自動機 的 規則 是 先驗 的 ， 細胞 自動機 正 是 為 了 突破 自動機 的 那 種 決定論式 的 而 發展 的 ， 它 證明 了 即使 在 有限 規則 中 也 能 產生 複雜 行為 ， 和 自然 語言 仍然 差 了 一 階 （ 在 離散 數學 中 有 詳細 定義 語言 的 階層 ） ， 因此 用來 解釋 自然 語言 仍 有 很 大 的 限制 。 而 人工 演化 機制 （ 或 叫 遺傳 演算法 ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ） 則 突破 了 規則 的 封閉性 ， 你 可以 想像 它 就 是 有 一 堆 生命 在 電腦 中 互相 競爭 合作 演化 ， 十足 的 電腦 創世紀 ， 而 這 和 自然 語言 是 等價 的 ， 我 想 它 的 應用 將 在 自然 語言 處理 中 大放異彩 ， 而 等價 的 體系 通常 都 具有 相互 的 包容性 （ 雖然 還 要 有 其他 條件 才 能 成立 ， 這 也 是 數學 的 東西 ， 但 我 不 夠 熟悉 ） ， 以 人工 演化 的 觀點 來 看 德希達 的 延異 理論 應該 是 可行 的 ， 更 有趣 的 是 ， 人工 演化 機制 正 是 強調 差異性 ， 沒有 差異 就