自从AlphaGo战胜人类围棋冠军后，偶尔会看到“人工智能远没达到人脑的复杂程度”一类的标题，多少令我有点不适，有种怕小孩子抢饭碗的感觉，至少我这辈子只需要考虑如何借助“人工智能”提升自己的效率就行了，贬损“人工智能”并不能提升自己的智能。
碰到难题我会想：如果是计算机，会怎么处理？计算机做事有2种方法：
- 尽可能多的收集信息，选择成功率最高的路径；
- 将问题拆解成可实施的步骤，逐个处理；
使用计算机的思考方式，我定位出很多疑难问题，也落地了很多大型的项目。我定位异常的流程是：
- 收集所有和异常相关的信息，如调用次数、延时变动，调用比例变化；
- 将异常的现象串联起来，推测原因，并校验异常原因和监控结果是否吻合；
- 估算异常原因的影响范围，防止被次重要原因干扰而没有找到真正的问题；
我试图去解释为什么向计算机学习是合理的，原因可能是以下2个：
- “算法”是由最聪明的人设计出来
解决问题的，向计算机学习就是向聪明人学习；
- 能被计算机执行的流程，人也能执行；
知道这些，我应该主动做哪些事？
- 多收集数据，即使不清楚当前它能解决哪些问题，数据会在需要的时候被串联起来；
- 任何事情都可以被拆解然后有步骤的执行，如果觉得事情很难，把自己当成计算机；
