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作为本征态和C代码的中文
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对于母语被不可更改地设置为中文的人儿来说，英文写作好比用汇编来实现一次快排。而用中文写作就像用C写快排。前者就如同每写一个字要花 5分钟打墨水。虽然最后把C编译成汇编的过程依然考验英文水平，但是编译过程毕竟是低级的——抽象层次很低，用机器甚至也可以做到。写作就远没有这么简单了，不能够设置断点——文思既去写作如便秘。写作这个活动的抽象层次太高，以至于这个过程的机理甚至不能被写作出来。
把一步表达变成表达加翻译的两步过程，好处在于是表达本身被突出出来，表达本身被用natural language 的方式进行，而对于非native speaker 英文就是汇编，甚至可能终身显得像汇编一样awkward。一些最终将会发布为英文文本的材料，用中文作为底稿写作构思，再翻译为英文效率可能更高，甚至质量可能更好，这一点半是无奈。
或者我们换一个比喻，中文的存在是类似于本征态的存在。表达一种思想，就像用一个叫做“表达”的算符作用在我们的大脑，这个作用之后的结果必须选择适当的表象来体现。中文就是叫做“表达”的算符的本征态，作用的结果是确定性而简单的。对于氢原子中的电子，使用哈密顿算符作用在电子的波函数上，得到分立的能量本征值。可如果要想知道电子的动量，只能说处在哈密顿算符本征态上的电子，可能对应于任何动量，处在p1的概率是多少多少，处在p2的概率是多少多少，至于这种概率究竟表达了什么，是在粒子随机行为中的概率，还是大量粒子确定行为背后的统计分布，这一点物理学和概率论哲学都说不清楚。同样说不清楚的还有绛紫这个词究竟是violet, purple 抑或amethyst 。当你想要表达绛紫这样的词汇的时候，就已经陷入“表达”这个算符的中文本征态了。翻译成英文的过程，我们实际上做了一次表象变换，乘上了两组基矢之间的变换矩阵。这样的变换之后的结果本来应该是等效的，可麻烦就在于这个变换既费时费力，而且变换之后的向量不只有一个分量。我们不能拥有这样神奇的纸张，在最终的英文文本里对应于绛紫这个词的位置设置一个显示概率——30%的时间里写着amethyst， 另外的时间里写着violet。一旦我们选取了一个英文词汇，状态坍缩了，信息丢失了。
当然实际上也存在这种情况，作为“表达”的表象，中文和英文同时成为本征态。就像对于自由粒子，哈密顿量和动量算符可以对易，他们可以同时取到确定的本征值。这对于中文底稿写作者来说是非常惬意的，因为转换为英文表象的过程并不需要复杂度为O(n^2)的运算并且舍弃次要分量，转换矩阵这时变成了对角阵，复杂度仅仅是O(n)。这对于作为底稿的中文的要求是，仅仅使用那些可以被对角化的子阵中的向量，也就是说容易被转换的结构，容易被转换的修辞，容易被转换的句法和语法。
事实上更好的办法是抛弃语法，甚至句法，只保留单词——名词，动词，抽象名词，连接词。语法和句法是增强结构的手段，毕竟逻辑是通过语法和句法表达的。这就像在一段代码中只留下 int value=0; 而控制语句全部删除。然而事实上自然语言在表达逻辑和结构上比代码差的太远了，以至于实际上控制语句可以并不保留，而由不同语言的编译者自行脑补。事实上这是我在准备GRE作文提纲中使用的方法，这样做的理由在于，翻译语法和句法所消耗的计算资源远远大于表达语义的元素。如果编译器所做的工作仅仅是把变量的定义和声明在不同的语言中做转换，这何其轻松简单。
值得怀疑的一点在于，作为最难在不同语言的表象间转化的语法和句法元素，可能也正是塑造一种语言特征的要素，甚至是某种程度的硬线逻辑。略带神秘主义地做一个比喻，认知科学中的意识中层理论认为，大脑做决策所使用的中枢最高层次的功能——包括运算、高度抽象的模式识别，这些功能并不能被意识显式地体察，意识可能位于神经结构的中层而非是最高层，意识到的内容是最高级抽象功能运算结果的反馈。事实上明确的体验和描述作出一项发现，思考出一个结果时，内在发生的过程并非是一件易事。结论似乎时意识边缘“显现”出来的。而作为语言表达最终结构载体的语法和句法，或许也是如此——语法和句法并非是由思想具象化而得到；相反地——在掌管写作的最高中枢，藏有一个句法发生器，一个词汇发生器，而他们的输出被我们意识到，并称之为思想。
我有的只是一个中文句法发生器。
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