La economía ha tenido ciclos, recesiones y burbujas mientras esto estaba en vigencia, por lo que la correlación puede ser hacia los mercados y el empaque. La computación ha revelado la cantidad de información que existe y cómo crece, por lo que se trata de encontrar lo que conducirá a soluciones o avances. Hay otros problemas como la acumulación de deuda, la eliminación de gastos desperdiciados, la disponibilidad de recursos minerales y los costos de energía, la desigualdad, la composición del cerebro, la automatización o las emulaciones, entre otros que tienen en cuenta.
Los casos simples serían que termina, no termina o se divide. Los medios tienen que adaptarse a 3D, análogo, molecular, ADN, nano, cuántico, etc., que parecen llevarlo más lejos en escala si se pueden acelerar. Los algoritmos también son una dimensión en esto. El aprendizaje automático ha demostrado cómo las redes jerárquicas pueden hacer frente a la complejidad. Por lo tanto, el espacio del problema continúa expandiéndose y el potencial de retorno junto con él.
Los principios de la informática parecen ser muy expresivos, por ejemplo, la recursividad. Esto podría ser una proyección de la mente humana, o un sesgo de confirmación, pero la demanda es de la misma, social o de la máquina, por lo que el comercio podría aumentar. El problema es qué lo limita y cómo deben cambiar las reglas. Como era un paradigma, otro cambio podría ocupar su lugar si es lo suficientemente convincente, como el determinismo de la inteligencia, o las máquinas que evolucionan, y el optimismo se mantendría hasta cierto punto, pero luego existe la preocupación de que podría ir demasiado lejos y volverse existencial. . La naturaleza demuestra que hay más procesos para dominar a rangos extremos. Por lo tanto, dependiendo del alcance, esto puede verse como un problema al principio que fue suficiente para motivar el apoyo organizacional y ahora tienen que recurrir a algo más como la atención para mantener a los usuarios ocupados mientras el sistema se paga solo.
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