观点：科学和人生中更多的是算法而非数学方程

原文作者：JAG BHALLA，科普作家。

译文作者：mathyrl，哆嗒数学网翻译组成员,软件工程师。

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科学的“菜谱”中有一道新的热门食材。可以让科学变得更加美味，而数学方程却无法实现。在关键的转变过程中，需要更好的语言来实现。

1，科学通常用数学关系来组织数据。然而Joscha Bach等物理学家们，正在刷新关于自然界“由数学写就”的观点，重新描绘宇宙为“非数学的，而是计算性的”。

2，“计算不同于数学”，数学大多是不可计算的（＝不可解）。然而物质总是在计算（它总是知道该做什么）

3，对于Bach来说，物理学是关于“找到一个能够重现的算法”的数据。他称之为计算主义（computationalism），然而“算法形态主义（algomorphism）”更好地强调了算法的结构。

4，就像菜谱那样，算法有详细操作指令和操作步骤。除了Bach的可计算性的愿望之外，算法可以更好地表达顺序和条件的关键特性。

5，受过训练的物理学家们所热爱的代数方程语言（Algebraic Equation Language ，AEL）有着致命的局限性（经典案例“三体问题”）。

6，AEL的语法暗藏着更深层次的逻辑影响。X+Y＝Y+X，但是“车在马之前”≠ “马在车之前”。顺序通常有重大影响（在实际生活中，即使不在代数方程语言语法里）。

7，一些人寻求只有代数方程语言的世界。Sabine Hossenfelder曾发出挑战：是否有任何人能够“写下任何……允许……自由意志的方程”。也许AEL不能描绘所需的场景？

8，Freeman Dyson说过“将物理学以外的其他科学归约到物理学并不可行”。将活细胞看作只是“一堆原子的组合”并不是最合适的。

9，构成你身体的那一堆原子执行着令人吃惊的复杂过程，组织策划着数万亿计的组成原子（＝大量有序的，完全算法的，非代数的）。

10，生物学也需要算法逻辑，因为现实生活不可避免地涉及到选择（例如选择避开什么以免被吃掉）。算法提供了一种自然适用于描述选择的语言。而AEL 难以表达诸如“如果有捕食者就马上逃跑，否则就吃青草”这样的规则。

11，自然选择本身就是一个元算法。同样，经济学（～生产力选择）也是算法的（不幸的是建模者主要用AEL来描写它）。

12，宇宙中的行为富含算法。物理学已经描绘了大部分适用于AEL的场景。但是现实生活的经验模式里展现了更丰富的逻辑。

13，选择是关键（正如选择正确的语言），即使是无生命的系统——例如计算机——也体现出选择逻辑。

14，婴儿，需要强大的因果关系探测器来区分两种模式类型－－物质的东西（＝非选择）和有生命的东西（＝展现“偶然性模式”）

15，如果一个系统能够用像电荷工作方式的“选择商（choosing quotient）”CQ来描述，将会怎样呢？带电的东西（净电荷>0）与不带电的东西所做的事情不一样。也许CQ>0的系统用能量做出的反应不同于CQ＝0的系统。

16，因果性本身可以看作是允许算法可计算的状态之间的转移。

17，AEL 不能有效地描绘所有的经验模式。而算法提供了一个更丰富的调色板。

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图片来源于Julia Suits，纽约漫画家，《The Extraordinary Catalog of Peculiar Inventions》一书的作者

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