tomz blog

zoomq原文：http://wiki.zoomquiet.io/IMHO/think2outline4pkm?from=groupmessage&isappinstalled=0

我的答复：

不指望这次讨论能达成一致

如果要让对方理解自己的意思确实要描述各种细节来调动对方的体验。

那是要让对方有同样的感受，才需要激发对方的自身信息。如果只说现实的确定性词汇那么不会引起理解困难。像知识图谱和数据库一般表现的就是确定性信息。

我只是说把大脑的信息泵出来，并没有说对方一定会接受到我泵出来的信息，只有对方和我的大脑一模一样才能完全接受我泵出来的信息。如果泵出来的信息局限于确定性信息那么就不存在理解性困难。如果涉及到抽象信息，那就要依赖知识基础以及思维能力，比如哲学就需要抽象思维能力，数学就需要逻辑思维能力。思维能力局限了人能够接受的信息的类型。对接收者来说，只能悟到多少算多少，每个人读书的收获都不一样，不要奢望对方能理解。非线性信息是提供了信息之间的关联，最终抽象出类似面向对象编程那样的对象信息模型。

知识图谱的意义在于只是笔记，笔记对最终读者是不友好的，是没细节的，但是克服困难，读知识图谱是能获得信息的。知识图谱的意义在于我开源了，你能读我的源代码，但是我这个是从底层开始就自成一体的信息集合，只开源了一部分，读了开源的部分你能理解多少看你的本领。而创作则是从大众的知识基础上对我的源代码进行格式转化，变成不依赖我的信息集合的作品。

并不局限于outline，在群里说过，线性信息、大纲信息、对象的层级模型都是大脑的基本存储模型。

一般描述事情是线性描述的，而大脑的信息是非线性的，可以从这一点突破来泵出大脑的信息。

你的阐述描述了交流的原理，不错。

严格语言不面向硬件但是面向本体论。也有校验程序，不能出现未定义的个体词，不能出现未定义的谓词。严格语言也会用谓词来解析抓取对象的信息，来分析个体词的归类。也会进行编译汇总、相互调用。最后编译成知识图谱等各种形式。像lisp、rebol、zope这样，都是数据和程序合体的，用适用于程序的结构也适用于数据。人脑的信息很多是模糊的，没法用符号表述，能用符号表述的部分就相对明确。

大脑的信息运行和程序一样也是分层的，有上层有底层，就像计算机运行从硬件到操作系统、编程语言，c和js作为其他编程语言的底层。目前的神经细胞链接的描述属于非常底层的结构，其上还有多层高级结构，这些高级结构可不是像神经学说的那样是后天涌现出来的，而是先天就刻在基因里的。我猜语言符号在基因里也有一席之地。outliner这些常用的信息组织结构也是刻在基因里的。

严格语言的目的方向是朝向静态稳定，但是静态是相对的，动态是绝对的，就像科学研究，所有的原理都是在限定条件下才成立，超出限定条件，就会打破规律。严格语言只是将相对稳定的信息连接展示出来。输出出来的一个理想的效果是达成部分共识，就像人类语言就是大众达成的共识。在共识的基础上交流会更顺畅。知识除了有个体独特部分，还有多人共识部分。学习的过程就是共识扩散的过程。古人逝去，动态行为停止，但是人类从甲骨文还是能学到东西。在交流中，不断的激发共同经历，不断的体会共同经历，肯定是主流的学习过程，但是不是唯一的学习途径，有时候一个公式就可以恒久远，只要逻辑在，有时不需要亲身体会。就像黄仁宇提倡的历史的数目字研究法，还有现代的大数据分析，都是从结构化的信息中得到信息，并不需要人和人之间面对面的交流。结构化的信息更可靠。严格语言是向对象数据库输入数据的工具。严格语言不试图主动改变读者的想法，而是像客观世界一样静静地呆在那里等待读者的发现。当然，严格语言仍然是动态的，就像程序也需要反复修改完善维护，能够静态化的只是固定的某个版本。目前不考虑潜意识，先从更好说清楚的部分着手。意识和潜意识的互动其实也是可以说清楚的。严格语言其实是数据库，数据结构比较固定，绝大部分活动其实是数据输入的积累。可以体会一下，人脑内的信息绝大部分也是数据积累。关系数据库、图数据库、对象数据库从灵活性上来说都不够用，但是会一步步逼近人脑的灵活性。其实人和人的交流中也有很多格式文章，维基百科中也充斥着表格、数据库。