回顾人类历史，计算机的出现和进化对人类的进程造成了多大的影响？
早期的计算机，那些庞大的、需要专用房间才能容纳的“巨无霸”，虽然与我们现在口袋里的设备相去甚远，但它们却播下了革命的种子。它们最初多服务于军事、科学研究等领域，承担着枯燥但至关重要的计算任务。例如，第二次世界大战期间，对复杂弹道计算的需求催生了ENIAC等早期计算机的诞生。这些机器的出现，将过去需要数周甚至数月才能完成的计算任务，缩短到了几天甚至几个小时。这不仅仅是速度的提升，更是对人类认知边界的拓展，让科学家和工程师能够以前所未有的方式解决难题，加速了新理论的验证和新技术的研发。
随着晶体管和集成电路的出现，计算机的体积急剧缩小，性能却呈爆炸式增长。这便是我们熟知的“摩尔定律”的魅力所在。从大型机到小型机，再到个人电脑（PC）的普及，计算机开始真正走进普通人的生活。个人电脑的出现，极大地 democratized 了信息处理和创造力。过去只有少数专业人士才能接触到的强大计算能力，如今普通人也能拥有。写作、绘画、音乐创作、信息检索……无数过去受限于技术和成本的活动，因为个人电脑的出现而变得触手可及，极大地激发了全民的创造力和生产力。
互联网的诞生，更是将计算机的影响力推向了一个全新的维度。当这些拥有强大计算能力的设备连接在一起，一个全新的信息宇宙便由此诞生。信息的传播速度和广度得到了前所未有的解放。知识不再局限于图书馆和大学的围墙，任何人都可以通过网络获取全球的信息，学习任何感兴趣的知识。这种知识的普及，为教育、科研、商业等各个领域带来了颠覆性的变革。
进入21世纪，智能手机、平板电脑等移动设备的出现，将计算能力和互联网连接能力彻底融入了我们的日常生活。我们不再需要坐在固定的桌子前才能使用计算机，而是可以随时随地获取信息、进行交流、完成工作。社交媒体的兴起，改变了人与人之间的沟通方式，形成了全新的社会交往模式。电子商务的蓬勃发展，重塑了商业的形态，让全球的交易变得更加便捷高效。
更令人惊叹的是，计算机科学的进步催生了人工智能（AI）。从早期的专家系统到如今的机器学习和深度学习，AI正在以前所未有的速度学习和进步。AI的应用已经渗透到医疗诊断、金融风控、自动驾驶、语言翻译、内容生成等各个领域，不仅提高了效率，更是在某些方面超越了人类的表现。AI的出现，正在重新定义“智能”本身，并引发着关于未来工作、伦理道德和社会结构的深刻思考。
计算机的演化，同样深刻地改变了科学研究的范畴和方法。大数据分析、高性能计算、虚拟仿真等技术，让科学家能够以前所未有的精度和规模来模拟复杂系统、分析海量数据，从而加速了在物理学、生物学、天文学、气候学等众多领域的突破。基因测序、药物研发、新材料设计，都因为强大的计算能力而变得更加高效和精准。
然而，计算机的进步并非全然是阳光普照。信息安全、隐私保护、数字鸿沟、算法偏见、以及AI可能带来的伦理困境，都成为我们必须正视的挑战。信息爆炸带来的焦虑、沉迷于虚拟世界的现实疏离，也都是计算机技术发展过程中伴生的阴影。
总而言之，计算机的出现和进化，是一场深刻的、全方位的社会革命。它极大地提升了人类的生产力、创造力、认知能力和沟通效率，重塑了经济、文化、教育、科学、政治等几乎所有人类活动的模式。它让我们能够以前所未有的方式理解世界、改造世界，也迫使我们不断反思自身，并在拥抱技术进步的同时，审慎地应对它带来的挑战。计算机的故事，远未结束，它仍在以我们难以想象的方式继续演化，并将继续书写人类历史的未来篇章。
网友意见
不是……这玩意儿能回顾吗？这不才刚刚开始吗？
既然没法回顾，我就跑个题，“展望”一下算了。
我认为，计算机相对于人类大脑，它会在三个方面拓展我们的思维，使得我们触及更高维度的知识。
第一个方面是精确性和逻辑性。
人脑其实是非常不精确、没逻辑的；绝大多数人仅仅是硬生生用神经网络拟合出了逻辑的表象而已，实际上连初中数学（欧氏几何学）的逻辑都理解不了——常混知乎或其它各大论坛的应该明白我说的是什么。
哪怕是天才的大脑，也不可能像计算机那样进行长期的、精确的、无错的、冗长的数理逻辑计算。
而计算机就能在这方面给我们一个补充：这就是计算机辅助证明、计算机仿真。
举例来说，哪怕最好的电子工程师也不敢断言一块巴掌大的分立元件线路板工作起来是什么样子、是否每个部件都能正常工作；而电路仿真系统却可以直接告诉你电路能否正常工作。
类似的，过去造音箱，只能设计师凭经验选型、然后造一个出来听听效果，不行就重新造。现在呢，你设计箱体，输入电脑，电脑帮你分析声波在箱内的多次反射、干涉，然后告诉你这玩意儿行不行、哪里有缺陷……你只要在电脑上调整模型就好了。
更大的，比如汽车设计，过去得造十几辆甚至几十辆不同的原型车，一辆辆撞毁、收集数据，这才能造出符合碰撞安全标准的车子——原型车没法用流水线造，造价非常高。这样撞下去，业界最大的公司都玩不起。但通过计算机仿真，我们就可以不造车就知道车子的安全性——最终只需造一两辆原型车，撞一撞验证下是否存在未能输入计算机的薄弱点即可。
再比如，核试验，采集了足够数据之后，完全可以计算机仿真，没必要真的造出来炸掉了。
然后，计算机证明……比如著名的四色问题就是靠计算机证明才解决的。
归根结底，我们人类的推理能力很弱鸡，处理不了太过复杂的问题。而在计算机的帮助下，我们终于可以进行更为复杂的推理了——当然，这个领域只能说是刚刚起步，还有极大的发展空间。
注意，这并不是无关紧要的小事。这是弥补了我们思维缺陷的一件大事：靠我们永远无法理解的东西，在计算机的帮助下，有了理解和解决的希望。
第二个方面的海量信息的可靠存储与检索。
同样的，人脑的记忆精确度和长期有效性极差。
事实上，哪怕昨天的事，很多你也已经回忆不起来了。
更久远的……美国有个丑闻：一些人通过诱导，使得不少小女孩“回忆”起小时候被父亲性侵，使得许多并无犯罪的父亲锒铛入狱。但之后，科学家发现，只要方法恰当，几乎可以在受试者脑海中“植入”任何记忆——包括把一个好父亲塑造成强奸幼女犯。
类似的，我曾经花很多时间读了许多唐诗宋词，自己还买了本《婉约词》没事就拿起来读。结果遇上人生坎坷，昏沉了一年不到，统统忘记了。但实际上相关记忆还在，读到时有感觉，知道说的什么；但专门回想……那是一点线索没有。
换句话说，人脑不光信息存储精度可疑、容易被欺骗，检索也存在很大问题。
而计算机不存在这个问题。只要存储方法得当、索引做的好，敲对关键字就给你精确数据。
过去，文科研究，博闻强记是必需天赋；但现在，再好的记忆力也比不过搜索引擎——当然，顶层的数据组织、各种数据的内在联系，这些还是只有专家能做。
更为强大的辅助记忆和检索能力，必将带来相关领域的深刻变革——现在，仅仅是为这个变革埋下了伏笔而已。
第三个方面的海量状态的迁移演化。
这在过去，是极少量天才隐隐有所感、但却表达不出来的东西。
这东西有多难呢？难到连爱因斯坦、薛定谔这种超高智商的天才都意识不到、理解不了的程度——这才造就了“上帝不掷色子”这句名言。
但实际上，还原论太简陋了。哪怕三体、双摆，都会造就混沌。
而更大量的、遵循简单规则的简单系统构成的网……甚至能“涌现”出——智慧！
我们现在才刚刚抓到这个领域的小辫子，尚无法形成任何确定的东西，包括方法论。
我们只知道，如此漂亮、而且花样无穷无尽的图片，竟然来自一个简单的公式：
图片来自： [R可视化] 数学的美 - 曼德勃罗分形图(Mandelbrot set) - 知乎 (zhihu.com)
——你看，过去爱因斯坦都捉摸不到的东西，现在，能用图片展示在眼前。
——我们，用计算机升级了我们的大脑，使得我们终于可以捕捉和研究那些“玄而又玄”的东西了。
不。分形／涌现并不仅仅存在于分形图中。
事实上，我们能从ＤＮＡ序列长成章子怡、刘亦菲，我们的神经网络能够出现智慧，秘密都来自于“混沌”和“涌现”。
甚至于，量子世界的多世界理论，归根结底说的也是混沌与涌现……
过去几千年来，我们几乎从未摸到过这个门槛，更不要说证明了。
而现在，我们有了ａｌｐｈａ ｇｏ／ｚｅｒｏ。
我们证明了智慧的由来，但我们还是完全无法理解它究竟是怎么来的。
不过，起码现在，我们已经知道，这个奥秘就藏在混沌和涌现中——我们通过分形数学，抓到了它的皮毛。
想继续研究下去，计算机必不可少。
甚至，传统计算机都不够用，可能量子计算机才是入门门槛。
为什么这么说呢？
因为，混沌领域一个很不起眼的入门问题，湍流，就已经不是计算机能解决的了。计算量太大。
后来space ｘ套了个神经网络，这才跑了个有点样子的模型出来——但神经网络恰恰又是一个混沌问题：这还真是“用魔法打败魔法”啊。
想要不依靠魔法、清清楚楚算明白，那量子计算机必不可少——但哪怕算出来了，凭人类的大脑，也大概率没有丝毫理解的可能。
这种对我们极限能力的拓展，使得有计算机的人类和没有计算机的人类完全可以说是两个物种。
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