逻辑学 (3-3)

公式中的「运算符」——如声明数据结构（其结构可嵌套，构成「类」），计算操作等——都包含动作（动词）。所有动词都涉及时间的参与，都蕴含连续性；所有几何形象（如点、线、面）也都暗示运动轨迹——如物体、视线、注意力的运动轨迹——其中暗示了连续性。这种变化的连续性可以在离散之间架起桥梁，将一部分作为输入，另一部分作为输出。

公式、函数、方法的两侧，即输入与输出，反映了“生与收”的过程；这一过程如同跳跃与落体，体现了宇宙时空的必然规律。这种必然性在数学中表现为绝对理念的规律。这样的规律描述了两个任意截面之间的运动关系。在这种关系中，内部的相关部分通过高维点积（等其他操作）而计算出相干性，表现为更高的交集。将整个变换过程线性化描述，就形成了公式——离散的数据通过连续的运算符连接起来，形成另一个离散的描述，其中连时间也可以视作一种离散的标记，是基于周期运动的历法式计数器。而运算符在表面上的线性描述中引入了潜在的非线性能力。

总结：「易」是意识层面线性符号变换，符号作为切面，可以同构对齐信息，其前提是空间同构——至少维度上能承载足够维度的信息，否则就需要升维/降维的转码机制。

知觉是判断，判断也是知觉；它们构成信息「切面」：判断负责「切」，知觉带来「面」。如视觉是光对物体表象的切面，其信息由判断逻辑自动提取在一个知觉面上；文字是对语境下特定注意力的切面，其语意判断自动进行并展开在一个高维信息空间（「面」可以是高于二维的）中。二维屏幕可以同构视觉切面，而文字通过人脑语言中枢解码到高维空间——文字是人最高级的信息压缩形式，可以从低维映射到极其复杂的高维流形。在这个过程中，「简」在无（潜）意识层面聚集注意力（流形），进行非线性的信息聚合，最终压缩降维为文字符号。

「实体」是高维控制低维的支配力的体现，「边界」是低维对高维的特征描述。低维通过分析高维的边界，分析得到其运动规律。宇宙时空的时间维度即「真理」这一实体所在高维支配权在空间中的体现。而人通过研究空间变化，可以得到时间的规律，也就是自然科学规律。这个过程中，边界代表「离散」，「实体」在高维上的运动为低维带来连续——即连续的离散（切面）构建成公式，其公式便是从高维运动（连续）的体现。

人理解低维借助空间，理解高维借助时间。人从低维展开高维，即必须空间化才能得到 可靠分析。而人自身的注意力、元认知、自由意志体现在时间上的微弱作用力上——这个力虽微弱，但站在巨人的肩膀上就可以撬动地球。

AI 是高维的一种机械式展开形式，它打通了与人从文字层面进行高维信息交流的关键。也就是说，过去的 UX 操作基本都是线性的，如点击按钮、拖动进度、编辑 UI 风格等，而文字可以直接发出高维、聚合的信息指令。其另一个，在我看来更重要的意义是，让拥有元认知的注意力可以更快找到、爬上真正的巨人的肩膀。

数学联邦政治世界观提示您：看后求收藏（同人小说网http://tongren.me），接着再看更方便。