混沌周刊 #6 | From the bottom up

嗨,七月了!(不是让你喝茶)对于过去一半的2021,你有什么值得拿出来聊聊的事情吗?

🌲 自然演化的力量

前段时间在网络上看到一张照片,据说拍摄于出版《断舍离》的公司。

乍看起来甚是讽刺。不过这倒让我联想到其他不少「大人物」,他们的办公室也一点都不是想象中整洁的样子,比如在上期提到的《UNIX传奇》里带的Dennis Ritchie生前办公室照片1。为什么?除了个人习惯外,也许还因为需要查阅的资料太多,相互间充满联系,要按照某种逻辑性强的规则来整理,实在太难。

我在整理个人的电子资料时,也有这种感觉。这些年来尝试过大量笔记软件,试过不同的方法论去整理、重构各种条目,然后都失败了。最后发现,基于文件系统的管理,可能才是最自由又强大的组织方法。当然,传统的文件结构也是有缺点的,比如缺少定制化的索引,不能完美实现链接,元数据无法隐藏等等。Apple平台自带软件(如书籍、音乐、照片)中的「资料库」是很好的尝试。也许我们可以基于此发明某种通用格式,由一个数据库、一个文件系统和若干元数据组成,除了能解决前面提到的问题外,还完美适合当今几乎所有笔记软件都要做的云端同步功能。

在精心的设计之外,这个世界充满了演化。当你倾心于「自上而下」的精致时,不妨反过来考虑一下「自下而上」的架构,或许它才更接近世界本来的样子。

🚀 新玩意

GitHub Copilot来了!大概每个程序员都想过「如果自己的工作被人工智能替代会怎么样」。到今天这个设想或许没有完全实现,但大量无意义的简单劳动,似乎的确可以慢慢被机器取代掉了。悲观的人看到失业前景,乐观的人看到生产力解放。除此之外,网上还有很多有趣的梗。

而在搞笑之外,有人提出了一个很严肃的问题:由于Copilot的数据来源于各种源代码的训练,所以这个人工智能「写」下的代码,是否某种程度上也含有私有代码(或者GPL)的成分?如果是,这是否算侵权行为?当然也有人认为,即使在含版权代码基础上训练,也不能视作对知识产权的侵犯,因为模型训练后生成的代码不能算作演绎作品2。随着机器学习技术的深入应用,大概很快我们还会在代码之外的领域遇到更多这类争议。


聊2021年WWDC的时候提到过,今年Apple平台多了一个可以为自带邮件开发插件的框架MailKit。大概很快就会有实现OpenPGP加密的插件了。你会使用macOS/iOS的自带Mail App吗?

再聊到Apple。2019年,Apple首席设计师Jony Ive离职,创办叫做LoveFrom的公司。这家公司略显神秘,甚至连个官网都没有。当我试图在互联网搜索其名字的时候,发现了一个网站:LoveFrom.style,定睛一看,是一个设计师为了引起他们注意而故意搭建的网站,试图获得公司创始人的注意。可惜,现在自己看到这类「碰瓷式营销」,第一反应已经是「这样会有法律风险吗」。


Linux内核开始接受Rust作为第二语言。我在2015年第一次听说这门语言(当时刚刚发布语法稳定的1.0版不久),一直以来的印象便是「夸的多,用的少」,以至于有人打赌输了。这一两年来,Rust好像变得越发热门。如果你想投资一个新技术3,Rust越来越像一个好选择了。即使工作中用不上,学习过程大概也能获益匪浅。


最近搞了一本《计算机程序设计艺术》,前言习题说明部分最后一道例子习题是:

4. [HM45] 证明:当n为大于2的整数时,方程xn+yn=zn无正整数解x,y,z。

如此调皮


1 书中的照片无人,但没有在网上找到原图,这是另一张来自媒体的照片。
2 「演绎作品」在相关领域内是个非常常见的概念。GPL许可证所谓的「传染性」,即来自其在演绎作品上施加的限制。因此如何界定演绎作品的范围,对于开源世界至关重要。
3 创刊号一期提到过这个理论:学习技术就是一种投资,需要在低点买入,高点卖出才能获得收益。来自《程序员修炼之道:从小工到专家》。


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