在哲学、政治与宗教领域，普遍存在着这样一种构想：建立某种凌驾于自然演化的日常俗语之上的语言——无论是拉丁语还是逻辑语（Lojban）——赋予使用者洞察现实与理性思考的更高能力，正如数学专业语言在解决问题时所展现的公认效能一样。然而，这一构想注定落空，因为这类语言的威力本质上完全根植于其高度的专业性。
摘要
STEM 领域经常使用专门设计的形式记号和独有词汇，人们认为这些专用语言极大地促进了研究与交流。许多哲学家和其他思想家试图设计适用面更广的语言，希望在特定技术领域之外也能借此改善人类思维，但实证表现并不理想：还没有哪一种这样的语言证明自己能实质性改善人类认知，例如帮助人们抵御认知偏差或逻辑谬误。我认为，各领域专用语言的成功，根本原因在于它们编码了大量先前发现的领域特有信息；这也解释了为什么它们无法跨越广泛领域，普遍提升人类认知。
除了以传达一定信息量所需的时间、词数或字符数衡量语言的效率，人们也可能设想一种衡量自然语言「表达力」的指标，类似于萨丕尔—沃尔夫假说：有些语言更有助于思考或表达重要思想，因此有必要正名。例如，有时人们说汉语太过「具体」，与某些其他语言相比会使科学思考变得困难；「修正」语言与术语一直是 20 世纪与 21 世纪西方政治人物关注的重点，人们认为名字和代词对社会具有巨大力量；争议较少的是，数学家和物理学家一致认为记号极其重要，而某个主题的一套好记号既能使常规结果更易于产生和理解，也能让先前无法构想的思想成为可能，并提示重要的研究方向——阿拉伯数字与罗马数字、牛顿的微积分记号与莱布尼茨的记号、麦克斯韦方程组等等。
有人把这种想法推到了极致：既然好记号能帮助思考，那一定可以设计出某种理想语言，让一切思想都得到最完美的表达，迅速而合乎逻辑地引导思考走向正确结论，避开谬误和认知偏差，并使使用者比那些不得不使用自然语言的人聪明得多、做事也高效得多。这里通常举的例子是莱布尼茨提出的逻辑语言，用它只需计算就能解决哲学争论，或者 John Wilkins 的「实在文字」。希望更好的语言能带来更好的人类思维，也是开发人工语言的动机之一，例如采用合理化词汇和语法的逻辑语。人工语言，以及 E-Prime 这样不那么激进的语言创新（还有为新概念创造新词），偶尔会出现在普通语义学这样的运动中，也相当频繁地出现在科幻与技术领域中（例如 Engelbart 1962）；当然，许多政治、社会或哲学运动都曾明确希望改变语言以影响思想（从共产主义——《1984》对此作了令人难忘的戏剧化呈现——到女权主义、各种后现代主义、逻辑实证主义，或乌克兰民族主义者；我注意到，这一趋势在 20 世纪中期似乎尤其突出）。
这种期待不无道理：语言会影响思想，看来是显而易见的，无论这种影响是好是坏；我们也没有特别的理由指望英语这种自然演化的语言有多出色（它们显然存在极其不规则、效率低下之处，却没有任何可能的用处；比较书写系统，也同样能清楚地看到，韩文等系统就是更好）；既然改进记号和词汇能对 STEM 领域大有帮助，人工语言能否也带来更普遍的帮助呢？
我不得不说，答案似乎是不能。首先，萨丕尔—沃尔夫假说最终得到支持的，基本都是些无关紧要的现象：能够归因于语言语法或词汇的重要跨文化差异，寥寥无几，甚至根本没有；有的只是色彩感知侧重点、也许还有贴现率等方面的轻微差异。[1]当说着根本不同语言的人群学习不同的自然语言时，我们也看不到巨大的差异——中国人用英语进行科学思考，可能比用普通话稍容易些，但这似乎远没有造成巨大的差别。其次，纵观这类尝试的历史，改用 E-Prime 或逻辑语等似乎没有带来任何显著收益。普通语义学之类的运动，并没有证明追随者因此在现实中获得了明显更多的成功（不过，我的确认为 E-Prime 这样的实践能改善哲学写作）。创造通用高效语言的尝试，或许确实能够缩短人工语言的学习时间，并提供一些有限的教育优势；化学、物理学和计算机科学等特定领域的领域专用语言（例如正则表达式、巴科斯—诺尔范式、SQL）一直在展现其巨大价值；但人工通用语言并没有让人变得更理性或更聪明。
因为「悲剧」[τραγωδία] 和「喜剧」[τρυγωδία] 是由相同的字母产生的。
——德谟克利特，由亚里士多德引述／转述[2]
为什么不能呢？从算法信息论来看，所有图灵完备的计算语言都有同等的表达力：凡是能用一种语言编写的程序，也都能用另一种语言编写，只需先写出前一种语言的解释器，再运行那个程序；因此，只要付出固定的长度开销（即解释器），所有语言就大致等价。不过，这份固定开销可能大得令人头疼，因为某种语言可能是个图灵焦油坑，表达什么都费劲。或者，从另一个信息论视角来看，大多数比特串不可压缩，大多数定理不可证明，大多数程序不可判定，等等；压缩或预测算法只对可能输入中的一个小子集有效（而对随机输入则表现糟糕，或根本不起作用）。因此，从这个角度看，任何语言平均而言都和其他语言一样好——这就得到了一个没有免费午餐定理。因此，研究的目标是找到这样的算法：以牺牲对现实中不会出现的数据的处理能力为代价，换取对现实数据中确实存在的规律的更好利用。以下引自《John Wilkins 的分析语言》（博尔赫斯，1942）：
在 John Wilkins 于十七世纪中叶构想的通用语言中，每个词都定义了自身。笛卡尔在一封日期为 1619 年十一月的信中，已经指出，使用十进制计数法，我们可以在一天之内学会给直到无穷大的所有数量命名，并用一种新语言——数字的语言——将它们写出来；他还提出创造一种类似的通用语言，用来组织并容纳人类的全部思想。大约在 1664 年，John Wilkins 承担了这项任务。
他把宇宙分成四十个范畴或类，再细分为差别，而差别又细分为种。他给每个类分配一个由两个字母组成的单音节；给每个差别分配一个辅音；给每个种分配一个元音。例如，de 表示元素；deb 表示元素中的第一种，火；deba 表示火元素的一部分，一团火焰。
说明了 Wilkins 的方法之后，有个问题不容搁置，至少很难搁置：这套语言赖以成立的四十类分类表，究竟是否高明。且看第八类：石头。Wilkins 将它们分为普通的（燧石、砾石、板岩）；中等的（大理石、琥珀、珊瑚）；珍贵的（珍珠、蛋白石）；透明的（紫水晶、蓝宝石）；以及不溶的（煤、漂白土和砷）。第九类几乎同第八类一样令人吃惊。其中的金属分为不完美的（朱砂、水银）；人造的（青铜、黄铜）；残余物（金属屑、锈）；以及天然的（金、锡、铜）。鲸列在第十六类：一种胎生的、长条形的鱼。这些含混、重复与缺漏，让人想起 Franz Kuhn 博士所说的某部中国百科全书《天朝仁学广览》。在那遥远的书页上，动物被分成（a）属于皇帝的；（b）经过防腐处理的；（c）受过训练的；（d）乳猪；（e）美人鱼；（f）传说中的；（g）流浪狗；（h）包含在本分类中的；（i）像发疯般颤抖的；（j）数不胜数的；（k）用极细的驼毛笔画出的；（l）等等；（m）刚刚打破花瓶的；（n）远看像苍蝇的。
布鲁塞尔书目研究所也在驱除混乱：它把宇宙划分为 1,000 个小类，其中编号 262 对应教皇，编号 282 对应罗马天主教会，编号 263 对应主日，编号 268 对应主日学校，编号 298 对应摩门教，而编号 294 对应婆罗门教、佛教、神道教和道教。它也不排斥使用异质的小类，例如编号 179：「虐待动物。保护动物。从道德角度看决斗与自杀。各种恶习与缺陷。各种美德与品质。」
我已经指出 Wilkins、那位不知名的（或伪托的）中国百科全书编纂者，以及布鲁塞尔书目研究所的任意性；显然，不存在不具有任意性和推测性的宇宙分类。理由很简单：我们不知道宇宙是什么。「这个世界，」大卫·休谟写道，「不过是某个幼年神灵第一次粗陋的尝试，后来他因拙劣的表现而羞愧，将它抛弃了；它只是某个依附于他者的低级神灵的作品，成为其上级嘲笑的对象；它是某个年迈失能的神灵在衰老昏聩之际的产物，自他死后就一直运转着……」（《自然宗教对话录》V［1779］）。我们必须更进一步，怀疑在「宇宙」这个雄心勃勃的词所具有的有机、统一的意义上，根本不存在宇宙。
试图通过分析梵语，或对《圣经》段落运用字母数值学来获取知识，会失败，因为它们不包含相关的信息内容——谁会把那些信息放进去？一个全知的神吗？假定它们含有信息，并且分析这些语言范畴有帮助，或许能让我们勤勤恳恳地开动脑筋却始终空转，得出五花八门的「结果」，现实中却寸步未进。（「『假定』我们想要的东西存在，这种方法有许多优点；这些优点与偷窃相对于诚实劳动的优点相同。让我们把它们留给别人，继续我们的诚实劳动。」）
那么，如果所有语言都是等价的，领域专用语言为什么确实有效呢？道理很简单：它们本来就不通用，它们编码的是领域知识。约翰·斯图尔特·密尔，《边沁》：
错误潜伏在笼统概括之中，这是一个可靠的格言，也是所有严密思考者都曾有所体会、但在边沁之前无人如此一贯贯彻的格言：人的心智在审视并归类一个复杂整体的组成部分之前，无法把握这个整体；抽象本身并不是实在，而是一种表达事实的简略方式，而处理它们唯一切实可行的方式，就是把它们追溯到它们所表达的事实（无论是经验的事实，还是意识的事实）。
按照这个原则，边沁轻而易举地击破了惯常的道德与政治推理方式。在他看来，这些推理一旦追究到源头，大多终结于一些措辞。在政治中，自由、社会秩序、宪法、自然法、社会契约等等，都是口号：伦理学也有类似的东西。最重大的道德与政策问题，竟由这样的论据来左右；它们不是理由，而是对理由的暗示；它们是神圣化的表达，借此径直诉诸人类某种普遍情感，或某种常用格言，后者可能是真的，也可能不是真的，但从没有人批判性地审查过它的适用界限。
我们可以用 Brainfuck 写出与某个正则表达式等价的程序，但耗时会远远超过直接写一个普通的正则表达式，因为正则表达式专门照顾的，只是所有可能的文本匹配和转换类型中的一小部分，其通用性远不及 Brainfuck 程序。同样，任何数学语言都会让某些方法和定理更容易表达，而这正是它们有用的原因：常见运算只需简短的符号序列，不常见的操作则变得冗长难写。正如怀特海所说（人们常用这段引文说明「表达力强大的通用语言确实存在」，但只要引得完整些，就能看清：怀特海所说的，恰恰是更好的记号／语言以专门化取得优势）：
好的记号使大脑免去一切不必要的工作，让它能够自由地专注于更高级的问题，从而实际上增强了人类的心智能力。在引入阿拉伯记数法之前，乘法很困难，而即使整数除法也需要调动最高级的数学能力。现代世界大概没有什么会比得知……西欧很大比例的人口都能对最大的数字进行除法运算，更让一位希腊数学家惊讶。这件事在他看来会是绝对不可能的……我们现代人轻松计算小数的能力，几乎是逐步发现一种完美记号所产生的奇迹。［……］借助符号系统，我们几乎能够只凭眼睛机械地完成推理中的过渡，而这些过渡本来需要调动大脑更高级的能力。［……］所有习字帖以及演讲中的名人都反复说，我们应该培养思考自己正在做什么的习惯；这是一句大错特错的老生常谈。事实恰好相反。文明的进步，在于扩大我们无需思考就能执行的重要操作的数量。思维操作就像战斗中的骑兵冲锋——次数有严格限制，需要精力充沛的马匹，并且只能在决定性的时刻发起。
历史也印证了这一点：很少有记号先以完备的形态从天而降，再去帮助人们取得重大发现；实际情况是，记号随着新思想和新发现一起演化，更好地表达后来才被认识到的关键内容，舍弃次要内容。早期的书写或记数系统（如苏美尔楔形文字）常常是奇特的混合系统，融合了字母、图画借音、音节文字和表意文字的某些方面，有时这些方面同时存在于同一系统中，或以古怪残缺的方式存在。（了解记数／计数／算术系统奇妙而古怪的多样性，一个很好的指南是 Ifrah 2000 年的《数字通史：从史前时代到计算机的发明》。）像韩文这样优雅的音节文字，有可能作为第一种书写文字被发明出来吗？（大概不可能。）莱布尼茨的微积分记号从其最初形态演化而来；逻辑的语法有了相当大的发展（弗雷格的证明比当代记号难读得多，而真值表这样的创新大大帮助了逻辑的呈现）；麦克斯韦方程组的历史就是一部不断简化、用新记号／数学重新表述的历史：它们最初以复杂得多的形式发表，由涉及四元数的 20 个方程构成，后来由 Oliver Heaviside 等人逐步演化成我们熟悉的、仅用 23 个字符就能写出的 4 个微分方程（「简单并不先于复杂，而是后于复杂。」）；编程语言也从 Plankalkül 这样往往古怪的早期形式，演变为 Python 和 Haskell 这样易读得多的编程语言。[3]就连小说类型也是必须发展出来的、由套路组成的「技术」或「语言」：Moretti 在讨论侦探／推理小说的早期发展时，指出作者们似乎并不理解什么是「线索」，并举例说明早期作者如何「用错了它们：比如，一名侦探推断出『药在第三杯咖啡里』之后，接着就喝下了那杯咖啡」。（强调为原文所有；见 Moretti 2000／Moretti 2005／Batuman 2005）
简单并不先于复杂，而是后于复杂。
——Alan Perlis，1982
数学是一门实验科学，定义不是先有的，而是后来的。研究对象的本性逐渐显现时，定义也就自然形成了。
——Oliver Heaviside，1893[4]
日常语言当然没有资格自称最终定论——假如真有最终定论的话。它确实凝聚了比石器时代形而上学更好的东西，也就是前面说过的，世代相传的经验和敏锐见识。不过，这些见识主要用在生活的实际事务上。如果一种区分能在日常生活中派上用场（这绝非小事，因为日常生活同样充满难题），其中就必定有些道理，必定区分出了什么；可是，一旦我们的兴趣超出日常生活，或更偏重求知，这种划分事物的方法就很可能不是最好的。再者，这些经验的来源，也仅限于文明史上大部分时期普通人所能接触到的东西，未曾吸收显微镜及其后继工具所提供的资源。还须补充，各种迷信、谬误和幻想确实会进入日常语言，有时甚至能经受住生存考验（不过，即便它们留存下来，我们为什么不能识别出来呢？）。所以，日常语言当然不是最终定论：原则上，它的任何部分都可以被补充、改进和取代。只须记住，它的确是我们的起点。
——J. L. Austin，“A Plea for Excuses: The Presidential Address”，1956
柏拉图主义者直觉地感到，理念是实在；亚里士多德主义者则感到，理念是概括；对前者而言，语言不过是一个任意符号的系统；对后者而言，它是宇宙的地图……Maurice de Wulf 写道：「极端实在论最早赢得了追随者。编年史家 Heriman（十一世纪）将那些教授 in re 辩证法的人称作『antiqui doctores』［论 Roscellinus］；阿伯拉尔将其称为一种『古老的学说』，而直到十二世纪末，moderni 这个名称都被用来称呼它的反对者。」一个如今无法想象的假说，在九世纪似乎显而易见，并且以某种形式一直延续到十四世纪。唯名论一度是少数人的新观念，如今却囊括了所有人；它的胜利如此广泛而根本，以至于它的名字都失去了用处。没有人宣称自己是唯名论者，因为没有人是别的什么。不过，让我们试着理解，对于中世纪的人来说，根本的东西不是一个个人，而是人性；不是个体，而是种；不是种，而是属；不是诸属，而是上帝。
——豪尔赫·路易斯·博尔赫斯，《从寓言到小说》（第 338--339 页，《非虚构作品选》）
因此，嵌入语言中的信息并非凭空而来——语言的创造与演化，反映了实践者和研究者艰苦获得的知识：哪些是常见用途，哪些应当易于表达，以及哪些抽象模式可以被概括、命名，并成为一种语言中的一等公民。这些语言之所以在日常实践和重大发现中发挥作用，一是因为记号减轻了常规研究的负担（例如，任何罗马数字都可以相乘，但换成阿拉伯数字就容易得多），二是因为它们指向一些尚待填补的空白：这些空白本可通过对称性或组合，从现有结果中合乎逻辑地推导出来。
一种通用语言若要发挥这样的作用，就必须把某些知识或算法编码进去，在人类的众多领域都带来可观收益，同时既不能靠别的方式改变人脑的计算能力，也不能自行进行任何外部计算。（当然，人类个体自身的智力与理性差异很大，这在很大程度上源于个体的神经与生物学差异，而计算机这样的辅助设备能够极大地扩展人的能力——但那些不是语言。）毫无疑问，确实存在科学方法本身这样的知识，不过，人类似乎不需要一种把它们编码进去的语言，也能充分学会它们；而另一方面，各个领域都存在无数极其重要、值得编码进语言的知识，只是大多数人没有必要在那些狭小领域工作，所以……我们得到的是行话和领域专用语言，而不是说着表达力强大的人工语言的普通语义学超级英雄。
通用语言只能编码普遍而效力有限的知识，例如，从 AI 的角度看，事物作为独立物体的性质，以及世界中因果联系的稀疏性：在这样的世界里，简短的描述和意向立场就能对物体与行动者作出有意义的描述，而词汇则编码了人类生活中与人切身相关的内容（例如词汇假说认为，人格的规律分散地编码在数以千计的词语中——如果人格成了人们着重关注的领域，大家很可能会转而使用一套少得多、也精细得多的人格词汇，例如大五人格的各个侧面）。当某个领域逐渐积累起值得编码进语言的专门知识，其语言也就逐步偏离通用语言：知识若编码为词语，语言就充满行话；知识若能编码进符号的句法与语法，就形成了形式记号。（「一切都应该自顶向下构建，第一次除外。」）这很像科学领域在发展过程中分裂的方式。（「我们总有一些想在程序中表达的东西，在所有已知语言中都只能表达得很糟糕。」）
通用自然语言充当「黏合」或「宿主」语言，用来谈论特定领域没有涵盖的事情，也用来组合领域专用语言得出的结果；它们博而不精：没有什么特别拿手，但若去掉语法性别、全无规律的拼写之类多数非必要的复杂性（「傻瓜忽视复杂性。务实者忍受复杂性。有些人能避开它。天才消除它。」），它们做什么都不比其他语言差多少。（「优化阻碍演化。」）如果领域专用语言的词汇确实编码了某种具有普遍意义的重要内容，作为宿主的通用语言就可以试着把那个观念偷过来，剥去原有框架，只留下单独的词。
因此，各种通用语言的表达力总体上仍然相当，而且效率也已经相当不错，改用人工语言并不能带来足够的优势。
这个视角解释了为什么专用语言的表达力强大，而通用语言的表达力薄弱：语言若想增强表达力，就必须编码重要信息；为了满足这一要求，通用语言的适用范围就不得不越来越窄。
这也是看待思想潮流、意识形态运动以及巫术／宗教思维的一个有趣视角。纵观历史，许多重要的哲学／宗教／科学思想家都深深迷恋词源学、语文学和语言学，甚至到了把其哲学和思想的重要部分建立在词语分析上的地步。（具体点名就要得罪人了。）谁没见过这样的知识分子：讨论一个问题，讲述它的「思想史」所花的时间，比讨论问题本身的实质内容还多；而所谓「思想史」，似乎无非是复述字典定义、选择性引用、追溯词源、辨析早被抛弃的理论之间的细微差别，没完没了地建议另造不必要的新词，再献上一部观念的「历史」或「演化史」，其全部本事不过是把「在此之后，故由此而起」这种谬误玩成了一门精致艺术？人们原本会认为，在语文学上花了那么多时间，看到了大多数词语的巨大灵活性（常常变成它们的反义词），以及它们的含义与演化的任意性，也应该看出任何词源或先前用法都多么无关紧要。像尼采这样的哲学家，对当代道德哲学感兴趣，而不是为了历史本身研究历史，却仍花很多篇幅铺陈关于德语词源的推测，并把它们与基督教联系起来，作为一种「道德谱系」——然而，基督教创立后好几个世纪都与德国毫无关系，所有涉事者知道的都比我们少得多（就像医生向盖伦请教），而这一切即使作为历史也极具推测性，更不用说实际的道德哲学——他以为自己在做什么呢？
这些以语言为基础的主张，常常属于他们信念中最古怪、也错得最深的部分；说他们被对词语的热爱蒙蔽了双眼，是合理的——他们忘记了词语仅仅是词语，地图并非疆域。这里有什么问题？我们的思想和词语使用出了什么问题？至少有一个问题是这样一种隐含信念：语言分析除了能够告诉我们人群对世界的一些分散信念，或形式语言学中相对狭窄的问题（例如历史或语系），还能够告诉我们更多东西；也就是相信，语言分析能够揭示关于概念含义、现实本质、神灵、道德行为、政治等方面的深刻真理——我们能从词语中取出远比任何人曾经放入其中的更多的东西。词语和语言经历的是高度随机的自然演化，充满任意性、偶然性，以及不断的变异和衰退，因此本来就没包含多少信息，也没有谁在不断往里面放入信息；即便有人放过，与其从词语里挖掘，不如直接读他们明确写下的文字，更容易找到那些深刻思想和经验证据，而这些内容无论如何也很可能早已被后来的成果超越。因此，自然语言编码的信息无论是什么，都是贫乏、薄弱而过时的；拿它们作为任何推理的依据，就算没有实际危害，也毫无帮助。
对于宗教思想家而言，他们从那个错误的前提出发，相信《圣经》／《古兰经》／经书由神撰写，或者希伯来语或梵语编码了深刻的对应关系，并在每一个细节上支配着宇宙的本质；这种信念是可以辩护的：既然是由全知者说出／写下的，那么认为神可能在其中编码了任意多的信息，而仔细研究可以发掘出来，就是合理的。在其最粗陋的形式中，它表现为交感巫术、隐藏「真名」、依据字音判断，以及类似精神分裂症的词语沙拉式自由联想思维（例如 Nuwaubian Nation 或主权公民运动）。世俗思想家被词语蒙蔽，却没有这样的理由可以自辩；然而，同一种神秘主义信念依然无处不在：相信拼写、用词和选词具有深层的因果力量。
另见
- 《〈你一生的故事〉不是一个时间旅行故事》
- The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences, Eugene Wigner
- 受控自然语言
- 莫拉维克悖论
外部链接
- 《傅科摆》／《未歌》
- 《效忠十七人集团者的故事——〈正直的人〉》
- 《沙卡，当城墙倒塌时》
- 《关于记号与思维的笔记》
- 《词语》，Radiolab，2010（语言与抽象：一位失聪的成年人第一次学会词语是什么；脑损伤带来顿悟；为什么 <6 岁的儿童无法理解「蓝墙左边」这样的方向指示）
- Writing is a technology that restructures thought, Ong 1992；QNRs: Toward Language for Intelligent Machines, Drexler 2021
- Language and thought are not the same thing: evidence from neuroimaging and neurological patients, Fedorenko & Varley 2016
- 《初学者的乌托邦：一位业余语言学家失去了对自己发明的语言 [Ithkuil] 的控制》
- LATEL: a Logical And Transparent Experimental Language，Liu-Huang 2019
- 《语言骗局》，McWhorter
脚注
[1] 所有这些在因果关系上都值得怀疑：语言真的导致了这样的跨文化差异，还是这些相关性仅仅是高尔顿问题的又一次出现？
[2] 《论生成与毁灭》第 1 卷；若要了解对「这是文字游戏，而不仅仅是关于字母书写的一般观察」这一解释的辩护，见 West 1969。
[3] 简洁编程语言的一个有趣例子——也受到麦克斯韦方程组的启发——来自 STEPS 研究项目（“STEPS Towards Expressive Programming Systems”, Ohshima et al 2012）：它尝试用 ~20,000 行代码编写一个完整的操作系统，具备 GUI 桌面环境、声音、文本编辑器、可接入互联网的网络功能和网页浏览器等。实现这一点，部分靠的是仔细规定一个核心，然后在其上构建一层层领域专用语言。例如，为了定义 TCP/IP 网络代码——这涉及大量底层二进制位操作和严格定义的格式，通常光是这一部分就至少需要 20,000 行代码——STEPS 使用 RFC 规范中的 ASCII 艺术图作为如何进行网络解析的形式规范。它也在计算能力与代码行数之间作出权衡：普通计算机操作系统或库可能会用许多行代码处理繁琐细节，设法以尽可能快且正确的方式，把各个文本字符精确地布置在屏幕上，而 STEPS 则定义一些规则，并使用通用优化算法，通过迭代将文本（或其他任何东西）放到正确的位置。
[4] Heaviside 1893，“On Operators in Physical Mathematics, Part II”（第 121 页）
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 gpt-6-astra-medium，校对 Jarrett Ye
原文：On the Existence of Powerful Natural Languages · Gwern.net