进行单路的顺序操作，即便运用抽象思维，也仍然无法脱离基本处理能力的桎梏。

正因如此，面对的问题越大、越繁杂，一个人就越需要时间，去将其用自身能够应付的符号体系，进行转码、分解，

然后才能用自己那可怜的单线程机，化整为零的尝试解决。

纵观整个科学史，作为自然科学基础之一的数学，这种特性尤为突出。

任何问题，要想被人类解决，首先要被人理解，科学研究与应用的一大部分工作，其实都是在后者上花费时间，譬如数学建模，将现实世界的问题转化为数学形式，直到“强人工智能”出现前，仍必须由人类来完成。

一旦完成建模，原则上，接下来的工作便可用数学“无脑”解决，

或直接丢给电子计算机去处理。

多少年来，人类解决现实问题，往往便是这样的一种思路，其中大部分时间、资源与人力，都花费在“分解、重构与描述问题”上。
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