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计算无处不在。

走进一个机房，在服务器排成的一道道墙之间，听着风扇的鼓噪，似乎能嗅出0和1在CPU和内存之间不间断的流动。从算筹算盘，到今天的计算机，我们用作计算的工具终于开始量到质的飞跃。计算机能做的事情越来越多，甚至超越了它们的制造者。上个世纪末，深蓝凭借前所未有的搜索和判断棋局的能力，成为第一台战胜人类国际象棋世界冠军的计算机，但它的胜利仍然仰仗于人类大师赋予的丰富国际象棋知识；而仅仅十余年后，Watson却已经能凭借自己的算法，先“理解”问题，然后有的放矢地在海量的数据库中寻找关联的答案。长此以往，工具将必在更多的方面超越它的制造者。而这一切，都来源于越来越精巧的计算。

计算似乎无所不能，宛如新的上帝。但即使是这位“上帝”，也逃不脱逻辑设定的界限。

第一位发现这一点的，便是图灵。

《计算的极限》系列

函数构成的世界

【图片来自Wikipedia】

丘奇作为图灵在数学上的前辈，思考的问题自然比图灵要深远得多。图灵考虑的问题，仅仅是希尔伯特的可判定性问题，而丘奇当时思考的，是如何重构数学的基础。

当时正是第三次数学危机勃发之际，数学界各路人马对数学基础应该置于何处争论不休。当时公理化集合论刚刚建立，作为新事物，自然有人持观望态度，而丘奇就是其中一位，他觉得自己可以创造一个更好的理论，以此作为数学的基础。与其选择集合与包含这两个概念，他选择了数学中另一个重要的概念：函数。

数学家眼中的函数，比你想像的要广泛得多。在中学数学中，说到函数，自然会联想起它在平面直角坐标系的图像。这是因为中学数学中的函数，大部分情况下不过是从实数到实数的映射而已。而数学家眼中的函数，可能与程序员眼中的函数更相似：它们更像是一个黑箱，从一边扔进去某个东西，另一边就会吐出来另一个东西。

【感谢neko（@iNEKO_mini）提供图片】

我们并没有限定能扔进黑箱的东西。事实上，将黑箱本身扔进黑箱也是可以的。对这种把戏，数学家们再熟悉不过了，在泛函分析这一数学分支中，数学家们就经常研究一种叫“算子”的数学概念，在某些特殊情况下，就是那些将一个函数变成另一个函数的函数。所以，不去限定能扔进黑箱的东西，似乎也没什么问题。

【再次感谢neko（@iNEKO_mini）提供图片】

总而言之，函数就是将一个函数变成另一个函数的东西。那么，要用符号表达这么普遍的函数概念，我们需要什么呢？

首先，就像在方程中我们用x, y, z等等符号表示未知数，我们也希望能用符号表示未知函数。我们将这些表示未知函数的符号称为变量。

其次，如果我们手上有两个函数M和N，那么我们自然希望研究函数N被函数M“处理”之后会变成什么。也就是说，既然M是一个函数，能将一个函数变成另一个函数，那么M会将N这个函数变成什么呢？即使不知道具体的过程，我们也希望能表达最后的结果。所以，我们将N被M处理后得到的结果记为(MN)。这被称为函数的应用（application）。

最后，也是最抽象的概念，就是函数的抽象（abstraction）。

我们可以用变量x来表示未知的函数，自然也可以用x来构造更多的函数。比如(xx)就表示函数x应用到自己身上的结果，而((xx)y)就表示将刚才得到的结果应用到另一个未知函数y上得到的结果，如此等等，不一而足。如果我们将变量x替换成一个具体的函数f，那么这些包含变量x的表达式就会变成包含具体函数f的表达式。

也就是说，如果我们有一个包含变量x的表达式M，对于任意一个函数f，我们可以将它对应到一个新的表达式，记作M(f)，而这个新的表达式是将M中的所有x替换成f所得到的。比如说，如果M=(xx)，那么M(f)=(ff)，M((yy))=((yy)(yy))，等等。

一个表达式也是一个函数。我们从表达式M出发，可以得到把一个函数f对应到另一个函数M(f)的方法，而这正是一个函数。也就是说，我们能从一个表达式“抽象”出一个函数。我们将这个函数记作λx.M，x是我们所要考虑的自由变量。

【注：在这里，我们只能替换那些所谓的“自由变量”。粗略地说，自由变量是那些之前没有被抽象过的变量。详细的技术细节略显繁复，而且也有办法绕过，所以于此略过。】

从这三点基本要求出发，丘奇开始定义他的λ演算。他将他考虑的这些函数称为“λ项”，而所有的λ项都可以从以下三种途径构造而成：

1. （变量）所有变量x,y,z,…都是λ项。
2. （应用）如果M和N都是λ项，那么(MN)也是λ项。
3. （抽象）如果M是一个λ项而x是一个变元，那么λx.M也是一个λ项。

接下来，丘奇定义了一些λ项之间的转换法则。

首先是α重命名，这项转换可以使我们在遵循一定的规则下，任意变换λ项中的变量名称，而不改变λ项本身的意义。也就是说，λ项中变量的名称无关紧要，无论是x, y, z还是苹果、香蕉、榴莲，又或者是小庄、游游、李清晨，项的本质是不变的。

然后是最重要的β规约：

(λx.M)f→βM[x←f]

在这里，M[x←f]实际上是M(f)的严谨记法，表明了我们要替换的变量。而β规约实际上就是根据定义计算函数的一个过程。

最后，还有一个η变换。它的实质是所谓的外延性，也就是说，如果两个项对所有函数的作用都是相同的话，那么就认为这两个项是相同的。

这么几条简单的法则，就是丘奇的λ演算的全部内容。

那么简单的法则，很难想象λ演算能表达什么复杂的数学概念，这看起来不过是符号的简单推演而已。但既然同样简单的图灵机中也暗藏玄机，那说不定λ演算也有它自己的复杂内涵。

【图片来自http://blogs.msdn.com/b/ashleyf】

分崩离析的世界

丘奇最初建立λ演算的目的，是希望将它作为一种逻辑推理的方法。我们可以将某些逻辑公理表达为λ项；对于某个逻辑命题，我们可以先将其转化为λ项，再根据λ演算的法则将它不断简化，而命题正确与否就蕴含在计算结果之中。

通过这种方法，丘奇成功地在λ演算的框架下表达了不少的数学系统。λ演算看起来是如此的成功，甚至达到了无所不能的程度。

但如果我们还记得哥德尔的教训的话，无所不能有时并不一定是什么好事，因为在数学和逻辑的领域中，对于有意义的逻辑系统，强大的表达能力必然伴随着坚不可摧的限制。如果一个系统无所不能，那么更大的可能是它本身就自相矛盾。就像一个理论，如果对的也好错的也罢，正面反面都能解释得通，那相当于完全没有解释。

果然，几乎在丘奇向学术界展示他的λ演算的同时，克林（Kleene）和科里（Curry）就证明了，作为一个逻辑推理系统，λ演算在本质上就存在着矛盾，它是不一致的。通过适当地构造一些λ项，克林和罗瑟（Rosser）成功地利用λ演算找到了一切命题的证明，甚至包括那些错误的命题！一个连错误的命题都能证明的逻辑系统，也就是说一个不一致的逻辑系统，没有任何意义。

值得一提的是，上面这几位后来都成为了数理逻辑界的大人物。克林和罗瑟是丘奇的学生，而科里则师从希尔伯特。我们后面还会讲到这位科里教授，他的事迹之一就是有整整三个不同的编程语言是以他的名字命名的，连中间名都用上了，影响力可见一斑。

事实上，丘奇当初在筑建λ演算之时，就已模糊地认识到了这个问题，但他觉得这只是一种幻象，通过某些适当的限制，就能摆脱这些恼人的问题。但丘奇错了，实际上这是一个本质性的问题。

那么，问题的根源在何处？

我想，读过本系列之前文章的读者应该都猜到了，又是那绕不过去的自我指涉！

自指

但是，自我指涉在什么地方呢？

还记得λ项是什么东西呢？它的原型是函数，但不是一般的函数。在定义λ项之时，我们允许它将任意的λ项转化为另一个λ项。既然是任意的λ项，那么当然也包括它自己。如果将λ项看成程序的话，那又是一个可以将自己当作输入数据的程序。与图灵机不同的是，在λ演算之中，根本没有数据和程序之分，一切都是λ项，它们既是程序，也是数据。

λ演算的能力不止于此。考虑所谓的Y组合子：

Y=λx.(λy.x(yy))(λy.x(yy))

将它应用到任意一个函数$f$时，我们会得到：

Yf=(λx.(λy.x(yy))(λy.x(yy)))f
→β(λy.f(yy))(λy.f(yy))
→βf((λy.f(yy))(λy.f(yy)))
=f(Yf)

这样不停替换下去，得到的结果就相当于将函数$f$应用到自身任意多次。λ演算的能力，特别是在自我指涉方面，于此可见一斑。

正是如此强大的表达能力，使得作为逻辑系统的λ演算一无所能。如果还记得图灵机是怎么在停机问题上失效的话，实际上利用相似的技巧，对于任意的命题，我们可以构造一个λ演算中的证明，无论命题本身是对是错。

后来Curry的工作在更深刻的意义上揭示了这一点。他概括了λ演算的某些特性，然后证明了对于无论什么逻辑系统，只要它拥有这些特性，那么它必然是不一致的。而这些特性，也恰好是会碍事的那部分自我指涉所需要的。

于是，作为一个逻辑模型，λ演算一败涂地。

但丘奇没有就此止步。虽然λ演算不能如他所愿成为数学的推理基础，作为一个计算模型似乎倒也不错。我们可以将一个计算过程看成函数，将输入数据转化为输出数据的函数。于是丘奇将“可有效计算”定义为“可以用λ演算表达的函数”。这时，自我指涉的特性就成为了不可多得的优点，因为这实际上说明λ演算有强大的计算能力。利用自我指涉的特性，通过相似的构造方法，丘奇同样解决了希尔伯特的可判定性问题，得到了与图灵相同的结论。

丘奇在构想λ演算之时，瞄准的是更为基本的数学基础模型，但它却成为了可计算性的模型，真可谓“无心插柳柳成荫”。这就是图灵看到的那篇论文的由来。

不难想象图灵当时读到这篇论文时的心情。如果将数学比作攀山，当你千辛万苦登上一座处女峰，却蓦然发现山顶已经插上了别人的旗帜，你大概会觉得一切都似乎失去了意义。

但数学毕竟不是攀山，不同的路径可能有不同的景致，要论高下为时尚早。况且要比较两者，要先知道两者解决的到底是不是同一个问题。虽然图灵和丘奇解决的都是同一个问题，但他们对“可计算性”各自做了不同的假定。图灵认为“可计算的问题”就是图灵机可以解决的问题，而丘奇则认为那应该是λ演算可以解决的问题。

问题是，图灵机和λ演算这两个计算模型，它们解决问题的能力一样吗？两种视点下的可计算性，到底是殊途同归，还是貌合神离？

来源：科学松鼠会

中科院物理所 2015-08-23 08:48:25