第二輪閉關之後，自創一門編程語言的重任提上了了日程。　　要自創編程語言，何其困難?！

　　2011年十月九日，70歲的C語言發明人、UNIX合作發明人、圖靈獎獲得者DennisRitchie因病逝世。

　　可以說，C語言的誕生是現代程序語言革命的起點，是程序設計語言發展史中的一個裡程碑。後世的很多編程語言，都是以C語言為根基的。

　　一代偉人逝世，舉世哀慟！

　　張小智現在要做的事，也是同樣具有開創性的，同樣偉大的！當然，也是同樣艱難的。

　　在重生前，他已經學習過編譯原理，這次閉關又重點研究了一遍。深刻理解了編譯原理，就相當於掌握了編譯程序構造的原理和方法，可以量體裁衣，為自己打造一門最適合的語言。

　　為什麽用“最合適”這個詞，不用“最先進”之類的詞呢?因為編程語言就像工具，無所謂好壞一說，只有是否合適一說。

　　比如，拿錘子去擰螺絲，不是錘子不好，而是不合適。

　　任何編程語言，本質上都是一種語言而已。語言各有優劣，很難講哪門語言比其它語言強。

　　對張小智來說，現在思維方式已經和以前不同了，因此無論是日常交流語言，還是編程語言，都需要新創一套才可以發揮大腦的潛力。

　　不過，他日常交流的唯一的對象，就是自己了。因此創立交流語言的緊迫度還沒那麽高，迫切需要創立的，是編程語言。

　　創立編程語言的第一步，是打造一套“新版匯編語言”。

　　舊版的匯編語言有許多缺點，比如編寫起來比較費事，閱讀和理解困難，嚴格依賴於特定的機器等。

　　但新版的匯編語言就“方便”多了。因為張小智是自己創立語法規則自己使用的，而且腦力又遠超普通人，因此新版的匯編語言在編寫時完全是自然而然、水到渠成。

　　至於閱讀和理解，也不成問題了。一旦不需要和別人溝通，對可讀性的要求就降到很低了。好比說一個人聽課時草草記錄了一些筆記，哪怕語句不通、字跡潦草，但自己閱讀和理解是沒問題的。

　　這第一步，耗費了張小智將5天時間。

　　創立編程語言的第二步，是基於新版匯編語言創立高級語言，張小智給新的高級語言起名叫“Z語言1.0版”。

　　這第二步，耗費了張小智足足9天時間。兩步加起來，一共14天，正好是兩周。

　　Z語言和傳統的編程語言是不同的，它起源於“多范式語言”，在多范式語言的基礎上做了大量革命性的改進。

　　如果說多范式語言是璞玉(既藏有美玉的石頭)，那麽Z語言則是精美的玉器。

　　Z語言抽取了面向對象語言、函數型語言、約束邏輯語言、並發式語言、分布式語言的優點，但複雜程度更高，更適合張小智自己的超常智力。

　　Z語言1.0版的用途很靈活，但它最擅長的還是人工智能領域。這裡所說的人工智能，和所謂的“專家系統”完全不是一個概念。這裡的人工智能模擬的甚至不是普通人的智能，而是張小智的“超常智能”。

　　長久以來，最困擾科學家們的就是計算機很難學會“頓悟”。Z語言的主攻方向就是“頓悟”，這本身也是張小智智力升級後的強項。

　　就像“跳出廬山看廬山”一樣，張小智試圖模擬的是人腦的“領悟”過程，而不是僅僅去模擬人腦的神經網絡。

　　計算機在學習和“實踐”方面，最難的是學會“不依賴於量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”

　　而Z語言主攻的，就是這個難題。盡管隻取得了一點進展，但對整個人類來說，算得上是一大步了。

　　盡管Z語言1.0版對計算資源的需求極高，但它表現出來的“智能”還是讓張小智非常滿意的。

　　Z語言1.0版的運行環境，需要64顆4核的CPU，1T的內存，大量固態硬盤。

　　“這Z語言難度實在太大了，我耗費了整整兩周，相當於普通人花了11年。現在，該試試它的威力到底有多大了！”張小智覺得有點疲憊，但又迫不及待地想編一段真正的人工智能代碼試試。先來個簡單測試，花了1小時編寫、調試代碼，一段“雙足行走”代碼新鮮出爐了。

　　由於沒有試驗環境，只能在電腦上模擬了。崎嶇不平的山路上，一隻虛擬猴子正在跌跌撞撞學習“直立行走”。

　　“哈，隻用了20分鍾就學會雙足行走了。至少證明咱這Z語言1.0版完成一般的人工智能任務是沒問題的。”

　　再來一點略有難度的“考驗”！

　　花了4個小時編寫、調試程序後，一段“複雜路況車況”判斷代碼上陣了。

　　張小智直接使用實際賽車情況來測試自己的代碼。同樣，由於沒有實驗環境，測試方法很簡單，他找了一些“越野車拉力賽”的錄像，還原成3D場景，然後在電腦上讓一隻虛擬猴子“過馬路”。

　　路，是起伏不平的，有的車甚至會高高躍起凌空飛行好幾米才落地。車，是混亂不堪的，發生碰撞後的汽車走向很難判斷。

　　但是張小智的虛擬猴子隻用了58次就學會了“過馬路”。當看著屏幕上的這隻猴子小心翼翼地勝利達到賽道對面時，張小智一陣歡呼。

　　“噢耶！太棒了！”難以言表的激動啊，哥雖然之前知道Z語言1.0版功能上是可以用的，但沒想到它用於人工智能是如此出眾！看來可以實地測試了！

　　才用了58次，這簡直是神一樣的記錄啊！

　　要知道，張小智並沒有教虛擬猴子“牛頓三定律”之類的規律，但它能夠領悟出如何躲避混亂複雜的越野車，起碼得預測越野車的軌跡和路線呀！

　　更何況，車是由人開著的，人的想法經常會變。虛擬猴子能夠安全地躲開這些車，說明它也掌握了如何去應付那些“規律不明顯的突發事件”。

　　“現在，再試試人物識別能力！”張小智信心越來越足。

　　又花了7個小時，一段“人物識別”程序正式投入測試了。

　　張小智找了五萬張含有小孩的圖片，希望這段程序能夠識別出這些圖片的“共同點”。

　　沒想到，才輸入了7千3百多張圖片，這段代碼就已經找到圖片中的規律:有小孩。

　　“這，這也太逆天了吧?！”張小智愣了。

　　要知道，目前最厲害的軟件系統，是由斯坦福大學計算機學家安德魯·恩吉(AndrewY.Ng)和谷歌院士傑夫·迪恩(JeffDean)領導的團隊開發的。

　　他們使用了1.6萬片處理器創造了一個擁有10億多條連接的神經網絡， 並且從網上隨機選取的1000萬段視頻，經過一段時間，該軟件系統識別出了“貓臉”。

　　可是，張小智的硬件只有64顆4核CPU呀，而且隻用了7300多張照片就識別出了“小孩”。

　　這樣的結果，連Z語言的創造者張小智自己都震驚了，他反覆檢查了幾次代碼，還是不敢相信。隻好繼續測試。

　　這次，是從照片識別“建築”。

　　建築，是五花八門的，是個相對抽象的概念。一棟樓、一間房，都是建築，甚至連一孔橋、一座塔也是建築。

　　當輸入了3.9萬張含有建築的照片後，人物識別程序真的識別出了“建築”！

　　“啊！”張小智激動得快要窒息了。

　　這一刻，他很確定自己真的找到了讓計算機“領悟”的秘訣。

　　如果說目前最高級的智能仍然是“偽智能”的話，張小智知道，自己完全有能力借助Z語言開發出“真智能”了！只不過還需要一千倍、一萬倍的資源而已。

　　這裡面有一定的運氣成分，也有他近期孜孜不倦積累的功勞。之前學習數學，其實已經打下了很好基礎，後來對自己大腦的深刻理解，又大幅度提升了成功率。最後又嘔心瀝血編制Z語言，終於射出了關鍵的臨門一腳！

　　“哈哈哈哈，就憑這一點，老子足夠立足於世了！”在接受了“現實”後，張小智狂笑不已。

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