算法理论：整体性和内在一致性的现代实例

当我们说“种种算法的元素”的时候，似乎是在把算法理论当作一种拼凑物，好像是在把从各个角落搜集来的东西强行捏合在一起似的。然而，这是一种误解。在跨学科、跨流派的大量文献的夹缝中，我们所发现的乃是一个具有高度的内在一致性的东西。我们所发现的实际上可以视为人类思维的真相：思维活动的进行方式，它的状态与性质，以及它的社会后果等。简言之，这里所试图建立的是一种“思维经济学”。马赫提出了这个名词。算法理论可以视为思维经济学的升级版，或者它的现代版。

经济思维是反思性的，也即先在不考虑经济性的前提下构思出某些行动方案，再根据这些方案的经济特性评估其价值。思维不仅在应对外物，而且也在间歇性地回望自身，思忖着它要不要继续进行下去——当然，这种“思忖”也会在一定程度上改变思维本身。为了刻画这种情况，思维活动必须在时间中进行，必须允许它有一个生长的、展开的过程。时间一存在，空间自然也就存在。因为时间过程是用来进行运动的，而运动就是位置的移动。这些特征都表明思维就是实体，是真实的存在和真实的过程。时空特征则是实体所具有的诸多具体特征中的两个具体方面。同时，对时空特征的分离和强调要求这些特征必须相对独立于常规的数量化（本质上是货币化）的成本－收益分析，必须承认变量与数据类型的多元化（否则我们就是空忙一场，新古典框架将依然如故）——幸运的是，关于思维过程的理论本身就与多元性天然相容。

“运动”是具有有限体积或边界的对象在空间中的移动，所以，为了说明思想的运动，就要首先说明它具体是怎样“有限”的。也就是说，思想的实体化要求我们用类似于物理或化学的方法来对待思想，要么说明思想如何像物体那样运动，要么说明思想如何由基本的“粒子”合成为物质那样长大——当然最好两者能够兼而有之。现在我们知道，实现这个目标的方法，就是算法框架理论：思考＝计算＝（指令＋信息）×计算速度×计算时间。指令（藏于人脑之中）与信息分别在空间中运动和相遇，嗣后发生“化学反应”（计算），反应后的生成物或者继续“反应”下去，或者转而运动，等等。

然而，对于人文社科类读者来说，指令等概念是陌生的，甚至是晦涩的。有人难免要问，指令可不可以不要呢？没有“指令”这样的概念，又将会如何呢？

首先，没有指令，就没有信息的对应物，我们就无法说明，信息为什么要经过大脑。信息在大脑中转了一圈儿，难道又原封不动地转出去了吗？抑或，信息只是像柏拉图主义所暗示的那样，唤醒了人脑中沉睡的知识而已？柏拉图哲学的要旨是，知识（而不是指令）是先天的，所以，一旦被唤醒，它就是永恒不变的。这样的观点显然是否定信息的作用的——信息既然只是唤醒了知识，它却显然没有能够把自己的内容注入其中，从而实质性地影响到知识。其次，这样的观点也是否定破坏型创新的，因为知识既然是永恒不变的，就不可能遭到破坏，不可能被更新。倘若这些后果是不可接受的，那么就有必要转向康德的超验论：先验的只是思维工具，知识则是这种工具与信息相结合的产物；所以，思维工具虽然是有限的，知识却是无限的和不断发展的。超验论是柏拉图主义的令人信服的升级版，它在解释效率上的优点是压倒性的。

要是没有指令，我们还要面临一种困境，这就是：我们将无法说明知识体系的扩张。知识开发活动就像煤矿里的“作业面”，采矿工人的身后是开采出来的煤炭，而前方是未知的矿床，“作业面”则徐徐向前移动。没有指令，就没有信息加工活动，“生料”与“熟料”就无法区分，已知世界与未知世界之间就没有界限。未来要么由过去完全推知，要么就宣称它位于理性的“边界”之外。显然，这是否定增量型创新的，从而是否定“信息”这个概念的意义的。相对于传统哲学，“信息”其实是一个革命性的概念，这个概念显然是康德哲学的一个后果。拉普拉斯决定论则是为了应对这种困境而发展出来的主意：有多少信息，就对应着多少知识；信息没有了，知识也就不再有了。这样的观点虽然在表面上承认知识是信息加工出来的，但知识仍然是绝对的，所以它是柏拉图主义的一个变体。而且，经济学要是重视算法改良型创新，也就无法接受拉普拉斯决定论。(www.xing528.com)

没有指令，就没有存量知识本身，就无法适用迂回生产方法，知识的产生就会成为一个不可说明的神秘的过程。这将进一步意味着没有制度，没有组织——从而没有政府。算法原理的一个重大应用就是既说明了这些重要的对象是如何产生的，又特别指出了其中的必要元素——矛盾或冲突。这个说明是突破性的，它让我们一下子理解了为什么制度理论长期游离于主流经济学之外。矛盾与冲突实际上是“有限知识”的一个变体。知识要存量化，就必须是有限的。这种有限性是展开各种社会互动的一个必要条件。知识在互动中发展，否则互动（以及运动）就是空洞的、无意义的。而互动也就是“磕磕碰碰”，矛盾与冲突也就是难免的。知识的有限性与“个人”的有限性是一致的，后者又构成了博弈论的基础。后文将会说明，知识的有限性（或曰“有限理性”）也将构成货币得以内生的基础。有限知识的另一个变体是“外部性”，它用来说明意识与身外之物间的冲突，而微观与宏观之间的冲突则是这种冲突的一个特例。没有指令，就无法说明知识的有限性，从而就不会有这一切——更不用说演化、发展与“知识大爆炸”了！

算法理论可以作为一个现代的实例，说明为什么可以“窥一斑而知全豹”；只要有效地抓住了整体的一个部分，也就抓住了整体。它就好像城市里的地铁网，从一个点上出发，总是可以到达另一点。这个性质可以说明它的高度整体性和内在一致性。

最后再强调一点，“指令”把我们带入了计算机的语境之中；没有指令，也就无法借用计算机科学的成果。指令至少可以使那些熟悉计算机原理的人文社科读者（这样的读者在年轻人中间必定为数不少）利用现成的知识，迅速进入算法理论。要是把“指令”换成其他的什么名称，也许在直觉上能够吸引人，但往下深入，需要进行说明和补充的篇幅反而会大大增加。最终读者将会明白，这就是事倍功半、得不偿失的。

就我们的目标而言，还有比“指令”更简单的概念吗？难道这不正是上天的恩赐吗？假如真的还有其他选项的话，那又是什么呢？况且，指令属于意识中的内容，甚至也是自然语言中的内容。实际上，不仅研究者熟悉它，而且可以说当事人也是熟悉它的。我们不可忘记笛卡尔的教诲：我思故我在。一个人要是连他刚刚想了什么都不知道的话，还怎么谈得到认识世界呢？行为主义者说，我看见并且信赖世界，唯独不知道我是怎么想的。行为主义者自有他的高明之处（这种高明之处甚至并不那么容易认识到）。现在我们要做的则是这两者的折中与综合：使之有限，使之互动，两者并重。