Authors: Kenneth Lee
Version: 0.1
Date: 2023-06-28
Status: Draft

3.303. 为什么架构设计必须使用自然语言

这两条和一位同事讨论一个设计问题，他尝试用类型系统的方法“精确”定义我的意图，我用本文来说明我为什么不接受这种方法。

高层设计是不可能被精确建模的，因为所有的“精确”，都来自对细节的逐一枚举。“鸡都是有羽毛的”，这精确吗？这要看你如何定义鸡，被去毛准备做叫化鸡的那个东西叫不叫“鸡”？被鸡蛋孵出来的无毛变异种算不算鸡？只有一根羽毛算不算“有羽毛”？这些信息在“鸡都是有羽毛”的表述中，都是没有的，没有明确的细节，那句话就是“模糊的”，“不精确的”。

我们永远都不可能有绝对的精确，我们只在我们自己的脑中有精确，我们把条件输入到我们的决策系统，这个系统给我们唯一的输出（包括模糊描述的唯一输出，比如“明天可能会下雨”，这同样是逻辑系统中一个“精确”的输出），这时，我们认为这个东西是精确的。这就是维特根斯坦说的“What can be said can be said clearly”，精确。精确的是你的脑子，不是现实。现实只能“Passed over in silence”。

所以，尝试用一种形式化语言让高层设计变“精确”，是缘木求鱼。如果我们可以精确描述一个系统，那么我们已经拥有这个逻辑设计了，理论上我们不再需要为它开发软件逻辑或者HDL了。我们做架构设计，就是因为我们的设计不可以一次成型，一次成型我们控制不了所有的要素，所以我们对还没有精确定义的细节进行分类，从不同的视角（View）去对逻辑进行分解和分类，从而让细节呈现规律，让我们可以控制它。这本来就是不精确的（但它是明确的，至少我们在判断某个细节是否在范围内的时候，我们是基本上是有结论的，只是我们在定义边界的时候，我们不知道我们的抽象指代的个体是谁而已），不精确才是它的目的。

这个明确的部分，确实有可能被类型系统（type system）所描述，但这个描述没有意义，因为我们的着眼点并不是这个类型系统，类型系统不是稳固的部分，稳固的部分是在我们搭建和发现的过程中被不断发现的。也就是说，我们在不断用Passed over in silence的信息去填充我们的What can be said的信息集合，这种情况下，把信息放在这个集合的完善上，我们就会忘掉我们的本来目的。

说到这个不禁想到现在很火热的AI绘图和ChatGPT等发展，我们过去对AI的理解是从非结构化数据或者结构化数据，比如从图，声音得到对象是狗，花，猫，云等“概念”。但AI绘图和ChatGPT等应用，给我呈现了仿佛这些数据组合以后，好像有了在概念上再找到逻辑的能力，似乎具有了人这种基于多层逻辑视图去获得新Pattern的能力了。这种情况下，我们能从逻辑上判断一个AI的判断是否正确吗？其实已经不可能了，因为我们根本不知道AI的脑子中转的是什么念头，它对于我们来说也是一个只能Passed over in silence的东西了。我们也只能用总结性的：“它有没有我们聪明”这种没有什么逻辑，只是根据结果分类来觉得“怎么用”的方法来评判它了。从这个角度来说，我暂时对自己比它在高层抽象上更聪明还是有点信心的。