斯蒂芬·沃尔夫拉姆（Stephen Wolfram）关于编程的未来以及为什么我们生活在计算世界中
Mathematica，Wolfram | Alpha和Wolfram语言背后的大脑谈论编程语言如何发展。
在弄清楚哪个计算机科学家应该帮助语言学家破译难以理解的外来文本时，是斯蒂芬·沃尔夫拉姆（Stephen Wolfram）接到了电话。
当然，这些外星人可能只存在于科幻电影《到来》中，但是如果ET确实脱离轨道，沃尔夫拉姆很可能仍会在联系对象中。
这位出生于英国的计算机科学家的生活充满了非凡的成就-20岁时在加州理工学院获得理论物理学博士学位，21岁时获得了MacArthur Genius Grant，并创建了技术计算平台Mathematica（数百万数学家使用了该技术，科学家和全球工程师），以及Wolfram语言和Wolfram | Alpha知识引擎。
当他说一个有趣的剧本越过他的办公桌，要求咨询和为即将拍摄的电影制作一些视觉效果时，他为《到达》提供建议的角色突然出现。
虽然Wolfram的参与主要是为脚本中的某些科学和技术参考提供建议，但他的儿子Christopher却被设计出一种方法，使语言学家可以在几乎没有参考框架的情况下解码这些外来作品，这意味着Wolfram语言也得到了一些屏幕时间。
在电影中的某些时刻，您可以看到Wolfram语言代码正在运行，因为它解构了外来语标志，并将它们切成薄片，以帮助屏幕上的语言学家从通用模式中推断出含义。
沃尔夫拉姆说：“有趣的是，这是一个陌生的初次接触的故事，而这全都与语言以及我们对事物的理解有关。”
“自从我作为计算语言设计师度过了我的一生以来，我最好对人们如何将想法与语言之类的东西交流感兴趣。”
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Wolfram |阿尔法的宏伟使命
Wolfram的其他所有成就，可能最出名的是推出了Wolfram | Alpha，这是一种计算知识引擎，巩固了Apple的Siri数字助理回答“美国最高的建筑物是什么？”这一问题的能力。到“直到圣诞节还有几天？”。
沃尔夫勒姆|阿尔法（Wolfram | Alpha）有一个宏伟的使命：借助我们对整个文明积累的知识，能够立即自动地回答任何问题。一个引擎不仅可以将用户引导到特定的网页，还可以通过使用模型，内置算法和数以万亿计的整理数据来计算用户来获得答案。
搜索引擎通常将网页作为问题的答案，而Wolfram | Alpha则采用另一种途径，动态地计算答案，以使答案为“国际空间站在哪里？”。每次都会有所不同，具体取决于当时的实际位置。
Wolfram | Alpha可以帮助您解决从代数到物理学，食品和营养到个人健康等众多学科的问题。所有这些功能都涉及构建计算问题所需的模型，以及收集和整理运行这些计算所需的数据。
另一种看待它的方式：从最基本的意义上来说，Google是一个放大镜，用于查找网络上的特定文本，并为您提供很多选择，这可能是正确的选择。Wolfram | Alpha是瑞士军刀，里面装有旨在帮助您找到问题的单个答案的工具。
但是，也许是因为我们经过多年的谷歌搜索技术培训才能以特定的方式看待知识，所以Wolfram | Alpha可能并不适合所有人。虽然它可以算出哈勃太空望远镜的轨道路径，也可以算出覆盖两平方英里的便士的数量，但遇到诸如“肖尔迪奇最好的咖啡店是哪个？
这并不是说它完全没有幽默感。如果被问到，它将否认它是天网，并指出“与天网不同，我喜欢以不涉及发射核导弹的方式与人类互动”，并会给您估算银河系中外星文明的数量（ 10）。
除公开的Wolfram | Alpha之外，还有一些企业版本，它们不仅可以使用公开数据和知识来回答问题，而且可以使用这些组织的内部数据和知识来回答问题。自2008年5月推出以来，Wolfram | Alpha除了为Siri加油外，还被添加到聊天机器人，辅导系统和智能电视中。2019年1月宣布，Wolfram | Alpha将向亚马逊的Alexa提供一些情报，从而使该数字助理可以回答诸如“ Alexa，12汤匙能制造几杯吗？”或“ Alexa，旅行者号有多远？地球有1颗卫星？”。
Wolfram | Alpha反过来又以Wolfram语言为基础，该项目已经贯穿Wolfram的大部分时间。Wolfram语言有效地使计算机可以理解使用自然语言提出的问题。
Wolfram | Alpha已有十多年的历史了。尽管它并没有超过Google，但对于普通新用户来说仍然看起来非常复杂，但这并没有使Wolfram的雄心勃勃。
他说：“沃尔夫勒姆·阿尔法应该了解什么？我的目标一直是使它最终了解一切。但是，显然有人必须从某个地方开始。”
Wolfram于1979年开始构建他的第一种计算机语言
导致Wolfram语言和Wolfram | Alpha的道路漫长而曲折。
小学生时期，他的初恋是物理学，而沃尔夫拉姆（Wolfram）具有早熟的才能，使他在15岁时发表了第一篇科学论文。
50年前，他10岁那年第一次看到计算机时，他并没有立刻着迷，最初将机器视为探索物理兴趣的有用工具。
“我实际上用自己的双手触摸过的第一台计算机可能是在1972年或1973年，它叫Elliott 903，这是一台英国的计算机，它已经灭绝了，而且很奇特，它的大小是一张大桌子，并用纸带编程， “ 他说。“我一直认为它是做我感兴趣的事情的工具，并且我试图在计算机上模拟物理。”
几年后，Wolfram在1979年在加州理工学院学习粒子物理学时就开始对计算以及计算机的工作方式产生了兴趣。
他说：“我做了很多编程计算机，以进行物理所需的一些数学计算。”
“ 1979年，我开始构建我的第一台计算机语言，该语言旨在成为进行科学中需要的计算的语言。但是我回去尝试了更多地了解计算的本质，以设计最通用的语言。因此，我不得不回头研究数学逻辑和计算的起源等等。”他说。
Wolfram共同设计了一个名为SMP的计算机代数系统，几年后他开始构建Wolfram语言时发现这一过程很有用。
同时，Wolfram仍然对计算机如何模拟诸如“大爆炸”和早期星系形成以及神经网络等现象感兴趣，在过去的十年中，由于处理能力的提高和训练数据的可用性，这一想法逐渐兴起。 。
沃尔夫勒姆发现规则30并撰写《新型科学》
它正在研究简单的规则如何导致复杂的行为，这些简单的规则导致Wolfram仔细研究了一维细胞自动机时发现了他认为最重要的发现之一。
元胞自动机提供了一个模型，用于显示简单规则如何确定系统的行为，某些规则会导致复杂且看似随机的结果。沃尔夫拉姆发现“ 规则30 ” 时，细胞自动机的重要性开始受到重视，他称之为“可能是我做过的最令人惊讶的单个科学发现”。
下图使用规则30创建，并以空单元格的网格开始。该规则从网格顶部一行的中心处的单个黑色单元格开始，规定了每个后续行中的单元格应被涂成黑色阴影还是留空，具体取决于它们周围单元格的颜色。从规则30中的仅四行指令中，出现了不规则和复杂的模式，这一发现使Wolfram辩称： “正是这种基本现象最终导致了我们在自然界中看到的大多数复杂性”。
该插图是根据规则30创建的，斯蒂芬·沃尔夫兰（Stephen Wolfram）称其为“可能是我做过的最令人惊讶的单个科学发现”。 
“我正在研究如何进行复杂行为的这些不同示例，并且我想'让我们尝试制作尽可能简单的模型，以捕获这些不同系统中正在发生的事情的本质。”
沃尔夫拉姆（Wolfram）提出了自己的论点，即自然世界的复杂性，甚至是宇宙本身的形成，都可以从《新科学》（A New Kind of Science）中的这些非常简单的规则中产生，这是他花了十多年时间研究的最畅销书。 ，在2002年出版之前就“过着隐居生活”。
该书雄心勃勃地致力于“改变科学”，事实证明存在分歧，有人称赞它是“一流的智力快感”，而另一些人则认为它过于投机，没有适当承认它是如何建立在早期发现之上的。
“有些人就像：'哦，太好了，新事物，我们太兴奋了，'而其他人就像'哦，不，不，我们不想要任何新事物。我们做科学或其他任何事情都很好这是我们在过去几百年来所做的方式。”
斯蒂芬·沃尔夫拉姆（Stephen Wolfram）的书《 一种新型的科学》
三十多年来，他收集了关于自己一生的细节的大量数据，帮助他回忆起写本书的时间和精力。他采取的步骤数量，发送和接收的电子邮件数量，参加的会议以及每次键入的击键次数-超过1亿个。
这样做使沃尔夫拉姆可以用不寻常的细节审讯自己的过去，并发现有趣的模式，例如在他花时间写《新科学》时在会议上畅游，或者在他的书信中涌现出许多新词。
“很多时候，我想对自己做些有趣的事，然后，因为它很容易做，所以我被动地收集了大量的数据，偶尔我会想回答一些问题，然后从中找出来。这些数据，”他说。
“我已经意识到，变老的主要补偿是您的寿命更长，所以您了解更多的东西，体验了更多的事情。您真正利用这一点的方式是，可以很好地了解自己的整个历史。在元级别上，这是我最近才真正意识到的事情。”
自《一种新型科学》出版以来，沃尔夫勒姆说，围绕“ 计算宇宙 ” 这一思想，越来越多的人类行为和物理系统模型得以建立。
他说：“对我而言，有趣的是，从数学上而不是数学上思考事物的范式转变。”
“在过去的15年左右的时间里，如果您查看人们创造的新模型，无论它们是人类在网上的行为还是关于植物的行为-不管是什么，这些新模型中的绝大多数都是是根据程序而不是数学方程式进行的。”
Wolfram语言作为一种“计算语言”
为了利用这种计算世界的力量，Wolfram说，需要的是他所谓的“计算语言”。
他说：“碰巧的是，我花了至少三年的时间来构建这种称为Wolfram语言的计算语言，这是一种试图能够以计算机方式表达世界的东西的努力，”他说。
Wolfram语言使用了许多与Mathematica相同的基础技术，并且是Wolfram | Alpha的基础。
Wolfram将Wolfram语言描述为一种 “基于知识的语言”，其中已内置了“关于如何进行计算的大量知识”。
他说：“因此，在该语言中，存在用于处理图像，布局网络，查找股票价格或创建界面或解决优化问题的原语。”
广泛的内置功能为Wolfram语言提供了其他大多数语言所没有的能力。例如，键入currentImage []可从计算机的摄像头捕获当前图像。这样，该语言可以本地处理大量数据，从书面语言到地理信息都可以，并且可以使用较少的代码行可视化该数据。
但是正是Wolfram语言的教育和数学重点使它与35美元的Raspberry Pi的官方操作系统捆绑在一起。在树莓派的设计是一个低成本的计算机旨在教授有关计算机的孩子，以及PI官方Raspbian OS捆绑Wolfram语言以及其他许多工具来学习编程，从Python中的拖放和拖放语言划痕。
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Wolfram语言具有局限性，并且已被某些用户描述为更适合解决各种预定任务，而不是用于构建软件。Wolfram语言似乎还有路要走–例如，它没有出现在IEEE最近的顶级编程语言列表中。
沃尔夫勒姆说过，沃尔夫勒姆语言不仅是一种告诉计算机做什么的语言，而且是计算机和人类代表事物思考方式的一种方式。
最近，Wolfram在谈论Wolfram语言时更加大胆，将其描述为一种“计算语言”，甚至可以帮助弥合我们与未来非人类智能之间的鸿沟，无论它们是人工智能（AI）还是外星人。
沃尔夫拉姆（Wolfram）认为这似乎是一种深奥的追求，它对这种通用语言的需求是及时的，因为机器学习系统越来越多地决定我们的生活-无论是今天审查贷款申请，还是明天选择是否要杀人。
他说：“最重要的地方之一是表达可能定义AI整体行为的计算思想，”他补充说，Wolfram语言“提供了一种表达计算思想的语言”。
专注于抽象出Wolfram语言中的许多底层技术细节-指示计算机如何在线检查股票价格的本质-也反映了Wolfram对大多数用户应该使用什么计算的观点。
他对最近的教学计划持怀疑态度，因为该计划教给更多的人编写代码以免陷入细节上的麻烦，例如编程语言语法和控制流语句，他认为实现细节对大多数用户而言并不有趣。
他说：“我们现在正进行第四次尝试向孩子们教授编程/编码的尝试。”
“问题在于，对于大多数人而言，教授原始编程而不是事物的计算最终会变得很无聊。”
Wolfram认为，使用工具可以使大多数人更好地使用它们，使他们能够使用计算机来完成他们感兴趣的任何事情。
他说：“有趣的东西往往是计算X，其中X可能是您所关心的，无论是新闻业，文学，艺术史还是它。”
“那是大多数人想要去的地方。”
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