斯蒂芬·沃尔夫拉姆的工作是让人们变得聪明。他的创作，包括Mathematica、Wolfram Alpha和Wolfram Language，帮助人们进行计算思考，当他把它们比作数学符号的发明时，他并不傲慢。作为Wolfram的创始人和首席执行官，他管理着一个由800人组成的团队，但他非常重视学习他所能掌握的每一个技术细节，并最大限度地利用自己的投入。

斯蒂芬最近发表了一篇1.4万字的文章，论述了他的个人工作习惯，包括特别设计的办公桌抽屉、平面文件系统，以及带笔记本电脑散步对健康的好处。我们详细地采访了他，讨论了他的心理策略，确保自我测量是一种工具而不是一种干扰，他如何避免把自己的智力委托出去，谷歌为什么不擅长机构搜索，以及一种让你的wifi网络在人群中脱颖而出的邪恶黑客。

tl80:你在这篇文章上做了多长时间了？

史蒂芬·沃尔夫拉姆：我们正在努力完成沃尔夫拉姆语言的第12版。通常我对我们的产品都很投入。但现在我们有几百人在完成这件事，他们只是在修复错误，我也没什么可做的。我有点疯了。十年来我一直想写这篇文章。所以我[决定]跳进去做。

我没花很长时间，从想做到把它弄出来大概是一个星期，10天。不管是好是坏，我是一个相当快的作家，一个“只写一次”的角色。我不是一个好的“修改你的作品”的人，因为我觉得写更多的东西比让它更完美更好。这不是我写这本大书时遵循的理论，一种新的科学，花了我10年时间！每一页我都读了一遍。但这让我后来更喜欢“只写一次”的策略。所以我打算写这篇文章已经10年了，但实际上花了大约一个星期。

LH：你在文章中提到了很多Wolfram语言、Wolfram笔记本和Wolfram云。你能大致描述一下吗？

SW：大局是试图将计算智能传递给一切事物。在过去的32年里，我一直在构建一种叫做Wolfram语言的东西：它不是一种编程语言，而是一种通用的计算语言。

目标是将尽可能多的自动化和知识融入到语言中。一开始，当计算机还是新的，60年前，当人们得到第一种所谓的高级编程语言时，他们非常兴奋。当他们得到第一个操作系统时，他们很兴奋。后来人们开始想当然地认为，当你有了一台电脑，它就有了一个操作系统。你有一台电脑，它有一个用户界面，网络等。

我一直感兴趣的是，如果你有一台计算机，它带有一层计算智能，这样计算机就本质上知道如何进行机器学习，知道关于世界的各种事实，地图和社会经济数据或其他任何东西。这就是Wolfram语言所表达的。尽可能多的知识和智力被植入到语言中，这样人类就可以尽可能少地去做。

我40多年前就开始构建Wolfram语言的前身了。我的基本想法是，我有我想做的事情，我想做的科学，我想做的其他类型的工作。我想建立最好的工具，我可以，使我有可能尽可能有效地做这项工作。事实证明，我是一个务实的人，那些对我有用的工具对很多人也很有用。我也很实际，想用我建立的工具来建立公司，因为这就是为什么人们要继续建立更多这样的东西。

在我们公司，我的策略是拥有非常有才华的人才，但要尽可能地实现自动化。在过去的30年里，我们已经一次又一次地这样做了，建立了自动化的层次。我的目标是尽可能多地委托给机器。所以我开始有想法，想办法做什么，尽可能多的细节都是自动处理的。

Wolfram笔记本是我们30年前发布的一个想法[数码]笔记本电脑在过去几年里变得很流行，让我有点震惊的是，整个世界用了25年的时间才说出“哦，笔记本是个好主意。”Wolfram笔记本的重点是一个结构化文档，它将文本、代码、图形和交互界面等混合在一起。

当我写东西的时候，我混合使用英语和Wolfram语言。300年前人们开始使用数学符号；在此之前，人们大多用拉丁文写出他们想说的是数学的东西，这很难理解。我对使用计算语言作为一种有效的表达方式感兴趣。这就是我用Wolfram语言构建的。它是人类和计算机都能阅读的东西。它是一种组织思想的方式，就像数学符号帮助人们一样。

另一个目的是帮助澄清自己的想法。

LH：所以它不仅能调用值或函数，而且能让你有不同的想法。

是的，它提供了一种结构。人们争论，对于人类语言来说，你用什么语言会影响你对事物的看法。对于计算语言来说，这是毫无疑问的。我注意到，在我多年来开发Wolfram语言的过程中：当我们具体化一些新的结构时，我就可以开始用这种结构来思考了。没有这些就很难了。

有一个稍微复杂的函数式编程结构叫做“子集映射”。几个月前我发现，我已经需要这样的东西很多年了，但是它们一直在旋转，对我来说没有很好的组织。现在我有了这种组织方式来思考它，我可以将这种结构注入到很多东西中。

整个计算范式是21世纪的范式。

LH：让我们来谈谈这个超级优化，你有很多工作流程。您如何决定要优化或不优化的内容？在这篇文章的开头，你做了一些有趣而令人惊讶的选择，你谈论的是你的工作环境和习惯，比如说，带着笔记本在外面走来走去。如果我在不知道谁在说话的情况下看到这个，我会说“有人显然什么都没做，因为他们花了太多时间优化它。”

SW：要点是，当你在做你正在做的事情时，保持思维装置的活跃。也就是说，如果我注意到我正在做的某些事情明显是愚蠢的和重复的，我不会只是说“哦，这就是它必须的方式。”就像我尝试解决许多其他领域的问题一样，我仍然在思考如何解决这个问题。

另一点是，仅仅因为每个人都这么做，这样的方式并不意味着我会这样做。我的意思是，我妻子经常批评我的“我自己想办法”式的事情，因为有时候会出错。在“按别人的方式去做”和“总是自己想办法”之间有一个权衡。总是自己想办**导致浪费大量的时间去做一些非常困难的事情。但我想说的是，大多数情况下，它最终会比你的典型解决方案更适合我。

当我做事的时候，我试着不停地思考。类似于文件系统组织。我想我一生中做过四次文件系统重组。不是很多。但我时常会想，“这不管用。我需要做点什么。”我会考虑一段时间的。我会坐下来解决问题。

我想我花了很大一部分时间做语言设计这一事实可能有助于提出可行的解决方案。因为语言设计是一个关于如何把你要做的一整套事情具体化为可以理解的，可行的，等等的故事，这就是很多此类优化决策的内容。你可以过自己的生活，完全不做计划。或者你可以把所有的时间都花在计划上，而不记得过你的生活。我喜欢花，你知道的，百分之几的时间来计划我要做的事。

很多我最终做的项目，比如Wolfram Alpha项目，**这个计算知识引擎——我从小就在考虑做这个项目，直到我开始尝试的时候，我才想到这是可能的。有人已经有300年的时间考虑过类似的项目了。如果你是在300年前开始的，那绝对不是一个可行的项目。我敢肯定，如果我在40年前开始，这也不是一个可行的项目。

我们能谈谈你的个人追踪吗？你以前写过，在新的帖子里你谈到了做一些决定和发现。例如，你开始带着笔记本电脑外出散步，因为你注意到外出散步时的静息心率比在跑步机上行走时下降得更多：

多年来，我一直保存着各种各样的个人分析数据，在过去的几年里，这些数据包括连续的心率数据。去年初夏，我注意到有几个星期我的静息心率明显下降。一开始我以为这只是因为我碰巧系统地做了一些我喜欢的事情。但在夏天的晚些时候，事情又发生了。然后我意识到：那是我不在跑步机上走的时候；相反（出于不同的原因）我走在外面。

你每天都在检查你的心率吗？

SW：我保存的大部分东西都是完全自动化的，我什么都不做。我看到他们的主要方式是因为我每天都收到一封邮件，里面有不同事情的摘要。我会看那封邮件大概半秒钟左右，主要是看数据是否正确。心率的问题，我肯定我一看邮件就注意到了。

关于个人分析，我最基本的一点是，我没有投入任何精力去收集数据。我把精力放在构建系统上，然后确保系统继续运行。

事实上就在昨天，我在查阅档案时发现了一件我完全忘记的事情，那就是我以前经常把睡觉和起床时间之类的东西手写下来，然后我就自动地做了。我只是很惊讶我这么做了。对我来说好像太多工作了！

当你决定跟踪什么的时候，这通常是因为你发现了一些新的设备或系统，可以让你很容易地跟踪一些东西，你会说“好吧，让我们试试看有没有什么有趣的事情发生”？或者这是目标导向？

任何我能追踪的东西，我都会追踪。而这些系统中的大多数，一旦建立起来，我就再也不用考虑它们了。几年前，我开始在我的电脑屏幕上拍照，我不知道它是什么，30秒或一分钟或什么的。它已经运行了很多年了，我从来没有想过。有时候我觉得我应该把它拍成电影。我看了一下，看到电子邮件的收缩和扩展等等很有趣，但这很无聊。我会用这些数据做任何事吗？我不知道。保存起来非常便宜。为什么不呢。

LH：如何避免这些跟踪系统的持续维护？例如，我在last.fm上跟踪我的音乐收听，但我一直在修复它，因为它会双重记录一张专辑，或者它无法记录我在苹果电视上的收听。

SW：第一件事是，你越能实时或每天操纵它，你就越不可能（让系统失灵）。今天早上送来的一份报告，一片空白。所以我马上就知道了。昨天出了点事。我承认这里面有点作弊，因为我有一个系统管理员为我工作，我刚刚给他发了一封邮件说“这似乎是空白的，请弄清楚发生了什么。”现在，有些代码是我自己写的，有时我通过写代码来表达自己比告诉别人要快，“你能编一段这样做的代码吗？”

这就是拥有计算语言的价值所在。我可以用这种方式表达我自己，比发一封电子邮件或用英语说“请做这个和这个”更有效

另一件事是，我喜欢自己保存所有的数据。我很想使用各种各样的设备，但我不会把数据留在提供商的云中。如果我不能下载，我真的不想要它。在我的活动文件系统中，那些活跃在磁盘上的东西已经存在了40年，它们仍然存在，它们仍然很好。在其他人的文件系统中或者进入其他媒介的东西，谁知道呢？

所以把它保存在活动文件系统中。检查一下。有一些每天给你发邮件的东西，你可以用那半秒的时间来吸引眼球，让他们觉得这并不完全疯狂。我确实有一些系统，把其他系统中的东西聚合起来，给我一个主要的结论。有一个每周都会来的结论是“每天都应该来的东西真的来了吗？”

所有这些系统都以一定的速度腐烂。诀窍是快速修复它们，而不是发现这个东西在三个月前停止采集数据。在过去的几年里，十年前或者更多的时间里，我有几次被发现“糟糕，系统一个月前就停止工作了。”这就是为什么我现在有了每日仪表板结果。

LH：你有没有什么工具可以用来从你收集的数据中找到见解，而不必等待“哦，等等，心率下降是我出去散步的时候！”

SW：我会做一些可视化，如果我觉得有用的话，也许我会做一些有趣的机器学习。但它往往是由人类发起的。

好的数据科学最基本的一点是，你能注意到意想不到的事情吗。在自动化方面非常聪明的一个问题是，自动化意味着对正在发生的事情有一定的期望。当你已经投入了一堆期望时，发现意想不到的事情就难多了。

LH：让我们谈谈你在搜索和排序之间的选择，你在文章中谈到了这一点：

这些年来，我积累了十几万本笔记本，代表产品设计、计划、研究、写作，基本上，我所做的一切。所有这些笔记本最终都存储在我的文件系统中。。。我努力使我的文件系统井然有序，结果我通常只需浏览文件系统就可以找到我要找的任何笔记本，比我搜索它的速度还要快。

我觉得早在15年前，我就看到了很多高效的写作，说的是为了搜索而优化一切。搜索是我们现在的发展方向，我们的电脑上有Quicksilver，互联网上有Google，排序不再那么重要了。但是对于那些确实需要一点排序的情况，你可以做一个非常好的例子，在那些情况下，搜索永远不会那么快。

SW：我认为这是一个概念性的问题，还是在寻找一个特定的名字。我要去参加我将近50年的小学同学聚会。所以我一直在追踪这些孩子的遭遇，搜索就是其中的关键。你有名字了。但如果这是一个概念，比如，我不知道，教孩子计算思维。我在这方面做了很多工作，收集了很多关于这方面的资料。我要找什么？没有一个真正的搜索词[可以找到所有相关的项目]。

当然，在搜索方面，一个被互联网搜索宠坏了，因为企业搜索的问题类似于个人搜索的问题。通过网络搜索，有多少人链接到这个页面的信号。这让你知道这一页有多重要。企业搜索问题一直没有得到很好的解决。因为没有类似的明显信号。

我们曾经将Mathematica的网站许可证交换给谷歌，以换取谷歌内部的公司搜索设备。它很漂亮，是一个可爱的黄色盒子，但它绝对是无用的。它会做一些类似于这样的事情：“有更多到文档早期版本的链接，所以这应该是结果中最重要的部分。”

对于这些更具概念性的东西，我想说我要放一个标签？我要把正确的标签放进去？祝你好运。我从来没有发现标签有用。我发现，我把它放在这个桶里，我可以很快做到，我知道桶是什么。如果我要做标签，我会有一些疯狂的名单，我可以使用我的200个标签。重要的是不要有太多的分类，这样你就能记住每一个分类。所以你知道“我将把这个文件大致放在这个地方”，随着时间的推移，你可以建立一个与这个类别的个人认识，即使这个类别的名字不准确。我认为最重要的信息是，不要太聪明。

我花了很多时间做语言设计，语言设计经常涉及到为语言的函数命名。如果你改变了名字，就像一个人经常做的那样，当你在这个概念上归巢时，搜索是不可能的。

我知道要把东西放下来以便以后可以查到。我是一个真正的坚持确保我的助手拼写一个人的名字正确，因为如果你不这样做，它将永远消失。但你不能搜索概念。那有点没希望了。

LH：我也喜欢你提到的归档文件夹，每个文件夹中都有一个归档文件夹，用于不再活动的文件。我也喜欢使用归档文件夹，它们能让我从混乱中解脱出来。

你领先于大多数人。我还没有真正做过任何系统的研究，但我仔细研究过人们的文件系统是什么样子的。我很惊讶，似乎很少有人知道这一点。也许读过你的出版物的人就是那种会明白这一点的人。

LH：你展示你经常带着去参加会议或演讲的小工具，包括一个装满适配器的袋子。因为你永远不知道投影仪是否能为你的电脑和它的端口做好准备。当一些最先进的投影系统丢失了一个加密狗，或者由于某种神秘的原因无法识别你的电脑时，我们都很沮丧。我真的很喜欢这句台词，“我决定我最好能真正理解电脑是如何与投影仪对话的。”

你有什么关于识别瓶颈的建议吗？意识到有一类事情似乎是辅助于你的工作，但最终成为一个瓶颈，你应该学习背后的实际科学或技术？

SW：像这样的东西有很多种。比如当你去某个地方，打开电脑，它在四处寻找wifi，也许你有一个电话栓系机制。通常情况下，由于你在纽约市中心或者别的什么地方，而且你的电脑正在连接800个wifi网络，所以事情变得很僵硬。这件事快把我逼疯了，我正试着翻阅800件东西来找到我的**。所以我意识到我应该重新命名我的**，所以它总是排在最前面。

我不想让那条建议太受欢迎！

它不服从绝对命令。

SW：然后我们要为冠军而战。

我在一家软件公司担任首席执行官已经很长时间了。所以你会认为，当类似的系统出了问题时，会有一些人来修复它们，而我永远不需要了解它们或思考它们。但我有一个原则，你知道，当我们有一些讨厌的错误，我总是问人们，什么是错误？因为这些年来积累了大量的经验。

今天的例子。我们的一些网站神秘地丢失了CSS。这怎么可能发生？我们还不知道这个问题的答案，尽管我能提供一些理论，因为我有目睹奇怪事情发生的经验。但当这个问题得到解决后，有人会告诉我实际的问题是什么，这就进入了我的个人数据库，里面有可能出错的事情。

当我注意到错误时，我会报告它们。这感觉像是一种很好的公民类型的事情，因为事实是大多数时候人们不会报告错误。大多数时候，他们只是围绕着某件事工作，而这个世界还在继续，其他人也会被这个虫子咬。

我的调试方法植根于我的整个计算思维方式。我写了一篇文章，是关于在我们的云基础设施中发现一个bug。人们很不擅长调试。调试是一项复杂的技能，有点像医学诊断。它并不像用于医学诊断那样用于调试计算机系统，在医学诊断中，人们知道这个或那个的概率有百分之十，但这是同一种想法，[逐个测试理论]等等。但是人们不怎么做的，而且他们真的应该做的，是调试的数据科学。

一个例子，这是一个邮件系统，它可能是苹果邮件或Zimbra。我的邮件由于某种原因奇怪地失败了。我对此感到相当不安，最终我坚持要和任何供应商的人通电话。所以我们在看这些信息。我开始对它进行大量的数据科学研究，我发现：每当它同时启动超过256个线程时，它就快死了。结果，因为我有超过512个邮件文件夹之类的东西，这个东西无法处理。

通过查看单个消息永远不会发现这一点。你所看到的只是，它起作用了，然后有些东西失败了。没有柜台说你刚开始第256条线。只是，在这一切中间的某个地方，它失败了。

例如，在我们公司，事实上，由于我几年前在云基础设施上进行的调试，我们建立了一个基本上是物理学家的团队，他们对复杂系统进行面向数据科学的调试。这是一种非常有效的方法。

虽然这是令人沮丧的时候，他们是相当有趣的智力练习，这些调试的东西。你知道的越多，你做得就越好。所以有这样的背景经验是非常有用的。当出现问题时，即使有人帮你解决了，也要找出他们做了什么。

为清晰起见，编辑了采访。更多关于Wolfram文章的后续内容，请阅读他的Reddit AMA。