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系統算法大全講解

科技 更新时间:2024-11-30 15:37:08

系統算法大全講解(了解系統的過程)1

黃鼎 秋日山居軸局部

認識與感受是不同的,我們接下來讨論“認識”。

一個人認識到另一事物,包括對這一事物的兩種了解,其一是它的外在,其二是它的内在。例如說認識一個人,男女老少、發膚形貌等這些是外在特性,品性德行、氣質教養等這些則是内在特性。“認識”的這兩點要求,無論要了解的對象是複雜的人還是簡單的石頭,都是必要的。

我們獲取知識有兩種手段,是所謂“知得”與“識得”。在《程序原本》一書中讨論抽象這一主題時,我們提出過這兩種手段:當我們知道張三,卻不知道它的形貌時,是知得,大多數圖書館知識是知得的;當我們親觸這個事物,卻不知道它是什麼時,是識得,大多數野外考察知識是識得的。與這一切相關的概念,可以描述在下圖所示的方法樹上(這裡引用的是後續文字中的圖例,所以圖序号有異):

系統算法大全講解(了解系統的過程)2

從動詞角度上來說,認識是識得的具體方法之一。認,是指記認;識,是指辨識。

記認作為一種方法,可以與我們讨論過的曹沖稱象與刻舟求劍這兩種實踐聯系起來。它們在船體上刻的标記,都是記認的一種形式;同理,我們後來在《程序原本》一書中讨論到的 HASH,以及全文或數據庫檢索中用到的關鍵字,也都是記認的形式。作為實踐者,我們大多數時候是在讨論“某種記認的方法”,而未能追究:在認知理論上,這種記認的可靠性及其依賴的條件。而忽略這一點,就會産生一些似是而非的方法,例如失效的刻舟求劍。但是,失效并不是無法容忍的,例如 HASH 應用中存在的命中率問題。所以記認并不是準确無誤的方法,實踐中隻是在尋求這種方法的背景限制并進一步控制誤差而已。

辨識的一個基本含義在于分辨出差異。如果找不到差異,那麼所有的事物也就混沌一物,無從辨識,也無從獲得它的知識了。具體來說,辨識也可以分成兩種方法:其一是識别,其二是分别。

識别依賴于我們對事實的直觀了解,在一定程度上是與我們的感覺器官相關的,例如聽見的、看見的或者聞見的等。識别是我們人類建立對自然界的知識的最基本而又最豐富的方式。大多數情況下,我們不會去考慮我們如何從樹林中識别出一個新的樹種,或者如何從風聲中聽到猿啼,這基本上被我們視為本能。我們的這一類知識構建行為,大抵在于為這個新樹種命個名稱,或者此前便已了解怎樣的聲音才是猿啼。

然而識别是不可靠的。它首先取決于生理機能本身的可靠性,例如一個紅蘋果,在正常人與色盲症患者的認識中,就并不相同。其次它還取決于既識的持續可靠性。我稱“基于識别所構建的既有知識”為既識,稱基于既識而識别為持續性。例如,某人此前聽過猿啼(并确認正确),當他再聽到某種啼聲時,識别為“這是猿啼”。但後者并不一定是持續正确的。後者的正确性涉及三個具有遞進關系的問題,其一,猿啼是否必須是一隻真實的、自然界的、實體的猿的啼叫;其二,若否定其一,則需讨論非真實的、模拟的猿啼在多大程度上能稱為猿啼;其三,若肯定其一,則需讨論如何同化個體猿的聲音差異,以使得“(任意)猿的啼聲”總能被識别。這三個問題的提出,事實上說明我們“基于既識的識别”是不可靠的。

分别則相對複雜一些,它建立于一個觀察的角度、切面,或者依賴于某種參照。以(概念性的)觀察角度為例,地上散落的核桃,A可能将它視為“一些核桃”,而 B 則認為是“三堆核桃”,這是整體視角與局部視角的差異;又例如,同向同速的兩輛火車之間的觀察是相對靜止的,這就是參照選擇帶來的一個結果。通常,“數”這一抽象,是我們能加以分别所依賴的核心概念。例如,核桃的個體與群體,以及火車的速度,都是我們對觀察對象先進行數值化,再加以比較,最後得到的知識。

分别是可靠的嗎?答案仍然是否定的,千人千面是一種理想狀态,現實往往是一人千面。例如一個人早晨顯得慵懶一點而中午就亢奮些,又例如對于同一個人,A 認為他和善,B 則認為他隐忍。分别的問題在于比較所需的角度與背景不同,以及不同人對于抽象概念的理解有異——如你所見的,基于“數的值”的分别往往準确一些,是因為人們對于“數”這一抽象有着大抵相同的理解。

--來源《我的架構思想》周愛民

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