除了阿里巴巴外，还有什么好的外贸平台么？

福步外贸论坛，供参考

还有亚马逊呀，现在很多电子商务都是在亚马逊上做电商的。就拿莆田鞋而言，就是在亚马逊上发布作品，进而卖给外国人的。

3月份是阿里巴巴每年的新贸节，3月份就要结束了，旺季还是那个旺季，但是阿里巴巴已经不再是以前那个阿里巴巴了。

阿里巴巴作为国内最大的外贸平台，近一年频繁爆料越来越多。总是有相关的业务员在问：阿里为何和以前不一样了？还值得我们投入这么多的时间和精力成本吗？

如果你也有这样的疑惑，这篇文章帮您理清思路！

一、阿里国际站把很多商家逼上绝路了吗？

来源网络平台截图

阿里巴巴的优势自不必说，相比分析优势而言，明确其劣势有助于我们做最精准的打算。大概整理了6条，大家普遍观点一致的。

当然，阿里依然是国内最大的外贸B2B平台，为了做小修小补的运营优化，获得更多有效询盘和客户沟通。

长期来讲，依赖单一平台，对公司来讲收益不成比例，且安全边际太高；对外贸业务员来讲，能力发展受限，技能得不到锻炼，只会接询盘，没有别的技能，失业风险会慢慢上升。

二、做外贸必备的市场思维方式

不管是公司还是业务员个人，都应该放大自己的格局，从多重市场思维的角度去反思怎么做外贸。其实做外贸不外乎下面几个问题：

我的潜在客户在哪里？（除了B2B平台）

我如何在有限的时间内高效地触达他们并且触达的尽可能多？

我该向我的潜在客户展现什么信息来获得初始兴趣，建立信任和沟通？

这几个问题，第一个问题背后是 渠道 ，第二个问题背后是 工具和运营方法 ，第三个问题背后是 营销和销售信息呈现 。

从这几个问题出发，我做了下面的这个思维导图，涵盖了不同渠道的营销体系。很明显，阿里巴巴平台只是其中的一个渠道，除了阿里巴巴，还有很多渠道选择，关键是掌握不同渠道的运营方法和工具有效使用。

知道了这么一个外贸营销体系以后，我们可以逐一去分析不同渠道的玩法的细节。很多时候，细节决定一切。

1 比如， 谷歌搜索开发客户 这个渠道 。

谷歌搜索的终极目的是找到客户的，主要是邮箱。所以这样可以延伸关键词。可以是产品+buy, (产品+trade, + importer, +supplier, wholer saler, dealer ) + email邮箱也有不同啊，可以把email 换成 hotmail, gmail, aol, 或者yahoo 等通用邮箱。

那想要搜当地的客户的邮箱呢？用当地的域名后缀+产品+email 德国网站的末尾是de, 法国是fr, 澳大利亚是au 模板是 de+产品+email; fr+产品+email; 注意前面有“” 哦。

然后最基本的谷歌语法要会：

site： 可以限制你搜索范围的域名

inurl： 用于搜索网页上包含的URL，这个语法对寻找网页上的搜索，帮助之类的很有用

intext: 只搜索网页部分中包含的文字(也就是忽略了标题、URL等的文字)

intitle: 查包含关键词的页面，一般用于社工别人的webshell密码

filetype： 搜索文件的后缀或者扩展名

intitle： 限制你搜索的网页标题

link: 可以得到一个所有包含了某个指定URL的页面列表

这些对熟悉谷歌开发客户的业务员来说是基本功，但依然有很多人对基本技术了解不足，何谈开发客户。

2在比如谷歌旗下的 谷歌地图开发（地址： 4mcn/pOyvH ）

最基本的要懂得谷歌地图开发客户的原理是什么，为什么可以可以开发到优质客户。

要想获取谷歌公司的标注，必须通过企业邮箱，负责人电话，网站等企业资质进行谷歌公司验证。并且要填写相关产品，行业，网站，以及具体功能描述。所以我们就可以通过关键词，然后去批量搜索到很多相同类型的采购商。

谷歌地图开发客户，其实一直都有很多人在用，很多外贸公司在国外都有自己的驻点，派业务出去做地推，其实说白了就是看着地图然后一家一家去上门拜访，虽然是非常传统的开发客户的方式，但是还是非常有效的方式，这种属于投入了一定有产出的方式，就是比较依赖业务员。

当然如果不想去地推的话，就可以尝试下上面的谷歌地图的软件开发，这个可以直接定位到客户，可查看到客户的实景，是非常精准的一种开发客户的方式了，而且投资也很小，性价比也是非常高的，可以看到海关数据判断客户情况，算是一种不错的精准营销的平台了。

开发客户的途径确实有很多，比如现在非常流行的 社交营销，whatsapp营销 等等，都是可以找到很多的精准采购商的，这个时候就需要你自己多去学习，去适应开发客户的一个潮流，你能跟得上国外客户的步伐，还怕开发到不到客户吗？

大部分客户开发做得好的外贸公司，都是多条腿走路，不会过于依赖一个途径去开发客户，所以客户开发途径还是要多了解，紧跟潮流，这样开发客户才会事半功倍，可以节约大量的时间成本以及人力物力财力成本。

所谓的平台，不就是想找客户，把产品卖出去

我简单来分析一下吧，

开发客户开发订单，毫不夸张的讲，有千种万种方式，大家不要被圈住了，毕竟现在的阿里人家自己也在做外贸了

简单分享一种客户开发的方式吧，我自己开发到了客户的

图灵搜：>

这是一款地图搜索的工具，基于GOOGLE地图开发的。

在地图上面的任何一个国家，你只需要定位到相关的城市，输入主题词，点搜索，他就立马会出结果。

可以搜指定城市50公里范围内，你可以自己用下看看。

你是做什么产品的呢？

在用之前，你要先确定好你的目标客户群，

比如: 灯具

那么我可以找国外灯具的中间商，灯具超市，五金连锁店，装饰装修承包商，园林设计，照明电子的工程承包商等等，在这里都可以找到。

网页链接

你可以看看是否可以帮助你。

所有数学问题都可以用计算机来解决吗？

如 上一篇繁忙的海狸Busy beaver 中所展示的，海狸是否会陷入无法停机的无限循环？这个看似简单的数学问题就无法完全用计算机来彻底解决，或者说它是不可计算的。

可计算性是指某个数学问题是否可以用计算机 在有限步骤内彻底解决 。

首先必须是数学问题，而不能是 给我做个汉堡包 这种需要真实的实体变化的问题。

其次必须是有限步骤，如果这个问题的算法远远超过计算机目前可能拥有的计算能力，那么也应该视为不可计算的。

研究问题的可计算性质可以避免浪费时间在无底的坑里面做无意挣扎。

可计算性是针对问题而言的，问题又主要是以下两类：

另外还有 搜索问题Search Problem (在对象Y中是否能够找到符合要求的结构x)和 最优化问题Optimization Problem (多个解决方案中哪一个更优）。

图灵机是一种抽象的计算模型，理论上可以实现无限多种算法，类似的计算模型（功能模型Functional models）还有以下几个，他们都被认为是 图灵等价或图灵完整Turing completeness 的：

如上所示，递归理论起源于20世纪30年代，由库尔特·哥德尔KurtGödel，阿隆佐·邱奇Alonzo Church，罗莎·培特RózsaPéter，阿兰·图灵Alan Turing，斯蒂芬·克莱尼Stephen Kleene和埃米尔·珀斯特Emil Post等人提出。

早在1936年就邱奇和图灵就受到哥德尔的不完备性定理的启发，算法程序不可能正确的判断任意数学问题的真假。后来这个理论就被称为Church-Turing论文，定义了可计算概念的含义：可由算法计算的函数都是可计算函数。

可计算性的提出，也意味着科学家们对不可计算问题的认可，证明了数学中确实存在无法有效解决的问题。

此外还有描述可计算程度的相对可计算性Relative computability 和图灵度Turing degrees。

END

我教你咯，你先去酷Q社区搜索下载个“图灵机器人”插件，然后启用，打开以后，会有个地方要你输入API KEY的，你吧哪个网址里面的apikey后面的代码复制粘贴进前面说的酷Q的图灵机器人插件里面去，就可以咯，然后你要在群里面使用，就在群打钩
至于哪个什么添加好友并发送新手教程的，不用理他

阿兰·图灵（1912—1954）阿兰・麦席森・图灵，1912 年 6 月 23 日出生在伦敦帕丁顿的疗养院。他的父亲曾在印度公务署为英帝国效力，母亲出生在马德拉斯，外祖父是一位工程师，因为在印度修建桥梁和铁路赚了大钱。1907 年，图灵的父母在一艘从印度到英国的船上相遇，同年在都柏林结婚。1908 年年初，他们回到印度。阿兰是他们的第二个男孩，他母亲 1911 年在印度怀上了他，后回英国生产。

阿兰和他的哥哥约翰幼年在英国度过，由一对退休夫妇照顾，父母则因为工作住在印度，这在当时很常见。

1922 年，阿兰进入肯特的哈兹勒赫斯特预备学校学习。他最初的兴趣是地图、国际象棋和化学。期间图灵读到一本埃德温・坦尼・布鲁斯特所著的《每个儿童应该知道的自然奇观》。图灵后来说，这本书开启了他的科学视野，并对他理解人与机器之间的关系产生了更深刻的影响。“显然，人体也是一台机器。” 那本书对此解释道：

“它是一台极其复杂的机器。虽然比任何手工制作的机器都要复杂千万倍，但其本质上仍然是一台机器。有人曾将人体比作一台蒸汽机，但那时我们还不太了解它的工作原理。现在，我们会把它比喻为一台内燃机，就像是汽车、轮船和飞机的内燃机一样。”

20 世纪初，“人体是机器” 的想法被看成是非常无知的，就像现在儿童读物里很幼稚的想法一样。但事实并非如此。在图灵出生前 200 年，法国医生兼哲学家朱利安・奥佛雷・拉・美特利（1709—1751）在其 1747 年的争议性作品 L’Homme Machine（《人是机器》）中，毫不掩饰地描述了人体甚至思维的机械般的工作机制。图灵从小就觉得自己的身体也是一台机器，后来也因探索机器和人类间的联系而被世人铭记。

1926 年，他被一所最古老的英国公立学校舍伯恩录取。图灵在舍伯恩第一学期的第一天被大罢工所阻，不能乘火车去学校，阿兰决定骑车 60 英里上学，这一壮举被当地的报纸所报道。

在舍伯恩，阿兰没能与其他男孩打成一片。他害羞、孤独，似乎总是衣衫不整、墨迹斑斑。“他的所有特征都容易成为笑柄，尤其是他那害羞、犹豫、尖细的声音 —— 不完全是口吃，而是吞吞吐吐，就像在等待一个复杂的程序将他的想法转化成人类语言一样。” 他本可以在学习上表现优异而弥补自己的不足，但事实并非如此。只有在数学上，他才表现出一些智力天赋的端倪。

到了 1929 年，阿兰开始着迷于《物理世界的自然》（1928）一书。这是一本广为流行并极具影响力的书，由剑桥大学天文学家亚瑟・埃丁顿爵士所著，书中探讨了相对论和量子理论的新科学所带来的影响。阿兰同时和一个名为克里斯托弗・莫科姆的同学交往密切，他和阿兰在科学和数学上有着共同的兴趣，而且出生在一个比阿兰家更有意思并兼具科学气氛的家庭。克里斯托弗的外祖父是约瑟夫・斯万爵士，他在 1879 年发明了白炽灯泡，独立于爱迪生的发明。

回想起来，图灵很可能在那时发现了他的同性恋倾向，克里斯托弗是他的初恋。但是没有任何迹象表明，这两名青年之间发生了身体接触，他们一起做化学实验，交流数学公式，并探讨埃丁顿和剑桥大学另一位天文学教授詹姆斯・简爵士所著书中的新天文学和新物理学。

剑桥大学是有抱负的英国科学家追逐向往之地，其在科学和数学上最享有盛名的学院就是三一学院。1929 年 12 月，阿兰和克里斯托弗花了一周的时间到剑桥大学参加奖学金考试，一起沐浴在弗朗西斯・培根、艾萨克・牛顿、詹姆斯・克拉克・麦克斯韦母校的氛围中。他们回到舍伯恩一周后，考试结果公布在了《泰晤士报》上。阿兰没被录取，而克里斯托弗被录取了。克里斯托弗将前往三一学院，而阿兰最大的希望是能争取在下一年入学三一学院或者剑桥的其他学院。

两个月后，克里斯托弗突然生病并在一周内去世，病因是他小时候所感染的牛结核病。他们舍伯恩的一位旧日同窗在信中写道：“可怜的图灵因为这个打击几乎崩溃，他们一定是极其要好的朋友。” 虽然图灵也与其他男人有着更亲密的性关系，但显然他对克里斯托弗的爱与崇拜是其他人所不能比的。

1930 年 12 月，图灵再次参加了三一学院的考试，但仍然未被录取。他的第二选择是剑桥大学国王学院。这一次，他决定专攻数学，全心钻研 G H 哈代的经典著作《纯数学教程》（A Course of Pure Mathematics）备考，这本书在当时已经是第 15 版了。1931 年秋，阿兰开始了他在剑桥大学国王学院的学习。

接来的一年，图灵研究起一本叫做《量子力学的数学基础》（Mathematische Grundlagen der Quantenmechanik）的新书，这本书由年轻的匈牙利数学家约翰・冯・诺依曼所著。20 世纪 20 年代中期，冯・诺依曼曾与大卫・希尔伯特在哥廷根大学一起共事。绝大多数早期量子力学的数学研究工作都是在哥根廷大学进行的。20 世纪 30 年代，冯・诺依曼移民美国并在普林斯顿大学任教，1933 年成为普林斯顿高等研究院聘任的首批数学家之一。现在，通过一些场合，冯・诺依曼和阿兰・图灵的生活开始有了交集。

图灵与冯・诺依曼的第一次见面很可能是在 1935 年夏天，当时冯・诺依曼利用在普林斯顿大学的工作假期来到剑桥大学做关于殆周期函数的演讲。图灵已经熟知演讲的主题以及冯・诺依曼在这方面的研究工作。就在那年春天，图灵已经发表了他的第一篇论文，共两页，讨论了 “左右殆周期性的等价性”（Equivalence of Left and Right Almost Periodicity，伦敦数学学会，1935），推广了冯・诺依曼在前一年发表的一篇论文。

他们都没想到，两人会在次年于新泽西州的普林斯顿再次相遇。

图灵对于数理逻辑这一精妙深奥领域的兴趣可能开始于 1933 年，当时他阅读了伯特兰・罗素 1919 年的作品《数学哲学导论》。书的末尾写道：

“如果有学生因为这本书而迈入数理逻辑的大门，并进行认真的研究，那么这本书就达到当时写作的初衷了。”

1935 年的春季学期，图灵修读了 “数学基础” 课程，授课人是麦克斯韦・赫尔曼・亚历山大・纽曼（1897—1984），其姓名缩写 MH A。纽曼更为人熟知，人们常亲切地称他麦克斯。麦克斯・纽曼名声在外的是他在组合拓扑方面的工作，不过他也可能是剑桥大学在数理逻辑方面最有见识的人。纽曼整个课程的高潮是对哥德尔不完备性定理的证明。（研究生水平的数理逻辑导论课程至今仍然采用类似的结构。

此外，纽曼的课程也涵盖了尚未解决的判定性问题。“是否有一种确定的方法，或者纽曼所说的‘机械过程’，它可以应用于一个数学命题，并得出该命题能否被证明的结论？” 当然，对于 “机械过程”，纽曼指的不是一台机器。机器也许能够进行简单的算术，但几乎不能解决实际意义上的数学问题。纽曼暗指的是后人称为 “算法” 的一类过程 —— 用于解决某个问题的一组明确（但无意识的、非智能的）指令集。图灵开始研究判定性问题很可能是在 1935 年初夏。那时，他已经获得了剑桥大学奖学金，每年 300 英镑。图灵后来说，想到判定性问题的解决思路时，他正躺在格兰切斯特草坪上，这是剑桥学生很喜欢的一个休闲场所，距国王学院大约两英里。

到 1936 年 4 月，图灵把论文 “论可计算数及其在判定性问题上的应用” 的草稿交给了纽曼。

大约在麦克斯・纽曼阅读图灵论文手稿的同一时间，他又收到美国数学家阿隆索・邱奇寄来的短论文 “判定性问题的笔记” 13 的单行本。基于已刊出的另一篇论文，邱奇的文章同样做出了判定性问题不可解的结论。

别人比图灵捷足先登了。这通常意味着他的论文不能发表，注定要被遗忘。但麦克斯・纽曼意识到，图灵的方法更具创新性，并且与邱奇的方法有着很大的差异。他仍然建议图灵向伦敦数学学会提交论文发表。（从发表的论文看，该学会于 1936 年 5 月 28 日收到它。）图灵在 5 月 29 日给他母亲的信上对此做出了解释：

“现在，有一篇论文同时在美国发表，作者是阿隆索・邱奇，他和我做的事相同，只是方法不同。尽管如此，纽曼先生和我觉得，截然不同的方法完全能够让我的论文得以发表。阿隆索・邱奇住在普林斯顿，所以我已经相当确定，我将去那里。”

图灵的论文发表在伦敦数学学会 1936 年 11 月和 12 月的论文集里，1937 年 12 月发表了一份三页纸的修订稿。阿隆索・邱奇在 1937 年 5 月的《符号逻辑杂志》（Journal of Symbolic Logic）中针对这篇论文写了一篇只有四段的评论，其中写道：“一位持有铅笔、纸和一串明确指令的人类计算者，可以被看做是一种图灵机。” 这是已知的 “图灵机” 一词最早见诸文字的地方。

早在 1935 年 5 月，图灵就考虑去普林斯顿大学，也申请了普林斯顿大学的访问奖学金。一年后，他发现普林斯顿大学数学系教授邱奇也发表了一篇关于判定性问题的论文，于是图灵 “相当肯定地决定” 要去普林斯顿大学。

纽曼为此提供了帮助。他向邱奇介绍了图灵的工作，并在同一封信中，请他帮助图灵获得奖学金：

“我应该指出，图灵的工作是完全独立进行的，一直没有得到任何人的指导或者评判。因而，让他尽早接触本领域的顶尖人员变得更加重要，这样他才不致于孤独成性。”

倾向于独立工作，不受外界影响，这实际上是图灵的一个大问题。早在他年轻的时候，图灵就重新创立了二项式理论，并发明了自己的微积分记号。在尝试解决判定性问题时，他不熟悉邱奇及其同事们的早期成果，这也许是件好事，否则他可能就不会找到这样有趣的解决方法了。然而，一般说来，还是有必要知道在世界其他地方发生了什么事情，而对于数理逻辑领域，普林斯顿就是这样的地方。图灵没能获得他申请的普罗科特奖学金，但得到了国王学院的奖学金。

新泽西州普林斯顿的知识光环由于高等研究院的成立而变得更加熠熠生辉。高等研究院的成立得到路易斯・班伯格 5 百万美元的捐赠。班伯格创建了班伯格百货连锁店，并在 1929 年经济大萧条之前将其出售给了梅西百货公司。

高等研究院一开始成立的目的是为了促进科学和历史研究。在最初的几年中，高等研究院的数学学院与普林斯顿大学的数学系在同一座楼，这促成了两个机构之间的许多交流。高等研究院迅速成为了优秀科学家和数学家的家园，他们中的一些人是逃离了危险的欧洲来到这里的，其中最有名的是爱因斯坦。他于 1933 年来到这里，并在此度过了余生。

图灵于 1936 年 9 月到达普林斯顿大学时，非常想见到库尔特・哥德尔。一年前，哥德尔还身在高等研究院，之后也回来过，可惜的是一直未能与图灵谋面。

图灵在剑桥大学时见过的冯・诺依曼此时在高等研究院，还有同样来自剑桥大学的 G H 哈代。理查德・柯朗和赫尔曼・外尔也在高等研究院，他们几年前逃离了哥廷根。

图灵在普林斯顿大学待了两年，并获得了第二年的普罗科特奖学金（总共 2000 美元），邱奇成为了图灵的论文指导教授。在邱奇的指导下，图灵写了一篇论文，并在 1938 年 6 月 21 日获得了博士学位。图灵婉拒了冯・诺依曼提出的一份 1500 元年薪、担任其助理的工作，并于一个月后回到了英国。他在剑桥大学教授数学基础这一课程。

图灵是一位英国数学家，他是计算机科学史上相当杰出的人物；学习过人工智能、计算机科学和密码学课程的学生应该熟悉他的贡献。他对人工智能的贡献在于著名的为测试人工智能开发的图灵测试他试图解决人工智能中有争议的问题，如“计算机是否有智能？”，由此制订了这个测试。在理论计算机科学中，有一门课程是研究图灵机的计算模型。图灵机是一个捕捉计算本质的数学模型。它的设计旨在固答这个问题：“函数可计算意味着什么？” 读者应该理解，在第一台数字计算机出现的七八年前，图灵就在本质上讨论了使用算法来解决特定问题的概念。

你可能已经看过描绘英国之战的第二次世界大战的。1940—1944 年间，德国飞机在英国丢下了近 20 万吨炸d：在伦敦外的布莱奇利公园，图灵带领一队数学家破解德国密码——人称“恩尼格玛密码（Enigma Code）”他们最终用恩尼格玛密码机破解了密码。这个设备破译了发送到德国船只和飞机的所有军事命令的密码。图灵小组的成功在盟军的胜利中发挥了决定性的作用。

图灵发明了存储程序概念，这是所有现代计算机的基础。1935 年之前，他就已经描述了一台具有无限存储空间的抽象计算机器一它具有一个读取头（扫描嚣〉，来回移动读取存储空间，读取存储在存储空间中的程序指定的符号：这一概念称为通用图灵机（Universal Turing Machine）。

图灵很早就对如何组织神经系统促进大脑功能提出了自己的见解：Craig Webster 在其文章中阐释了图灵的论文《Computing Machinery and Intelligence》（最终于 1950 年发表在 Mind 上），将图灵 B 型网络作为无组织的机器进行了介绍，这个 B 型网络在人类婴儿的大脑皮层中可以发现。这种有远见的观察提醒了我们智能体的世界观。

图灵论述了两种类型的无组织机器，它们称为类型 A 和类型 B。类型 A 机器由 NAND 门组成，其中每个节点具有用 0 或 1 表示的两种状态、两种输入和任何数目的输出。每个 A 型网络都以特定的方式与另外 3 个 A 型节点相交，产生组成 B 型节点的二进制脉冲：图灵已经认识到培训的可能性以及自我刺激反馈循环的需要，图灵还认为需要一个“遗传搜索”来训练 B 型网络，这样就可发现令人满意的值（或模式）。

在布莱奇利公园，图灵经常与唐纳德·米基（他的同事和追随者）讨论机器如何从经验中学习和解决新问题的概念。后来，这被称为启发法问题求解和机器学习。

图灵很早就对用国际象棋游戏作为人工智能测试平台的问题求解方法有了深刻的认识。虽然他那个时代的计算机器还不足以开发出强大的国际象棋程序，但是他意识到了国际象棋所提出的挑战（具有 <math xmlns=">对于每一个行业和领域来说，几乎都存在一两项令其领域内所有人视为“终极荣誉”的大奖，例如**业的奥斯卡奖、新闻领域的普利策奖，数学领域的沃尔夫奖和费尔兹奖等等。随着计算机通讯业的迅猛发展，“图灵”这个词频频出现在各个场合，尤其是去年比尔盖茨携微软高层人员来华一行，期间多次提到“图灵奖”一词，而且大家对获得该奖项的人士更是恭敬有加，好奇之余，我便查阅资料，不想却发现了许多趣事，于是写来与大家分享。
“图灵（Turing）奖”是美国计算机协会（ACM，Association for Computer Machinery）干 1966年设立的，专门奖励那些对计算机科学研究与推动计算机技术发展有卓越贡献的杰出科学家。设立的初衷是因为计算机技术的飞速发展，尤其到20世纪60年代，其已成为一个独立的有影响的学科，信息产业亦逐步形成，但在这一产业中却一直没有一项类似“诺贝尔”、“普利策”等的奖项来促进该学科的进一步发展，为了弥补这一缺陷，于是“图灵”奖便应运而生，它被公认为计算机界的“诺贝尔”奖。
“图 灵”为 何 如 此 幸 运
不少人梦寐以求的国际计算机的最高奖项——图灵奖，为何它如此幸运，真是说来话长。
阿兰·图灵（Alan Turing），1912年6月23日出生于英国伦敦，他被认为成二十世纪最著名的数学家之一，谁也没有想到他的名字会和计算机产业挂钩。
20世纪的数学界正在热烈的讨论本世纪最伟大的科学发现之一 ——昆特哥德尔的不完全性定理，在那以前，数学家们总认为，一个数学问题虽然要找到答案也许会很困难，但理论上总有一个确定的答案，一个数学命题，要么是真的，要么是假的。而哥德尔的不完全定理指出：在一个稍微复杂一点的的数学公理系统中，总存在那样的命题，我们既不能证明它是真的，也不能证明它是假的。数学家们大吃一惊，发现以往大家认为绝对严密的数学中，原来有令人如此不安的不确定性。每个逻辑学家都在苦苦思索，试图为陷入了危机的数学找到一条出路，这些逻辑学家包括当时在剑桥的贝特朗罗素( Bertrand Russell ) 、阿尔弗雷德怀特海（Alfred Whitehead）、路德维格维特斯根坦 ( Ludwig Wittgenstein) 等著名的逻辑学家。这时的图灵正在剑桥求学，他也同样为此问题陷入了困境。
1936年，图灵作出了他一生最重要的科学贡献，他在其著名的论文《论可计算数在判定问题中的应用（On Computer numbers with an Application to the Entscheidungs -problem）》一文中，以布尔代数[i]为基础，将逻辑中的任意命题（即可用数学符号）用一种通用的机器来表示和完成，并能按照一定的规则推导出结论。这篇论文被誉为现代计算机原理开山之作,它描述了一种假想的可实现通用计算的机器，后人称之为“图灵机”。
这种假想的机器由一个控制器和一个两端无限长的工作带组成。工作带被划分成一个个大小相同的方格，方格内记载着给定字母表上的符号。控制器带有读写头并且能在工作带上按要求左右移动。随着控制器的移动，其上的读写头可读出方格上的符号，也能改写方格上的符号。这种机器能进行多种运算并可用于证明一些著名的定理。这是最早给出的通用计算机的模型。图灵还从理论上证明了这种假想机的可能性。尽管图灵机当时还只是一纸空文，但其思想奠定了整个现代计算机发展的理论基础。
1945年，图灵被调往英国国家物理研究所工作。他结合自己多年的理论研究和战时制造密码破译机的经验，起草了一份关于研制自动计算机器（ACE：Automatic Computer Engine ）的报告，以期实现他曾提出的通用计算机的设计思想。通过长期研究和深入思考，图灵预言，总有一天计算机可通过编程获得能与人类竞争的智能。1950年10月，图灵发表了题为《 机器能思考吗？》的论文，在计算机科学界引起巨大震撼，为人工智能学的创立奠定了基础。同年，图灵花费4万英镑，用了约800个电子管的ACE样机研制成功，它的存储容量比爱尼亚克[ii]大了许多。在公开演示会上，被认为是当时世界上速度最快、功能最强的计算机之一。图灵还设计了著名的“模仿游戏试验”，后人称之为“图灵测试”。该实验把被提问的一个人和一台计算机分别隔离在两间屋子，让提问者用人和计算机都能接受的方式来进行问答测试。如果提问者分不清回答者是人还是机器，那就证明计算机已具备人的智能（1993年美国波士顿计算机博物馆举行的著名的“图灵测试” [iii]充分验证了图灵的预言）。
这让我想起前几年IBM公司研制的计算机“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫进行的那场人机大战，最终以“深蓝”战胜卡斯帕罗夫而宣告结束，让我们不得不佩服图灵的天才预言。
现代计算机之父冯·诺依曼[iv]生前曾多次谦虚地说：如果不考虑巴贝奇[v]等人早先提出的有关思想，现代计算机的概念当属于阿兰·图灵。冯·诺依曼能把“计算机之父”的桂冠戴在比自己小10岁的图灵头上，足见图灵对计算机科学影响之巨大。
毒 液 浸 透 苹 果，如 睡 之 死 渗 入 ……
身为一名数学家, 图灵模型研制计算机的梦想在第二次世界大战的爆发中粉碎。当时，德国法西斯正对英伦三岛狂轰滥炸，图灵的祖国危在旦夕,怀着一腔报国热情，图灵前往英国外交部承担“超级机密”研究工作，即主持对德军通讯密码的破译工作。图灵便和历史上著名的布莱奇利公园以及加密电子机械装置ENIGMA联系在了一起。
ENIGMA是德国发明家亚瑟谢尔比乌斯（Arthur Scherbius）发明的一种加密电子器,它被证明是有史以来最可靠的加密系统之一，二战期间它开始被德军大量用于铁路、企业当中。英国第40局（英国政府负责破译密码的间谍机构）开始恐慌，因为出现了大量他们无法破译的电文。在整整13年里，英国人和法国人都认为ENIGMA是不可破译的。针对这一情况，40局新设了它的机构——英国政府代码及加密学校（GC&CS ,Government Code and Cipher School），总部坐落在白金汉郡的布莱奇利公园。在布莱奇利公园有一大批为破译ENIGMA作出卓越贡献的人们，图灵无疑是他们当中最值得叙述的一个。图灵发明了绰号为“炸d” （Bombes）的解密机器，他被看成一位天才解密分析专家。战争结束，布莱奇利公园被关闭，“炸d”被拆毁，所有战时有关密码分析和破译的档案资料都被销毁，直到1967年波兰出版第一本关于波兰破译ENIGMA方面的书，以及1974年温特伯坦姆写的《超级机密The Ultra Secret》一书出版，人们才知道图灵在分析解密方面的贡献。
1938年迪斯尼公司著名的动画片《白雪公主和七个小矮人》上映，图灵也观看了这部影片，在后来的日子里，他的同事常常听见他哼**中巫婆王后泡制毒苹果的台词：“毒液 浸透苹果如睡之死渗入……”而图灵的一生正是在这首歌词中结束。
图灵在他生命的最后时光，没有机会看到自己被当作一个解密英雄来尊敬，相反，由于他同性恋的性倾向而倍受折磨。1952年因小偷入室行窃，图灵向警察报了案，但他却忘了向警察掩藏他和另一位男士同居的事实，同年他被警方逮捕，以“有伤风化罪”罪名遭到起诉，并被判为有罪。而这期间，他不得不忍受报纸媒体对他案件的公开全面报道。性倾向被公开，私生活曝光于大众，政府也取消了他情报部门的工作。他的脾气变的躁怒不安，性格阴沉郁悒。1954年6月8日，人们在图灵的寓所发现了他的尸体。他在自己的住处服用沾过氰化物的苹果而自杀。临死的前夜，也许图灵的耳边还回响着那首歌：“毒液浸透苹果如睡之死渗入……”
迄今为止，作为计算机界“诺贝尔奖”的图灵奖已走过了36个春秋。40多位图灵奖得主均对计算机科学与技术的发展创新做出了杰出贡献。他们在珍惜自己所获崇高荣誉的同时，也深切怀念阿兰·图灵这位在计算机创新史上永放光芒的先驱。

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