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“语言”
之中,存在“不可判定性问题”
。
这是第一个并非由人类提出、并非出现在计算科学领域的不可判定性问题。
而与此同时,语言学家也沿着相反的方向,抵达了相同的境界。
如果说现代语言学起源自费尔迪南·德·索绪尔,那么诺姆·乔姆斯基就是索绪尔之后的高峰。
而乔姆斯基除了作为语言学家、哲学家与社会学家广为人知之外,他还可以算是一个数学家。
他对语言学的研究,甚至被录入了数学史之中。
“上下文无关语言的语法”
和“正则语言的语法”
这两个由乔姆斯基创造的领域,在计算机科学理论之中,也有相当的地位。
遗传学家们同样尊敬乔姆斯基,他们认为,乔姆斯基对语言的研究,或许可以成为破解遗传密码的钥匙——他们可以反推出隐藏在遗传信息中的、“造物主的语言”
。
或者说,遗传化学所遵循的“程序”
。
只要对相关领域的数学有足够深的研究,那么创造一门独有的语言,就不是太困难的事情。
真正难的,是在保证语言对人晦涩的同时,对机器简单易懂。
越是晦涩的语言,在内功上的优势就越大。
侠客就是依靠内功在网络之中、在这个世界隐藏自己的。
“语言”
是他们所有防线的根。
他们大脑的语言机能,与自己的内功高度协同。
大脑所熟悉的语言越晦涩,内力就越是无迹可寻。
如若单纯为了内功上的优势,就让计算机的运行效率下降,那就本末倒置了。
Lisp就做不到“晦涩”
这一点。
它太接近数学了,以至于只要知道了它的入门知识,厉害的数学家就能知晓它的用法。
C语言是“具备自然语言特征的高级语言”
,它的使用人数实在是太多了,所以这一门语言呈现出一种“野蛮生长”
的状况,甚至在很短的时间内出现了“语言的流变”
现象——这一点就很接近自然语言的演化了。
如果世界上出现两块网络相对封闭的区域,那么C语言甚至有可能演化出“方言”
。
向山不管是哪边都很熟悉。
在内功的领域,这就一法通、万法通了。
向山觉得,自己应该还认识那么一个人。
这个人或许名声没有那么响亮,但他绝对站在了人类认知的边界上。
他从自己的朋友们身上学到了很多东西——应该是这样。
但仔细想想,这似乎又是反常识的。
在向山的印象之中,一个人,最多也就能够在一个领域进行深入的学习,其他部分都只能浅尝辄止。
人类的知识,早就扩张到了“个体”
无法掌握全貌的状态。
他不应该又懂工程学,又精通编程,数学水平也很高才对。
就算他真的和那么厉害的人是好朋友吧,也没道理说他就能够学会这些朋友的长处。
爱因斯坦晚年最好的朋友是最顶级的数学家哥德尔。
但这段交情也没有让爱因斯坦的数学水平提升到哥德尔的层次——至少在真正的数学家眼中,阿尔伯特·爱因斯坦先生的数学水平仍旧是“作为物理学家够用了”
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