|
|
Edsger Wybe Dijkstra荷兰籍计算机科学家，生于鹿特丹，2002年8月6日因癌症在荷兰纽南家中逝世。1959年获阿姆斯特丹大学博士学位，曾获北爱尔兰贝尔法斯特女王大学荣誉学位，历任埃因霍芬理工大学教授，曾获图灵奖、ACM SIGCSE计算机科学教育教学杰出贡献奖，系欧洲工程院首批院士。
早年攻读数学与物理，后转向计算学。1951年参与剑桥大学程序设计课程，1952年起为荷兰数学中心开发ARRA系列计算机软件。1960年参与定义ALGOL60语言并研制首个编译器，1962年提出最短路径算法。1965年提出信号量和进程同步机制，1968年发表《Go To语句有害论》推动结构化编程发展。1972年因算法和程序设计基础研究获图灵奖，后任得克萨斯大学奥斯汀分校教授至1999年退休。
1978 年,Dijkstra 写下 EWD 667,断言"用自然语言编程"是个糟糕的主意。
近半个世纪后,LLM 与 AI Coding Agent 已将"用人话写代码"变成了日常工程实践。
这位计算机科学的奠基者，究竟是被时代证伪，还是我们根本没有读懂他?
那一年，Dijkstra 在一篇仅两页的备忘录中,针对当时一种流行的设想开炮。
既然编程如此困难，不如造一台能听懂人类母语的机器，人类便得以解放。
Dijkstra 不认同这种思路。他的反驳可以归纳为三层:
其一,界面的选择不是一道零和题。
这里的"界面"(interface)指两个系统之间传递信息的约定边界——机器码、汇编、高级语言、自然语言都是不同形态的人机界面，与我们今天常说的 GUI 不是一回事。
把工作甩给机器,并不意味着人类这一侧就能减负。跨界面的协作本身会产生额外成本,而一旦界面从"窄"变"宽",界面两侧的工作量往往同时上涨。这也是工程实践中偏好窄接口的根本原因。
希腊数学受困于口述与图形化表达，阿拉伯代数曾尝试符号化，却又退回修辞式风格并最终式微。
而现代科学的真正腾飞,依赖于 Vieta、Descartes、Leibniz、Boole 等人一步步将模糊的自然语言替换为精确的形式符号。
形式符号不是负担，而是特权。
我们使用母语时所感受到的那种"自然",其本质不过它让我们很容易说出那些表面通顺、实则毫无意义的话。
形式符号之所以让人觉得"难"，恰恰是因为它拒绝让你说出这类话。
文章收尾处，Dijkstra 留下了一句颇具分量的直觉判断:
能够用母语——无论是荷兰语、英语、法语还是斯瓦希里语——来编程的机器，制造起来恐怕和使用起来一样困难。
观察任何一个成熟的大模型工程实践，会发现一个颇具讽刺意味的现象:
所有认真做事的团队，都在想方设法把自然语言"变回"某种形式化的东西。
用 XML 标签包裹输入(<context>...</context>)相当于在自然语言中重建语法边界；
要求模型输出 JSON 而非自由文本相当于在输出端重建形式结构；
Spec-driven development(先写规格再由 agent 实现)相当于在指令端重建形式化契约；
Few-shot examples相当于通过样本压缩指令的歧义空间；
Tool use / Function calling相当于将关键动作从"描述"退回为"调用"；
Constitutional AI 与显式规则清单相当于在价值层补上形式化约束；
规律是清晰的，我们并非真的在"用自然语言编程"，而是在用一种"伪装成自然语言的、经过人工收窄的准形式语言"编程。
Dijkstra 当年的判断是"自然语言是宽界面,两侧都要付出额外代价"。
今天的 Prompt 工程师、Harness 设计者、模型训练者，正是这句话的活证据。
重读 EWD 667,有三处放在 2026 年几乎具有预言级别的精度:
预言一，"跨界面协作会产生额外工作量,界面越宽,两侧越忙。"
对应今天完整的 Prompt Engineering 产业链，一份复杂任务的 Prompt 动辄数千 token。
分段、示例、XML 一应俱全——这并非"用母语与机器对话"，而是在设计一种临时性的、私有的形式化语言。
预言二，"母语的自然,本质是容易说出听着正确、实则无意义的话。"
对应今天的大模型幻觉问题，模型输出一段语法完美、逻辑自洽、连引用都精确到"某期刊某卷某期"的文字，而那本期刊根本不存在。这是自然语言的"自然"所固有的代价，被模型忠实地学会并放大了。
预言三，"新文盲症会使相信自然语言编程的人更加盲目。"
1978 年，这句话是 Dijkstra 对教育滑坡的批评。放到今天，它恰好指向另一群人：以为会打字就等于会写 Prompt、以为"把需求讲清楚"是一件容易事的人。 写过 PRD 的人都清楚：人类连用母语向另一个人类讲清楚一件事都做不到，又凭什么相信自己能够讲清楚给机器听?
留给今天的启示
其一，不要将 LLM 的"能听懂人话"视作免费午餐。
每一次"它理解了"，背后都有人在某处支付了让它理解的成本——训练数据、RLHF、System Prompt、Tool Schema、Eval、Harness。
其二，写好 Prompt 的核心能力不是文采，而是形式化思维。
能够把一件事讲清楚的人，写 Prompt 才具有优势。
而"把一件事讲清楚"这项能力，从来都是形式化训练的产物，与母语熟练度无关。
其三，真正稀缺的能力，是在自然语言与形式符号之间自由切换。
单纯的形式化思维(传统程序员)与单纯的自然语言表达(非技术使用者)都不堪重用，新的稀缺能力是清楚什么时候应当借助自然语言的表达力，什么时候应当退回到形式符号的精确性。
参考:E.W. Dijkstra, "On the foolishness of 'natural language programming'", EWD 667, 1978.
原文:https://www.cs.utexas.edu/~EWD/transcriptions/EWD06xx/EWD667.html
|
|
|小黑屋|手机版|Archiver|机械荟萃山庄
( 辽ICP备16011317号-1 )
发表于