真正的抽象编程的好处

真正的抽象要求对现实的高度相符的抽象。

但是现实世界中的语义系统是一个层次化&＃xff0c;网络化的系统。错综复杂。

真正的物理世界我们是没有办法理解的&＃xff0c;因为它是不可知的。

我们知道的只有我们的大脑&＃xff08;里面的东西。或说柏拉图所谓的“在的世界”&＃xff09;。

到底什么才算是真正的对现实“世界”的理解&＃xff1f;什么才是真正的客观&＃xff1f;客观&＃xff1f;。。客观到底是什么意思&＃xff1f;&＃xff1f;&＃xff1f;

所有这些都没有答案。

但我们可以做到一件事&＃xff1a;我们可以审视我们自己的思维。我们也许不知道世界是什么样子&＃xff0c;但我们知道我们自己在想什么。

事实上从唯心认识观的角度看&＃xff0c;这个“世界”才是真正我们真正所谓的“世界”。

I mean&＃xff0c;到底什么才是真正的“世界”&＃xff1f;

我们永远都不会知道真正的“世界”是什么样子。但是我们可以知道我们自己所谓的世界是什么样子。

我们知道我们对所谓“真正的”世界的描述是什么样子。我们不知道这些描述是否正确&＃xff0c;但是我知道我就是这么描述它的。或者我对“它”的描述就是这个样子。

不管这种描述是否与“真正的”世界&＃xff08;或说本体&＃xff09;相符&＃xff0c;但是这就是我的描述了。

它躺在那里。它一直都躺在“在的世界”里。

从对所谓真正“本体”的研究转向对语言本身的研究&＃xff0c;这其实就是哲学史上很著名的语言转向。

它的认识观是这样的&＃xff1a;我也许搞不清世界到底是什么&＃xff0c;但我们能搞清楚我们在说什么以及我们说了什么。

我们以为我们活在真实的世界中&＃xff0c;但其实我们一直都只是活在自己的语言中。既然我不住在那里&＃xff0c;我为什么要对它进行研究呢&＃xff1f;并且&＃xff0c;我又要怎样在根本碰触不到它的情况下对它进行研究呢&＃xff1f;我为什么不去研究我真正生存的地方呢&＃xff1f;

比如&＃xff0c;我说&＃xff1a;

前面有个坑&＃xff0c;很危险。我要小心点&＃xff01;

其实这个坑并不存在于任何地方而只是存在于我的大脑中。并且如果“我不小心摔倒了”&＃xff0c;那么这次摔倒其实也不存在于任何地方。也就是说&＃xff0c;对于真实的世界来说其实什么也没有发生。“发生”只存在于人的理解中。如果没有了理解&＃xff0c;那么也就什么都不存在了。 。。。如果它还要”存在“&＃xff0c;那么它要怎么”存在“呢&＃xff1f;

所谓”事物“&＃xff0c;只能存在于理解中。

也就是把精力集中到对语言元素及其结构的分析上面来。

这是正确的。因为它才是我们真正能做的事情。

但是对语言进行分析一点都不容易。事实上它非常困难。语言实在是一个太庞大的系统。因为语言在本质上&＃xff0c;其实它就是我们的“世界 ”。对语言进行分析即意味着对我们的“世界”进行分析。

比如&＃xff0c;姑且不论语言元素间的关系&＃xff0c;即使一个简单的概念有时候我们也很难对它进行形式化&＃xff08;这正是强人工智能最大的困难所在&＃xff09;&＃xff0c;如&＃xff1a;“金融”。要怎么形式化它呢&＃xff1f;

。。。

类似这样的东西还很多很多。

对这些概念或关系的形式化的困难&＃xff0c;很可能正是很多项目搁浅或最终失败的最终原因。因为真实世界的语义是如此复杂&＃xff0c;我们一直没有找到正确的形式化它们的方法。而直到我们能够正确地形式化它们以前&＃xff0c;我们就不可能被真正正确地在计算机中为它们建模。 不能建模的意义是&＃xff0c;计算机只能拥有或说“以”一种零碎的&＃xff0c;片段的&＃xff0c;不完整的&＃xff0c;或曲解的语义为我们服务。不能形式化的结果是&＃xff0c;它不能以人类的语义形式进行工作。它仍然只能以机器的形式进行工作。它不能“理解”任何我们所说的东西。

它仍然是个机械&＃xff01;&＃xff01;

或许数学与语言学的最终结合会为我们找出一条路。&＃xff1f;