职业的天花板来自认识的局限性
计算机思维
计算机思维是全方位的，不太可能用一两句来概括。简单地讲，需要处理好这样七对关系：
大和小
生活在今天的人依然对于大数的认知是无感的。换一个角度这也说明了人对于“大”和“小”这两个概念的理解其实受限于具体生活的环境。你习惯了某一个环境的度量，其实很难理解在量级上大得多的世界。
快和慢
人的进化相对于计算机的发展就是很慢的，计算机的发展遵循“摩尔定律”，在智能时代，人的思维要适应这种快速变化。
多维度和单一维度
从总体上看，人脑是线性处理事务的，看问题常常是一个角度，也没有能力把很多角度综合起来。但是，计算机有这个能力，因此占到了多维度的便宜。
网络和个体
人的思维的个体行为，作决定彼此不干扰。这有好的一面，但是也难以集中很多人的智慧，产生叠加的效果。事实上，群体智慧的简单叠加甚至不如个人智慧。但是人工智能是建立在网络效应基础上的，它是通过很多彼此联系的计算机共同协作工作而产生的。
自顶向下和自底向上
自顶向下做事这一点是计算机的精髓，而人更适应自底向上。在一个组织内，自底向上的做事方式更加容易激发群体的积极性，但是容易造成资源的浪费。
全局和局部
人做事情时，限于自己的认知，通常得到的是局部最佳，失去对全局的优化的可能性。由于计算机有处理大数的能力，以及是自顶向下的做事方式，更加容易得到全局最优。
成本和表现
人很多时候喜欢强调对错，喜欢追求绝对的公平，喜欢要求最好的结果。但是，从工程的角度讲，好和坏，只是在固定成本下相对的表现。计算机里面无论是软件设计，还是硬件设计，都是平衡性能和成本的关系。
此外，掌握计算机思维，还需要理解下面两个原则：
一. 等价性原则
很多时候，一个较难的问题A和相对容易的问题B是等价的。但是人类常常容易给什么问题就解决什么问题，给了A就解决A，尽管它很难。而计算机则会试图解决等价，但是却更简单的问题。
二.模块化原则
我们在生活中，做一个桌子，或者一个椅子，会直接去做。而在计算机的世界里，永远是先制作几个非常简单，能够大量复制的乐高积木块，然后用很多这样简单的模块，搭出复杂的桌子和椅子。
计算机思维的一个方面就是对“大”和“小”的理解，或者说是对量级这个概念的认识。
我们人类生活的环境，决定了我们对于大数字其实是无感的。也就是说，我们的生活环境限制了我们的认知。例如：会做PPT的人会用图表来展示数字而不是用数字的列表；还有王健林“小目标”的一个亿。
生活在今天的人依然对于大数的认知是无感的。换一个角度这也说明了人对于“大”和“小”这两个概念的理解其实受限于具体生活的环境。你习惯了某一个环境的度量，其实很难理解在量级上大得多的世界。
今天人的思维当然比一万年前的酋长们开阔许多，但是相比计算机的思维还是显得落户了很多，因为计算机自诞生就是针对大数设计的。
由于一开始就是针对海量数字设计的，因此计算机思维和人的思维就是不同的。例如，对于围棋的变化数量是数不清的，因为这个数字太大了。简单地进行数学分析一下，棋盘上每一个点最终可以的黑子、白子或者空位三种情况，棋盘一共有361个交叉点，因此最多可以有3^361（约为2*10^172）种情况。对于这么大的数字，人类对于它是无感的。
因此，这么多变化对于人类来说就是无穷无尽的。于是乎，我们人类就不把下围棋当作一种计算问题，而是把这件事情当成一种文化，称为“棋道”。
相比计算机，人类对数字的认知也受限于我们作为生物进化的速度，这是人的思维和计算机思维的另外一个不同之处。
人类进步的速度相对于计算机的进步速度就显得非常慢了，摩尔定律让计算机每十八个月性能翻一番，这相当于大约每五年涨十倍，或者每十年进步一百倍！
很多IT从业者的思维方式并没有跟上这个时代，这是他们很难在这个行业里突破天花板的根本原因。
重点总结
很多人和企业缺失了一种信息时代的思维方式，我们把它称为“计算机思维”。这并不是说计算机有思维，而是因为这种思维方式是伴随着计算机出现的。
在后信息时代，或者是即将进入智能时代，所有人都需要升级自己的思维方式，让自己的思维方式跟上这个时代。只有这样，才能不断突破职业发展的天花板。