2002 年，出生在英國的科學家、程式設計師及創業家 Stephen Wolfram 的《一種新科學》剛剛釋出，其顛覆傳統的追求知識方式引發的驚愕、爭議與指責就已經鋪天蓋地。上個月初，他在部落格中披露了自己的一個即將完成的新專案，稱該專案將會對技術世界乃至於技術以外的世界產生深遠影響。
VB 的 John Koetsier 在看了Wolfram的東西后說，那東西確實令人吃驚。無論你對他那本書的看法如何，有一件事情必須承認，他是個天才。
知識+計算=大事物
Wolfram 的父母是二戰前逃離德國到英國去的猶太人。他從小就顯露出了過人之處。12 歲時他已經撰寫了一部物理詞典，14 歲時已經完成了 3 本粒子物理方面的書，15 歲發表了第 1 篇科學論文。
1988 年，他做出了科學計算平臺 Mathematica；2009 年，他釋出了計算知識搜尋引擎 Wolfram Alpha。而他的最新專案，則是這兩者的完美聯姻：
Mathematica 是完美的精確計算引擎，WolframAlpha 則是有關世界的一般資訊。現在我們把二者結合到了一起。
這種結合只是大圖景的一部分。新專案還包括了自然語言程式設計—這種自然語言並不是僅靠自然語言來完成程式設計，而是說開發者可以利用一部分的自然語言。此外應用中的一切會有一個新的定義，從程式碼到影象，從輸入到結果，一切均可以符號表示式的方式使用和擴充。自動化也到了全新的水平，而且程式語言的開發跟以往完全不一樣，拋棄了以往從小開始、以敏捷構造功能，建設庫和模組為核心的做法，轉為一種具備大規模整體性的東西—將資料和程式碼合二為一。還有就是對計算的全新專注，其對世界的瞭解甚至比程式設計師還要多。
野心比Google的知識圖譜大多了
跟我們在 Wolfram Alpha 做的事情相比，知識圖譜的心氣就小得多了，那僅僅是維基百科和其他一些資料
Google 希望理解物件和事物及其關係，以便給出回答而不僅僅是結果。但 Wolfram 希望讓世界變成可計算的，這樣的話計算機就可以回答諸如“現在國際空間站在哪裡”之類的問題。這需要一定水平的機器智慧，它得知道國際空間站是什麼，還得知道它在太空中，知道它正在繞著地球軌道飛行，還得知道它的速度以及目前的軌道位置。
這不是靜態的資料，而是計算與知識的結合。現在 WolframAlpha 做到了這一點，但這還僅僅是個開始。
Wolfram語言元件
Wolfram 認為，搜尋引擎不擅長這個東西，因為太凌亂了。搜尋引擎中的問題會有很多答案，其適用性與正確性也各異。這沒辦法計算，不夠簡潔，無法進行程式設計或注入系統。
Wolfram 說，讓世界成為可計算的，這是一個比產生維基百科式資訊要大得多的目標……一個迥然不同的東西。我們試圖要做的遠比這要更加雄心勃勃。
這件事情是如此的富有野心，意義是如此的深遠，甚至到了難以描述的地步。Wolfram 說在他這輩子做過的各種事情裡面，這是最複雜的一個，複雜到可怕，難以解釋。請記住，這是一個曾經寫過粒子物理論文的人。這件事情需要淵深知識，牽涉面廣，意義深遠—Wolfram 稱之為伸到程式設計、科學、知識及商業等不同領域的“觸鬚”。
讓計算機做這件事情
“總的說來，我們試圖做的是，只要你能描述得出來想要什麼，計算機就替你做。人來定義目標，然後計算機儘量去理解意思，然後盡最大努力去執行。”
Wolfram 說。
他還進行了現場演示。
大約 30 秒鐘，Wolfram 就建立了一個小小的 web 應用，應用可以在網頁上畫圓，裡面還包括有一個使用者介面，通過它訪客可以讓圓圈變大變小或變顏色。程式設計如此簡單要感謝 Wolfram 語言，由於它可以訪問到浩瀚的知識庫—所以知道什麼是圓且可以畫圓，它還可以自動提供 web—原生的使用者控制來操縱這個圓。這個例子只是個小意思，但過了 30 秒，Wolfram 又寫出了一個程式碼片段，程式碼實現了對南美國家的定義然後展示了相應國家的國旗。然後他調出一幅歐洲地圖，通過計算的方式以不同的顏色高亮顯示德國和法國，整個過程只需幾秒鐘。
Wolfram語言解決“南美洲有哪些國？它們的國旗是什麼？”這個問題
之所以能做出這樣的東西，是因為新的 Wolfram 計算框架包括了 Mathematica20 年開發過程中形成的複雜而精確的演算法，再加上 WolframAlpha 內部的知識引擎。結果是驚人的。
通過資訊進行自動化
Wolfram 說這種自動化水平要比以往任何時候都要高，其強大令人難以置信，只要是 WolframAlpha 知道的，app 都知道。
這是因為 Wolfram 的自然語言處理技術。它知道南美洲是一個洲，因為知識引擎 WolframAlpha 知道這一點。同樣地，它知道哪些國家屬於南美洲，其國旗是什麼，也瞭解相應國家的人口、地圖形狀及概況，也許還包括成千上萬個其他的資料元素。而獲取這一切只需輸入“南美洲”即可。
1、2行程式碼即可完成一幅高亮顯示德國和法國歐洲地圖的呼叫。粗體的行是Wolfram自己輸入的
換句話說，“南美洲”並不是一個被賦值的變數或待例項化的物件或類，而是一個機器知道和理解的短語，其含義、意思和關聯均可毫不費力地植入程式中，且不需要外部的資料來源。而且該知識來源還會不斷更新和發展來匹配不斷更新和變化的世界。
這將是開發者開發應用的一大變化，而且這種程式設計方式不存在現實限制。
Wolfram 進一步以南美洲作為類比，說正如我們瞭解厄瓜多的事情（如人口）一樣，我們也可以瞭解 Twitter API 的東西。
由於具備快速建立應用的能力，Wolfram 將成為遊戲顛覆者。
自然語言輸入—小孩也能寫程式碼？
它改變了應用開發經濟，因為以往需要數小時或數週完成的事情現在只需要幾分鐘。許多人都一些有趣的想法、演算法或應用創意，但苦於缺人缺錢或缺時間而無法完成。Wolfram 目前正在跟這些人會面，這一切將會改變。
Wolfram 說自己的新專案將會催生一大批新的初創企業—在數小時內開發出一種演算法或自動化系統將變成現實。
它還改變了程式設計師的範疇，因為程式碼將不再是動輒成千上萬行，而是 20 到 200 行。這意味著娃娃也能寫程式碼，菜鳥也能做出精彩的應用。
你想看圖還是看程式碼？
Wolfram 說，有了自然語言輸入，誰將成為富有經驗的程式設計師將會被改變。書寫程式碼將被大大縮短—這是一門可以讓你馬上就能把事情幹完的語言，不是那種“hello world”也要寫上 10 行。而它將為書寫複雜程式的人鋪設好了坦途。
但這也會讓你有點發懵。
感謝 Mathematica 的歷史悠久以及 WolframAlpha 的大腦，Wolfram 語言知道許多東西，也能通過內建函式對其進行操作—包括資料操縱和分析、視覺化及製作圖表，影象、地理、幾何、聲音、科學資料以及幾乎自動化的使用者介面開發，進入資料、社交資料，甚至在雲端的部署。這是所有一切東西的大雜燴，甚至還要多得多，這正是它最晦澀難懂的地方—因為它跟傳統的資料與程式碼及介面分離的做法實在是太不一樣了。
當然，在具備自然語言輸入的同時，Wolfram 語言也有語法和結構以及操作符等，那些建立無缺陷的、可按你思路執行的程式所必須的構造物。這也意味著這門語言還是需要學習的—並非說誰都可以馬上就能使喚它來開發應用。
Wolfram的用武之地：Raspberry Pi，智慧手機、裝置
這些應用有很多用武之地。
Wolfram 最近釋出了一個 Raspberry Pi 版的 Mathematica。這不僅令人好奇：承載著浩大知識的 Wolfram 語言是如何被容納進 Pi 小小的身軀內的？
奧祕在於它的引擎非常便攜，但顯然知識卻是非常龐大的，所以 Wolfram 語言所需要的知識是集中存放到雲端的，在處理時引擎會向雲端索取知識。
Wolfram 語言還可支援桌面應用、移動應用、web 應用的開發，且既可支援公有云也可支援私有云。對於移動應用將會嵌入一個 Wolfram 引擎，然後通過 API 的方式去獲取所需的資料。而所有程式碼均可複製貼上於雲端、裝置及桌面之間。
不過不想學 Wolfram 語言也沒問題，Wolfram 說像 Java 那樣的原生語言可以通過函式呼叫來利用 Wolfram 引擎。從表面上來看開發者仍只是在呼叫 Java，但實際上後臺會訪問 Wolfram 的雲。
感知編碼，智慧物件
由於 Wolfram 語言具備很高的自動化能力和智慧水平，且對待資料和程式碼的方式十分類似，所以這種語言是不是可以被認為是具有感知能力的程式碼呢？
從某種程度來說是這樣的。Wolfram 解釋說，他們試圖做的，是讓程式設計師設定目標，然後由計算機去琢磨如何實現目標。
但這並不是要讓機器去創新手段，不過 Wolfram 也對讓計算機去創新、創作感興趣。比方說Wolfram Tones就是這樣。這款音樂製作應用可以根據使用者的輸入自動創作音樂（在他的《一種新科學》中提到過）。這種東西他說很多都在“祕密地”搞，往往是替玩對衝基金的金融服務公司弄的。而 Wolfram 引擎已經為如果做事和展示結果新增了一定程度的智慧。
當然這種智慧跟人工智慧仍相去甚遠，但這一天也許會來的。可能是以大規模分佈的形式。
Wolfram 說，視定義的不同，目前全球大約有 100-150 億臺計算機，而且很多裝置內部也有計算機。在不久的將來，幾乎所有的東西都將由計算機組成—甚至很小的東西。到那時，計算的作用甚至比現在還要大，而且那時候各種級別的東西都將是可適配的、可修改的。
Wolfram 所指的也許是技術奇點。當我們到達技術奇點時，智慧將成為萬物唯一的定義因子，而且那時候的技術發展節奏之快已非現在的人們所能理解了，世界變化越來越快，快到人類已經無法想象。
如果這個奇點真的到來，可能就是智慧系統發展的結果。也許 Wolfram 語言就是此類系統的先驅。
也因此 Wolfram 語言才會如此的難易理解和解釋，正如 Wolfram 在部落格中所述：
在我看來，現在還是它將會帶來的結果的早期階段。但我已經可以確定該專案是我們迄今為止最重要的一個。這需要艱苦卓絕的工作，但它所展現的景象會令人無比興奮。我已經迫不及待，恨不得“即將推出”變成所有地方的人都能使用的實際系統……