机上难以找到一个在多项式时间内可求解的确定性算法，但是这些问题恰恰是人类智能所擅长的，可以轻而易举的找到可能的解。 
　　我估计问题出在这里，人类理解问题的意义，理解它的推理规则的意义，能够比较容易的发现这类问题的某种性质，这些东西就是通向可能解的路径。 
　　比如数列1，2，3，4，5，……，人能够从这个数列中抽象出某些性质，它们都是整数，都是自然数，都大于0。如果问计算机这样的问题，自然数中有没有一个数小于0？计算机是不是要穷举所有的自然数，然后才能得出任何一个数都不小于0的结论呢？这种穷举也没有个尽头。每一个数对于计算机而言没有任何意义，它处理任意两个数的过程完全没有区别，或者说每一个数对于计算机来说都是“各向同性”的。 
　　人对于数字的感觉不是“各向同性”的，数学具有多少、大小等各种与生活经验相关的信息，人从这些信息中完全可以抽象出足够的数论性质。 
　　所以我有一种猜想，算法与算法处理器必须相关，这样算法处理器才能从算法中提炼某些性质，一旦能够做到这些，算法处理器就相当于“理解”了算法的意义。AI因斯坦