人的思维模式的核心部分就是算法，因为它计算利益或者计算情感，人要寻求所谓最佳交易和最佳行动，其实算法内置在我们所有的行为之间。而计算机（computer）当初也不是为了硬件和人，它的目标是做算计和计算（computing），而计算的规则核心是算法。
如果从认识论思潮的角度来说，算法是行为主义和认知主义的融合，还包含了事实主义和观察主义。也就是说，算法关注“你干了什么”，和“你以为什么”。
算法进步的关键在于异类联想，也就是整体观。整体观是指不从一个角度看一个问题，而是把本来不同领域的思维模式整合在一起，试图从整体来理解。互联网思维的本质也在于此，即许多事物整合在一起，你才能更好地理解它。如果一个领域的知识看作一个网眼，那么互联网思维就是将不同的网眼之间互相连接，不再单独地用一个东西去解决一个问题。这也是算法所包含的思想。
基本上算法可以分为三类，最底层的叫基础算法，目前这些基础算法在全球范围内基本上是开源的；中间层叫通用算法，它的应用空间比较广，不是为特定的某一个东西去使用的；第三个更为广泛的类型是应用算法，主要包括两块，一个是相当一部分的基础算法和通用算法，另一个是再结合到一个特定场景中间提炼出来的东西。这些算法本质上可以极大地减少人员使用，特别是避免人重复过去犯过的错误，而且把一些好的做法能够广泛、高效、快速地使用。
如今，各个地方都在讲数字经济、人工智能、智慧城市，实际上这些都不存在，只是部署了很多的硬件和软件，因为我们只懂这个，并没有中间的算法。算法是什么？算法是解题方案的准确而完整的描述，是一个有清晰步骤的指令，它超越了数字的范畴，运用逻辑来产生一定的结果。
算法是人类思维和机器行为的结合。如果我们把一个优秀的行为固化为机器行为，这个机器就不断提示我们怎么干，那么在拥有3000家连锁店和3000个员工的企业内，我们把最优秀的100家连锁店的经营方法转变成为算法指令，另外1500家做得差的连锁店就照这100家的指定来做，它的水平就可以达到中等以上，这就是算法在帮助我们管理。
推荐算法隐含着逻辑，比如有些人只要在过去用过你的东西，对你熟悉了，就会更倾向于选择熟悉的产品，而不是用类似的、陌生的产品。可见算法虽然有瑕疵，但实际上更多的是价值。在数字经济时代，我们已经无法在不依靠算法的情况下达到更高的效能。
一旦我们形成了一套警务提示算法，在警察需要出警时，去的路上他就会得到很多提示信息，有足够多的参考答案和意见，比如他在勘察的时候应该注意什么，我称为“智能提示”。智能提示的背后实际上是基于过去的数据和对数据的分析，用算法来提供一个支持方案，它用一定规范的输入在有限的时间内就能获得所要求的输出。
未来，各种产业领域行为的核心都是算法。比如制造业的关键在于更高精度和更高效率的自动化生产、物流供应链的智能化管理连接和其它终端连接，其本质就是能够互联，依靠的就是算法。
能解决一两个问题，你可以把它看作一两个算法；能解决一堆问题，你可以把它看成是个算法模块；如果能解决若干堆问题，最后你可以变成一个大脑半球；如果你面对一个城市或者一个行业的绝大部分的问题，能够提供算法级的解决方案，这就是一个大脑。因此，我们如果能够按照一个大脑的形态去把所有要解决的问题都开发出相应的算法，我们就叫“算法治理”。
用算法去治理一个城市，一个行业，一个规模企业，这不只是一个短期需要，更是一个长期规划的组成部分。
事实上，算法都会有瑕疵和不足，正因为这样，算法本身也需要被质疑，治理算法是有必要的。但解决的方向并不是说不用算法，或者是减少使用算法，实际上是要增加对算法的重视，对算法人才的培养，提升算法技术，加强算法研发，增加算法应用算法开发、使用、合作的竞争性。
我们面临着数字经济发展，同时有解决各类问题的局部需要，算法治理和治理算法是我们的重大机会和挑战。同时，各领域的业者和社会机构也需要认识到这一点，共同促进开发更多负责任的算法和创造更多高质量的算法。
在这个世界，我们最有可能发挥总结、介入应用提升的就是算法体验和参与算法开发。《极简算法史》这本书是一个小小的切口，希望更多的人能够有纵深10公里的认识。我相信算法能够给新一代的经济和社会治理带来更为广泛的认同和发展动力。
（基于袁岳博士在总裁读书会视频中的分享）
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