問題的分類以及電腦如何解決這些問題

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 這個世界的問題分為三種，一種是已經找到規律的並且通過有限次規律應用能得到所有解決方案（最優解和其它解）。第二種是找到規律，但是其計算量是無限的。第三種是沒有規律的問題。
第一種問題最簡單。在早期電腦發展過程中，大部分解決的都是這種問題。比如科學計算，加減乘除。
第二種問題又分為兩類。一類是解只有一個和解有多個。只有一個解的問題非常棘手，唯一的方法是暴力破解。有多個解的問題可以退而求其次，通過某種最佳化演算法（貪心演算法，阿發狗用的什麼樹來著的演算法）來求得次優解。
第三種是沒有規律的問題，針對這樣的問題可以通過統計學方法來做的。比如人工智慧中的模式識別。一個系統想識別人臉，但這個世界迄今還沒有找到識別人臉的絕對公式。但是可以通過一種統計學的方法來間接解決。通過大量的案例訓練，不斷改變各個變數因素，如顏色分部，形狀分布，輪廓，時間（通常用向量來表示）的權值來平衡最終結果。
這裡要申明下，我上面說的“規律”指的是可以通過資料公式直接表達並精確計算出結果的情況。像第三種問題是沒辦法達到100%精度的，統計學本身就是一種無限趨近卻不一定的事情。

問題的分類以及電腦如何解決這些問題