简易算法理论的重要性与应用

探索指令清单内容的第二条途径，就是求诸语言和逻辑学。我们可以探索逻辑思维有哪些基本的元素和形式（概念、判断、推理等），可以尝试用自然语言来描述思维（或者“心理活动”）的过程。指令大致上相当于句子中作为谓语的动词。例如，“由这件事我联想到我们之间曾经发生过的一系列不快”，或者“这让人感到十分难堪”，这里的“联想”或“感到”则可拿来当作指令看待。这种方法叫做“人工的算法进路”。“人工的算法进路”是暂时抛开计算机来展开的，它不考虑相关的“指令”是否可以为计算机所模拟，而是集中关注指令的“基本性”等问题。在我看来，迄今为止关于语言与逻辑的大量文献，都可以在这个意义上为我们所用。例如，美国语言学家诺姆·乔姆斯基认为，人类的大脑中存在一种通用的语法（“转换－生成语法”），这一点保证了不同的语言体系之间可以相互翻译。^[31]乔姆斯基因此被尊奉为认知科学的先驱之一。美国哲学家与认知科学家杰瑞·福多则认为，人脑中存在着一种通用的“思想语言”（language of thought）^[32]。这些已有的成果既可以用来作为算法理论的佐证，也可以使我们明白算法理论与之区别何在，从而理解在这些已有成果的基础上，为什么提出算法理论仍然是必要的。其答案就在于：我们把“指令”或“指令系统”理解为一种类似实体的东西，而实体与表达它的语言是有区别的，更不能简单地用语言来替代实体。这就好比计算机指令系统与通信系统的关系一样。只有这样，我们才能既不会取消语言在社会科学中的地位，也不会夸大这种地位。

语言学在传统上并没有采用信息科学的方法。信息科学诞生以后，其对语言学和逻辑学的影响十分巨大（反向的影响当然也是存在的）。然而，尽管如此，“指令”这个概念却似乎尚未得到重视，“指令”与“信息”的二分法、以及“指令＋信息”的结构似乎并未被采纳为基本的原理和方法论准则。一些初步的考察显示，算法的方法一定能够给这些相关学科的研究带来一些助益。这个问题笔者目前尚难以充分展开；不过，我相信提出这个观点仍然是必要的。

计算机模拟意味着“以机器来猜度人”，而“人工的算法进路”则是“以人来猜度人”。因为各人的指令清单被假定为完全相同，这导致了一个后果，即研究者与研究对象各自的指令清单相互“抵消”了，于是在“人工的算法进路”之下，我们反而不必刻意地探求指令的详细种类。研究者只需要直接推断当事人的思想。研究者可以推断思维的过程，但却不必强求自己要严格地以“指令＋信息”这种“算法的形式”来描述当事人的思维活动。也就是说，不确知指令清单之详情，并不会实质性地妨碍算法方法的实施。在这种情况下，“指令”就好像数学计算中的一个“工具变量”，它先在某些假定之下作为未知数被引入，经过一系列运算之后，在其值尚未被解出的情况下，又被抵消掉了，退出了计算过程。这种逻辑应当是可以成立的。试想一下，假定我们所研究的对象不是人，而是某种动物。尽管可以假设动物也具有心理活动，可是，这种心理活动与人是否相似呢？动物与人是否具有相同的指令系统呢？答案显然是不能肯定的。倘若两者被视为并不完全相同，则我们也就难免需要列出该物种具体的指令清单了。我们将不得不这样做。

如此一来，我们就来到了一个说明性的论点，即我们假定了指令系统的存在，实际上我们却绕开了这个概念；我们老是谈论“指令”如何如何，在“人工的算法进路”之下，其实我们并不需要十分关注它究竟是什么；我们只要运用自然语言来进行陈述和辩论就可以了。考虑到（如前一小节所述）实际上我们的确可以举出大量关于指令的例子，那么，算法理论的立论基础也就更加牢固了。要是不经过上述仔细的思索过程，则不可能到达这样一个有信心的结论。(www.xing528.com)

这就涉及到了“简易的算法理论”。这是指，对于一时尚难以详细了解计算机原理的读者来说，甚至可以暂时抛开包括“指令”在内的所有计算机术语；我们只需要想象，大脑中先天性地存在着数十或数百种思维工具（就好比一个工匠的工具箱中总是存放着刀子、斧子、扳手、螺丝刀等工具一样），这些思维工具可以用某些描述思维活动的动词来进行表示——常识告诉我们，它们的数目必定是相当有限的（即使成千上万）。个人进行思维活动，就是运用这些思维工具逐个地、交替地、反复地加工来自外界的信息。这叫做“计算”。一个个计算独立地、前后相接地进行，分别把计算结果（又是另一些信息，或者“改头换面”之后叫做“念头”“思想”“主意”等等）存储在记忆中，又分别再次地、交叉地调取出来，等等。只要我们采用了这样的视角，那么，种种算法式的结论就会像流水一样自然而然地、汩汩不断地“流淌”出来。在阅读本书的过程中，读者们时时刻刻都需要做这样的想象。这里的一个要诀是，要把任何可以复述出来的、或者任何值得讨论的思维活动都想象为一个或多个独立的小型计算（也即“元计算”）所组成；元计算要比任何“计算”都小，而不是更大。倘若不坚持这一点，思维流量就不能被“切碎”，离散的社会科学也就难以建立。

实际上，对于原理与方法构造阶段的经济学与社会科学，只需要提出、承认、接受和坚持这样一个简单的“理论”，也就足够了。我们并不否认人类精神世界的复杂性，但我们可以首先把它看得如此简单。在获得足够的相反证据之前，我们只能祈求这种简单的看法不会实质性地否定大脑的复杂性。不仅如此，我们还将延续计算主义的传统，尽可能地用这个简单的理论来解释种种复杂的精神现象。在此过程中，倘若产生了相反的疑问，我们宁愿再来重新进行检讨——否则就一直走下去。