这几年由于区块链的大热，以太坊独特的solidity语言实现智能合约功能，图灵完备这个词走进大家的视线。
没有计算机专业知识的同学其实很难理解这个词的意思，其实计算机专业的同学都没有深入理解图灵机，图灵完备，图灵测试等概念包含的内涵。为了方便理解区块链技术，理解智能合约，笔者准备分几篇文章来带大家从浅入深，一步一步带你深入理解图灵机，相信通过这几篇文章能就能够理解什么是图灵完备。
大家知道任何伟大艺术的诞生背后都有迷人的时代背景，伟大的科学思想也是一样。从达芬奇到蒙拉丽莎的微笑；从牛顿到万有引力；从爱因斯坦到相对论；伟大的天才图灵和这些大师一样有同样让人着迷的时代和故事。
图灵的生平
艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学理论之父，人工智能之父。
1931年，图灵考入剑桥大学国王学院，由于成绩优异而获得数学奖学金。
1936年5月，年仅24岁的图灵发表一篇题为《论数字计算在决断难题中的应用》的论文，论文中提出一种计算装置，后被称为“图灵机”，图灵机不是具体的计算机，而是一种计算概念、计算理论。
1938年在普林斯顿获博士学位，其论文题目为“以序数为基础的逻辑系统”，在数理逻辑研究中产生了深远的影响；同年图灵回到英国，在剑桥大学国王学院任研究员。
第二次世界大战期间，1939年图灵到英国外交部通信处从事军事工作，主要是破译敌方密码的工作。由于破译工作的需要，他参与了世界上最早的电子计算机的研制工作。他的工作取得了极好的成就，破译了德国人Enigma密码，于1945年获政府的最高奖——大英帝国荣誉勋章。
1945年，图灵结束了在外交部的工作，他试图恢复战前在理论计算机科学方面的研究，具体研制出新的计算机来。
1950年他发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的图灵测试。
1950年，1950年10月，图灵发表论文《机器能思考吗》。这一划时代的作品，使图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。此时，人工智能也进入了实践研制阶段。随着这几年AI技术的不断成熟，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们至今仍然是人工智能的主要思想之一。
1954年6月7日，年仅41岁的图灵被发现死于家中的床上，床头还放着一个被咬了一口的苹果。这就是现在大名鼎鼎的苹果电脑公司logo的来源。
时代背景
从图灵的生平中，我们知道，他出生在20世纪初，1912年。
在世界国家格局上，这个时候刚刚爆发第一次世界大战（1913~1921），紧接着1939年至1945年第二次世界大战，大家知道，这两次世界大战倒逼了很多科技的发展，二战期间恰好是图灵青年时代。
在科技文明发展上，由于逻辑的数学化，促使了数理逻辑学科的诞生和发展。但同时这个时期数学上发生了第三次数学危机，具体介绍在下方。图灵在剑桥读大学期间，修读了“数学基础”课程，授课人是纽曼，纽曼整个课程包含对哥德尔不完备性定理的证明和尚未解决的判定性问题。
这些科技事件的背后，其实是人们在认知上，对可计算性理论的研究，图灵正是这个问题终结者。
随便提一下，爱因斯坦1905年提出狭义相对论，1927年年仅15岁的图灵为了帮助母亲理解相对论，还写过论文的摘要。
可计算性理论
在20世纪以前，人们普遍认为，所有的问题类都是有算法的，人们的计算研究就是找出算法来。1900年，当时著名的大数学家希尔伯特在世纪之交的数学家大会上给国际数学界提出了著名的23个数学问题。
其中第十问题是这样的：
存在不存在一种有限的、机械的步骤能够判断“丢番图方程”是否存在解？
“丢番图方程”指：有一个或者几个变量的整系数方程，它们的求解仅仅在整数范围内进行。
上面这个问题简单点解释是：随便给一个不确定的方程，是否通过有限的步骤运算，判断这个方程是否存在整数解。
这个问题在1970年，苏联一个数学家证明了其实很多数学问题，是没有答案，甚至没有答案的问题比有答案的问题还要多。
这里就提出来了有限的、机械的证明步骤的问题，其实就是算法。但在当时，人们还不知道“算法”是什么。实际上，当时数学领域中已经有很多问题都是跟“算法”密切相关的，因而，科学的 “算法” 定义呼之欲出。之后到了30年代的时候，终于有两个人分别提出了精确定义算法的方法，一个人是图灵，一个人是丘奇。而其中图灵提出来的图灵机模型直观形象。
图灵思考这个问题的方式和常人不一样，在写前面提到的论文《论可计算数及其在判定性问题上的应用》的时候，图灵在思考三个问题
- 世界上是否所有的数学问题都有明确的答案？
- 如果有明确的答案，是否可以通过有限步骤的计算得到答案？
- 对于那些有可能在有限步骤计算出来的学习问题，是否有一种假想的机械，让它不断运行，最后机器停下来的时候，那个数学答案就计算出来了？
图灵这样的天才考虑问题的认知是高屋建瓴的。
图灵首先考虑的是是否所有数学问题都用解，如果这个问题不解决，辛辛苦苦解题，最后发现无解，一切的努力都是浪费时间和精力。
对于存在答案的数学问题，只有部分是可以在有限步骤内完成，这样把计算机的边界确定下来了。
确定了边界之后，就要设计一种通用、有效、等价的机器，保证可以按照这个方法做事，最后得到答案。而图灵机就是图灵设计出来的这样的一个机器，严格来讲是一种数学模型、计算理论模型。
从图灵机提出到现在已经过去了80多年，今天所有的计算机，包括量子计算机都没有超出图灵机的理论范畴。
第三次数学危机与停机问题
第三次数学危机产生于十九世纪末和二十世纪初，当时正是数学空前兴旺发达的时期。首先是逻辑的数学化，促使了数理逻辑这门学科诞生。
早在19世纪末的时候，康托尔为集合论做了奠基性的研究。人们发现，运用集合这个概念可以概括所有的数学，也就是说集合是一切数学的基础。然而就当这座大厦即将完工的时候，一件可怕的事情发生了，罗素提出来的罗素悖论粉碎了数学家的梦想。
关于罗素悖论的一个通俗化版本是：
“村子里有一个理发师，他给自己定了一条规矩：‘不给那些所有给自己理发的人理发’。
现在就要问，这个理发师该不该给自己理发？”。
如果你尝试回答这个问题就会发现奇怪的事情：这个问题本身似乎是不可能的！
为什么要第三次数学危机呢？
因为有个很重要的概念：停机问题，停机问题是逻辑数学中可计算性理论中很重要的问题，也是第三次数学危机的解决方案。
停机问题通俗地说，停机问题就是判断任意一个程序是否能在有限的时间之内结束运行的问题。该问题等价于如下的判定问题：是否存在一个程序P，对于任意输入的程序w，能够判断w会在有限时间内结束或者死循环。
有人猜测图灵机模型是图灵在思考停机问题而顺带设计出来的，是很有道理的。
人工智能
图灵在剑桥大学国王学院期间，研究过一本叫做《量子力学的数学基础》的新书，这本书由年轻的匈牙利数学家约翰·冯·诺依曼所著。图灵意识到计算可以用确定性的机械运动来进行表示。其实我们现在的电子计算机虽然不是我们传统意义上的机械，但是CPU内部的电子运动等价于机械运动。
同时图灵也意识到人的思想、意识来自于量子力学中的测不准原理，这不光是微观世界，同时也是这个宇宙本身的规律。所以图灵意识到计算是确定性的，可判定的，而意识是不定的，不可计算的。
在AI人工智能有巨大发展的今天，很多人担心计算机是否会和人一样有意识，其实图灵在80多年前已经考虑过这个问题了。
前面提到，图灵在1950年写过一篇论文《计算机器与智能》，在这篇论文中，图灵测试一词被提出来：
指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能
这个测试有多难？目前我们所有的人工智能都没有完成这个测试。最近2018年3月份的谷歌I/O大会上演示的AI产品，据说“部分通过图灵测试”。这个部分到底有多少也未可知。
总结与启示
从人类科技发展的历史上来看，19世纪末到20世纪中期，是第二次工业革命和第三工业革命过渡的时期。第二次工业革命主要电和磁、内燃机的发明和使用，发展到这个时候科学家对世界的认知越来越多，越来越清晰，物理学和数学等自然科学发展迅速。这个时候的数学家发现很多现象可以用数学模型来表示，从物体的运动到星球的运动、从热能到动能的转换、从电到磁的转换等等。那问题来了是否所有的现象都可以用数学模型来表达呢？真是这个问题，让人们对数学很多根本性问题进行思考和研究。
中国有句古话说：乱世出英雄。在图灵的时代，在科学历史上出了很多的科学英雄，包括爱因斯坦、冯诺依曼、图灵、哥德尔等等，一方面是时代背景使然，一方面真是他们的天赋和努力让以信息化为代表的第三次工业革命的进程大大加快了。
从这些巨匠的思考问题，解决问题的方法和认知来看是超出常人的。从对可计算性理论的思考，给了我们很大的启示：
- 要学会抽象，看问题高屋建瓴，学会从上帝视角看问题
- 知道做事情的边界是非常重要的，可以指导人们在正确的范围内做事情，可以减少很多无谓的付出。
- 做事情要有方法论，理解计算的等价性
- 要学好数学
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