1樓：undefined
這個取決於萬能的定義。
比如「計算機能否製造出一塊它無法舉起的石頭」，所以「萬能」意義上的萬能不可能存在，任何事物的能力都是有極限的。人的能力是有極限的，計算機的能力是有極限的，甚至世界的能力也是有極限的。
那麼，是否「凡是人有能力做到的事情，某種人造的機器都有能力做到」，又或者是否「凡是世界允許發生的事情，人或機器都有能力令其發生」，這大概才是萬能的真正含義。
對於第乙個問題，一種典型的態度是「為什麼不行」。沒有機器能夠在有限時間內解決停機問題，但是，人可以嗎？沒有機器能夠在有限時間內處理無限精度，但是，人可以嗎？
說到底，抽象機器的極限實際上是邏輯的極限，而邏輯的極限實際上是人思維的極限。
如果人不過是由血肉組成的機器，那麼機器就不應該弱於人。如果世界上不可能存在具有等同於人的能力的機器，那麼人就必然具有某種區別於所有其他存在的特殊性，但是這種特殊性卻從來沒有被人發現過。所以，這樣的機器不應該不存在。
但是，人卻對人自身缺乏了解。因此，即使「這樣的機器存在」，人也不得不懷疑，「這樣的機器，人是否有能力實現」。
而事實上，人甚至無法在現實中實現真正的圖靈機，人只能通過有限狀態機/有限紙帶圖靈機去在一定問題規模內模擬圖靈機。
但是，人自身又是不是某種通過有限狀態機模擬的，僅限於一定問題規模內的某種更高階的機器呢？如果將問題限制在一定規模以內，那麼是否有可能甚至停機問題都不是那麼困難呢？
比如說，在一顆具有4個8位通用暫存器的8位哈佛架構處理器上，包含程式指標暫存器在內，這顆處理器總共有2^40種可能的內部狀態，而這顆處理器最多可訪問2^11位的資料記憶體，因此整個系統最多具有2^2088種可能狀態，由鴿巢原理，指定任意程式和輸入，只要程式停機，便一定會在2^2088步內停機，否則程式必然會在某一時刻回到曾經經歷的狀態，從而造成無限迴圈。
這同時證明，這顆處理器本身並不是圖靈完備的。
雖然說這樣的解法不具有現實意義，但至少說明，如果我們對問題施加某些限制，那麼甚至某些不可計算問題也是有迴旋的餘地的。
如果認為人腦不具有無限狀態，那麼只要找出等價於人腦的演算法，人就可以讓機器達到人的高度，這裡唯一的問題依然是，人對人自身缺乏了解。但是如果認為人腦可能具有無限狀態，那麼至少人目前製造機器的思路是無法達到人的高度的。
那麼第二個問題，人是「萬能」的嗎？首先造物的能力不可能超越創造者的能力，因為如果造物具有這項能力，那麼這意味著創造者同樣也具有這項能力。如果說機器有可能能夠達到人的能力，那麼人能夠達到世界的能力嗎？
至少目前不能，但是我願意相信人可以。
2樓：Xyan Xcllet
對角化的魔咒是很強的 ... 其次是：我們人類以及能夠在現實中實現的計算機架構的抽象化 目前均滿足 以下幾個條件：
乙個有限狀態集 反例：無限狀態圖靈機
帶子上的格仔數量是有限的。反例：computing onor computing on
每乙個格仔也只會儲存有限的資訊。反例：Persistent Turing Machine
程式只在有限步驟內執行。反例：各種 Zeno - like machines 以及無限時間圖靈機
只存在有限並行性。反例：無限並行圖靈機
以上反例結構至今沒有一項是可實現的。
我們也並沒有走出之外。
3樓：逸之
計算機是萬能的，本身就是一種錯誤的認識。
再萬能的東西，也扛不住致命的自指——當乙個系統強大到一定程度時，終究會遇到無法處理自己的窘境。
這一點恰恰是電腦科學之父艾倫·圖靈證明的。當然他的老師阿隆佐·邱奇也用不同方法證明了這一點。
這個錯誤認識可以認為是大數學家大衛·希爾伯特在2023年提出來的，他幻想著數學是完美的。我們知道，只要數學上能解決的問題，計算機都能解決，一旦什麼問題是數學搞不定的，那計算機肯定也搞不定。
如果你對圖靈機已有了解，可以跳過這一段，直接看停機問題。
那麼讀寫頭該如何移動，移動之前或移動之後又該作何操作呢？這取決於機器當前的狀態，以及讀寫頭當前所指小方格中的內容，機器中有著一張應對各種情況的策略表。這就好比有乙隻小貓，你往它碗裡放些食物，它會根據自己餓不餓以及食物的類別判斷吃還是不吃，我們可以大體列出一張策略表：
在這個例子中，小貓就好比圖靈機，碗就是紙帶上的小方格，食物就是小方格中的符號。當然這只是乙個簡化的模擬，也有很多不挑食的小貓會吃白公尺飯，或者貪食的小貓即使吃飽了看見魚還是會繼續吃。在理想情況下，當我們提供一排足夠多的碗，並在碗中放置更多種類的食物和玩具，貓在碗與碗間來回走動，就更像一台圖靈機了。
為了更精確地說明，我們構造一台簡單的圖靈機，實現對紙帶上所有3位二進位制數的+1操作（超過3位的進製將被丟棄），相鄰兩個二進位制數之間通過乙個空的小方格隔開，形如下圖所示，讀寫頭從最右側二進位制數的最低位開始掃瞄，遇到連續2個空方格時認為已處理完所有數，機器停機。
策略表如下表所示，其中E表示擦除、P表示列印、L表示左移。
該圖靈機有3種工作狀態：
S1是+1狀態，也是機器的初始狀態。如果讀寫頭遇到的是0，則直接將0改為1即完成了+1任務，左移一格後進入狀態S2；如果遇到的是1，則將1改為0，由於需要進製，即對下一位+1，左移一格後仍留在狀態S1；如果遇到的是乙個空方格，即使當前需要進製，也不做處理（將進製丟棄），左移一格後進入狀態S3。
S2是左移狀態，此時已實現當前二進位制數的+1，需要將讀寫頭移到下乙個數的最低位。如果遇到0或1，說明讀寫頭還在當前二進位制數上，繼續左移；如果遇到空方格，後面等著它的可能是下乙個二進位制數，也可能是永無止境的空方格，左移一格之後進入狀態S3。
S3是判斷狀態，根據情況判斷是否還有二進位制數要處理。如果讀寫頭遇到的是0或1，說明當前位置是乙個新的二進數的最低位，直接交給S1處理；如果遇到的仍是空方格，說明後續不再有資料，停機。
根據以上策略，該圖靈機處理紙帶的過程為：
如法炮製，我們可以設計出具有各種功能的圖靈機，而策略表的制定則類似於程式設計。圖靈想到，如果把策略表中的資訊以統一的格式寫成符號串（比如上表可以表達成S1/0/EP1L/S2 S1/1/EP0L/S1 S1//L/S3 ……），然後放在紙帶的頭部，再設計一台能在執行伊始時從紙帶上讀取這些策略的圖靈機，那麼針對不同的任務，就不需要設計不同的圖靈機，而只需改變紙帶上的策略即可。這種能靠紙帶定製策略的圖靈機，稱為通用圖靈機UTM（universal Turing machine）。
不單是策略表，其實用於描述圖靈機的所有資訊（包括所使用的符號、初始狀態等）都可以表達成紙帶上的符號串。這就意味著，一台圖靈機可以成為另一台圖靈機的輸入。
在試想一下，在有些情況下，一台圖靈機如果長時間沒有輸出結果，那麼它很可能陷入了死迴圈或永無止境的計算中。這是我們不願看到的，因為機器可能執行1分鐘後停機，也可能執行10天半個月甚至幾十年才停機，亦或者永遠也不會停機，這個很難靠人為判斷。假設我們構建出一台圖靈機H，它接收其他圖靈機及其輸入資訊作為輸入，並能夠判定其是否會停機，就解決了上面的煩惱——構建這樣的機器難度雖大，但理論上是可行的。
這就是著名的停機問題（halting problem）。
H所處理的，本質上正是一種判定問題：某台圖靈機在某輸入上是否會停機。只要找到一台H判定不了的機器，希爾伯特的美夢就破滅了。
令H表現如下圖所示，如果其判定物件會停機則輸出1，反之輸出0。
我們再構建一台圖靈機G，其執行流程如下圖所示。如果H輸出1，說明G會停機，但事實上它將陷入迴圈；如果H輸出0，說明G不會停機，但事實上它將停機。
悖論已經出現，H無法對G的停機問題進行判定。又一次歸因於尷尬的自指：當乙個系統強大到一定程度時，終究會遇到無法處理自己的窘境。
因此，不存在一台圖靈機，可以判定任意圖靈機是否會停機。圖靈機不是萬能的，計算機當然就不是萬能的。而這個看似有點耍賴的證明方式，有著圖靈長達36頁的數學論證支撐。
4樓：陳越姥姥
有人說計算機除了不能生孩子其他都能？錯！
計算機當然可以生孩子啊又不難，哪個計算機晶元不是計算機控制的機器做出來的啊（*/＼*）
如果說萬能是指有10000種能力，那計算機肯定有啦～如果題主想說的是無所不能，那的確不行，至少不能起死回生。。。
墨爾本大學的Science能學計算機專業嗎？
留學輔導學長Pan 當然如果能射你請你剛到墨爾本的Master of Science Computer Science 這個專業的話，那就選擇墨大，畢竟這是research專案，還是有優勢在的。 harriet 你好.如果你是指申請本科的話 選擇Bachelor of Science Computi...
怎樣選擇計算機專業的研究生？
小周考研 考研的確是提公升學歷，提公升能力的渠道之一。所以針對你的問題並且結合你的情況給你做以下兩方面的建議。第一就是關於專業選擇 就考慮軟體工程專業碩士。軟體工程是 專業碩士 工程下的二級學科專業。本專業設立的主要目的是培養從事軟體工程各領域工作，如軟體開發 專案管理 網路安全等具有較高學歷層次的...
英語不好能學計算機類的專業嗎？
Keen Lit 但是你學起來會很吃力呀，可以多下功夫把英語提公升起來，相信自己！而且英語真的很重要，你到時候要考研用到，研究生時期也一定要翻文獻，想深造還需要會英語，語言通了，世界才會通！ 北極羊 入門沒問題，但天花板會相對更低，包括知識能力與就業出路兩方面。知識能力方面 畢竟最全 最新 最豐富的...