第十七章 語言與數學(第2/3 頁)

，某些“知識”成分的東西卻在提醒他，那個人是歷史上有名的程式設計師，是曾經決定了歷史面貌的人。

向山和“這個人”有很深的交情，所以他學到了關於程式設計的“一切”。

這東西的本質是“數學”。

程式設計，是語言學，也是數學。

或者說，語言學就是一種數學。

二戰結束的前後，數學家們開闢出了一個被稱作“字問題”的全新領域。在這個領域中，一些數學概念被套上“文字”的外衣，用代數結構產生的形式自然的表明著它們自身。數學家們嘗試使用語言學的規則玩弄數學。

1944年，美國邏輯學家，人工智慧先驅埃米爾·波斯特就證明了字問題具備不可判定性。

而在1947年，安德烈·馬爾可夫之子，阿納託利·馬爾可夫也不知曉波斯特工作的前提下，做出了一樣的證明。

“語言”之中，存在“不可判定性問題”。這是第一個並非由人類提出、並非出現在計算科學領域的不可判定性問題。

而與此同時，語言學家也沿著相反的方向，抵達了相同的境界。

如果說現代語言學起源自費爾迪南·德·索緒爾，那麼諾姆·喬姆斯基就是索緒爾之後的高峰。而喬姆斯基除了作為語言學家、哲學家與社會學家廣為人知之外，他還可以算是一個數學家。

他對語言學的研究，甚至被錄入了數學史之中。

“上下文無關語言的語法”和“正則語言的語法”這兩個由喬姆斯基創造的領域，在電腦科學理論之中，也有相當的地位。

遺傳學家們同樣尊敬喬姆斯基，他們認為，喬姆斯基對語言的研究，或許可以成為破解遺傳密碼的鑰匙——他們可以反推出隱藏在遺傳資訊中的、“造物主的語言”。

或者說，遺傳化學所遵循的“程式”。

只要對相關領域的數學有足夠深的研究，那麼創造一門獨有的語言，就不是太困難的事情。

真正難的，是在保證語言對人晦澀的同時，對機器簡單易懂。

越是晦澀的語言，在內功上的優勢就越大。俠客就是依靠內功在網路之中、在這個世界隱藏自己的。“語言”是他們所有防線的根。他們大腦的語言機能，與自己的內功高度協同。

大腦所熟悉的語言越晦澀，內力就越是無跡可尋。

如若單純為了內功上的優勢，就讓計算機的執行效率下降，那就本末倒置了。

Lisp就做不到“晦澀”這一點。它太接近數學了，以至於只要知道了它的入門知識，厲害的數學家就能知曉它的用法。

C語言是“具備自然語言特徵的高階語言”，它的使用人數實在是太多了，所以這一門語言呈現出一種“野蠻生長”的狀況，甚至在很短的時間內出現了“語言的流變”現象——這一點就很接近自然語言的演化了。如果世界上出現兩塊網路相對封閉的區域，那麼C語言甚至有可能演化出“方言”。

向山不管是哪邊都很熟悉。

在內功的領域，這就一法通、萬法通了。

向山覺得，自己應該還認識那麼一個人。這個人或許名聲沒有那麼響亮，但他絕對站在了人類認知的邊界上。

他從自己的朋友們身上學到了很多東西——應該是這樣。

但仔細想想，這似乎又是反常識的。在向山的印象之中，一個人，最多也就能夠在一個領域進行深入的學習，其他部分都只能淺嘗輒止。人類的知識，早就擴張到了“個體”無法掌握全貌的狀態。

他不應該又懂工程學，又精通程式設計，數學水平也很高才對。就算他真的和那麼厲害的人是好朋友吧，也沒道理說他就能夠學會這些朋友的長處。

愛因斯坦晚