算法人如何应对具有时间紧迫性的问题？

当事人面临着具体的问题，这些问题包括欲望、愿望、冲动、目的、需要、价值、目标等。在这些问题当中，有些是我们通常所谓的“现实的”问题，例如维持生命的物质条件需要具备，生理欲望需要得到满足，等等。有些则是心理的、思想的或社会的，例如追求某种价值，满足某种好奇心，等等。我们固然可以说，前者是“基本的”，后者是“衍生的”，然而，鉴于我们都处于历史过程之中，这种区分也就不是绝对的。思想作为客观实在的特征，要求我们平等地看待它们。

思想作为一种工具，就是用来解决这些问题的。“问题”的一个重要特征是，它们大都具有时间上的维度，大都要求在一定的时间之内得到解决。这一特征向来是遭到忽视的。如果没有了时间上的要求，许多问题都将不再成为“问题”。例如，肚子的饥饿是在特定时点上的饥饿，它要求食物应当在该时点上得到供应。这个时点有时是明确的，有时是含糊的；有时弹性很小，有时弹性较大。然而，无论如何，时间性要求是存在的。假如缺少了这个要求，说“我饥饿”这句话就近似于没有意义。又如，某人对某事具有好奇心，这个好奇心看似不包含明确的时间，实际上它暗含着，越快得到满足越好，否则此人就要经受心理上的折磨。再如，某个深奥的哲学问题，经过世代相传，也许人们已经就此思考了数千年，这是否表明这个问题并不急于得到答案呢？非也。由于这个问题的答案可能间接地关联着人们对于很多现实问题的回答与解决，所以它很可能是相当紧迫的。对这个问题的思考要消耗能量，经受辛苦，所以当事人往往会倾向于早一点解决它，而各种各样的答案正是在这种急迫心情的促使下做出的。即使对于那些生活悠闲、从容不迫的隐者们来说，他们也有不耐烦的时候，他们受到时间的约束，时间因素已经深入他们的内心与行为之中，只是他们常常对此并不自知。

各个问题的时间紧迫性要求不同，这是我们的一般观点。“机不可失，时不再来”，这句俗语更是揭示了将要进行的决策具有一定的“终局”性质。当然，我们可以同时承认，也存在着许多时间要求不那么紧迫的问题，它允许当事人可以在处理紧急事务之后穿插地、断断续续地进行思考和研究，以便达到可能的最高程度的审慎性。这是一种程度上的差别。

面对具有时间要求的问题，当事人如何来解决它呢？

在新古典经济学的论述中，暗含着这样一种基调，即时间是一种经济资源，它与其他具有经济价值的商品一样，都是具有价格、因而可以自由买卖的。这就是说，如果我缺少时间，我就可以花钱去买时间；买到了时间，我的时间也就不再短缺了。这种观点貌似有理。例如，做饭占用时间，我叫了外卖，也就不再占用时间了。外卖的价格较高，因为其中包含着时间的价值。这种认为时间可以作为一种普通因素与其他因素截然分开并加以平行处理的观点，认为万事万物皆可互换并随时随地可以找到足够多的对手来进行交易的观点，以及交易价格是公平和完美的观点，都是完美理性或绝对真理观的一些表现形式。在这种论调之下，通过自由地、随意地交易和互换，一种问题就可以完全转化为另一种问题，一个人的问题就可以完全转化为另一个人的问题，从而，所有的问题也就都失去了个性，变得不再成为什么“问题”了。部分地同意和部分地拒绝这种观点，成为算法理论的一个特征。这两者之间存在着微妙而重大的差别。

举例来说：我肚子饿了，可以叫外卖，也可以暂且忍耐，继续从事未完成的重要工作；但是，“我叫外卖”是否意味着我就可以去网购衣服而不是食品呢？“暂且忍耐”是否意味着只要所做的工作足够重要，我就可以永远不吃饭呢？实际情况是，这都是不可以的，“食物”这个问题的重要性是相对独立的；到了一定的程度，当事人必须放下手头的工作，排除任何其他交易方案，专心来吃饭。他必须专门地应对这个专门的问题。把这个道理用在“时间”这个问题上，结论是一样的；也就是说，在计算速度有限的实际条件下，当事人虽然可以通过一定强度的交易手段来缓解时间紧迫性的问题，他却无法完全消除这个问题，他最终仍然必须（在较弱的约束之下）亲自面对和处理这个问题，并且不以解决其他问题的那些手段、而是以解决时间问题的专用手段来解决时间问题。(www.xing528.com)

这就是说，当事人必须面对一般问题所具有的时间紧迫性要求，必须在有限的时间内给出问题的答案。尤其是，在某项行动进行之前，他必须做出关于这个行动的“决策”。“决策”意味着要构造或设定某些变量，或者要给某些变量取值，等等；总之，它既可以是数量的，也可以是结构的。一种典型的情况是：欲使某个（不直接控制的）变量取得特定的值（数量的或结构的，下同），当事人需要通过自己怎样的行动去控制另外一些可控变量，以及应当使这些可控变量取得怎样的数值。这里我们借用数学语言来进行表达，是因为把数学语言用在这里的确是恰当的和高效的。算法方法绝不反对数学方法本身，社会科学与人文学科也绝不应当反对数学本身。经济理论界目前所争论的方法问题在本质上跟用不用数学是没有关系的。

可是，他的计算速度是有限的，这就导致了有关回答问题与做出决策的计算能否按时完成，成为一个疑问了。这首先涉及需要进行什么样的计算。我们通常进行决策的过程都是相当简单而迅速的，所以这似乎不是什么大问题。实则不然。“计算的简单性”这个现象恰恰是需要进行详细说明的。因为，世界上的事物是普遍联系的，我们怎么能够知道，只需要把计算限于一定的范围而不必管世界的剩余部分，是一种正确的做法呢？对于逻辑的与数学的问题，我们往往可以这样做：例如，a>b，b>c，则a>c。对于这个推理，我们可以毫不迟疑地做出肯定的结论。然而，当牵涉外物时，涉及思想之外的世界时，我们是不可以这样自信的。对于世界的剩余部分，在我们对之进行充分了解和计算之前，我们怎么能够知道它与当前的问题之间没有联系、因而可以弃之不顾呢？在这一点上，新古典主义的论点是有道理的。按照一种纯粹的新古典主义观点，为了解决任何一个“实际问题”，当事人都必须把世界上全部的信息计算一遍，这样方才够得上合理。在无穷大的计算速度和零计算时间的假定下，当事人也被认为能够这样做。但是，现在，计算速度是有限的了，当事人又将如何呢？

这个问题我们称作“算法人的问题”。借助时空地图，可以对它做出进一步说明。设想一张巨型的时空地图摆在我们面前，其中充斥着大量的数据，我们要对某个数据赋值（进行决策），为此需要进行“倒推”，向我们自己所处的地方（可控变量）行进。必定存在着众多的、其数目近乎无穷大的路线可供选择。为了防止迷失在这些曲曲折折的路线之间，我们还可以从我们所处的地方出发去“迎接”（信息驱动型计算）前一个进程，只要两个方向的行进成功地汇合，问题就可以解决了。

然而，数据网络内部的联系是纷乱的。假如只用演绎方法，我们就有渐行渐远的危险。这就好比一个游客来到了“千岛湖”，他要从一个岛屿转移到另一个岛屿，但他却非得寻找桥梁，以步行的方式“安全地”到达。某些岛屿之间也许的确存在着桥梁，但这并不能保证所有这些桥梁都能够完美地一一相连，以使他成功地穿越。他若执意这样做，则目的地的到达也许就将是遥遥无期的了。这个困难还因为两个因素而加强。第一个因素是时空地图在空间上是无限延伸的；第二个因素是，就任何目力所及的具体数据而言，我们必须认为，其中的数据处于变动之中，或者新的数据在不断地生成。这两个因素结合起来，导致这样一个更大的困难：由于计算只能针对少数数据逐批地进行，也就是在时空地图中的各个局部空间之间往复地转移，在对某地的数据计算完毕（假如可以“完毕”的话）之后，当在另一个时间再转回这个区域，需要调用其中的计算结果时，该区域的情况已经发生了变化，先前计算的结果可能已经不再有效了，于是又要对该区域重新进行计算；而当该区域重新计算完毕、再转往别处时，那里说不定也已经发生了变化，那里的数据也需要重新进行计算了……显而易见，在串行计算方式之下，如果我们坚持新古典主义的严格性标准，计算将是无法进行的。由于计算的展开意味着时间与其他资源的分配，因此计算甚至将难以理据充分地起步，当事人将完全受困，四面楚歌——然而这样一来，他又会在犹豫之间白白地浪费时间。至于对于具体的实际问题，也就更无法得出完善、精确和正确的结论了。

需要强调一下，以上的任何计算过程，既有可能是短暂的，也有可能是非常长期的。为了有一个具体的印象，我们可以设想这个过程甚至长达数千年；因为，的确有众多横跨数千年也未能解决的问题。即使那些已经早在数百数千年前就已经得到了“答案”的问题，如今可能也都还在不断地产生新的“答案”；因而，也就可以认为，这些问题其实至今都还没有得到完善的答案。故此，绝不可以认为，我们是在吹毛求疵，是在讨论一些无关紧要的话题。人们已经被许多似是而非的、“半显半潜”的观念折磨得太久了。