Está realizando la función que notamos como ‘pegamento’ en el alcance. Es decir, todos los sistemas de software (pueden) mejorar y volverse más inteligentes con el tiempo. ¿Lata? Algunos parecen empeorar (podemos discutir).
Entonces, tome los números que son la base de ML (nada nuevo aquí). Hay serios bits de inteligencia necesarios para manejar la entrada, controlar los parámetros y dar sentido a la salida. Esas son las tareas más difíciles. Y, pueden desglosarse aún más.
Aviso, gente. La falta de respeto por el problema del “marco” te está matando. Las matemáticas pueden ayudar con el problema; No ofrece solución. Eso pertenece al mundo de los humanos y la interpretación (oh sí, analizar fotos será la base de la IA, más abajo).
Entonces, pegamento? Lisp fue genial para esto. En KBE, teníamos a Lisp sentado encima de una enorme bestia que recogía un montón de CA (como en Computer Aided, como CAE que abarcaba cosas como modelado y simulación; hoy, me doy cuenta de que el enfoque es la física computacional). Pero, sentado en el sistema Lisp había un humano inteligente que podía girar, según fuera necesario. Conseguimos convergencia en todo tipo de problemas muy difíciles debido a la necesidad de una solución, aunque no sea óptima (lo que sea que eso signifique, es situacional, ¿de acuerdo?).
Lisp fue interactivo. Un compilador vino después. Pero, uno podría abrir una carrera y volver al modo interactivo en alguna región de las pilas. Por lo tanto, podría haber modificaciones locales. ¿De miedo? Puedes apostar, pero estábamos buscando una solución; No estábamos tratando de ordeñar los bolsillos de los desventurados.
Con el compilador, podríamos hacer aún más, ya que Lisp podría ser empujado a grandes servidores. Fui uno de los pocos en ver que un paquete de software (basado en Lisp) era en realidad mucho más rápido en IBM Big Iron. Pero yo divago.
Las últimas dos décadas han visto un montón de trabajo durante muchos años culminar en sistemas que son excelentes. Pero, el tubo de la estufa (¿debo explicarlo?)? Todavía está allí incluso con la nube. Todavía necesitamos pegar.
Ahora, me metí en Python ya que era interpretativo. Es decir, era como estar en una máquina Lisp a pequeña escala (que estaba bastante más allá de su tiempo). Y entonces, fue interesante. La mezcla de subsistemas había crecido hace una década (ahora, es aún más, como escuchamos de la gente de ML). Demasiado, es para los perezosos. Sin embargo, nuestro problema es la falta de calidad que proviene del enfoque en los cerebros de los programadores. Jaja No tienen mucho respeto ni comprensión de los dominios complicados.
Mostramos que los expertos en la materia podrían usar Lisp para expresar su conocimiento. Ese sigue siendo el caso. ML (sin intervención)? No, personas (ver abajo). Python es tan fácil de enseñar. Y es bastante bueno para permitir la interacción del usuario.
Pero, vi este verano el uso de JavaScript para hacer un motor gráfico 3D que me hizo pensar que había vuelto hace más de 30 años con Symbolics y LMI y otros. ¿Qué? Sin embargo, no salté.
¿Por qué? No hay teoría Tenemos flimflam de abajo hacia arriba (oh sí, bastante impresionante, pero apesta) sin una explicación adecuada (o incluso cualquier intento). Lo vimos hace más de 20 años con programación natural. Entonces, ¿qué progreso hay?
Lo mismo ocurre con Python. Tiene uso ahora y lo hará. Pero es pegamento.
Entonces, echemos un vistazo a clojure. Me encontré con esto ayer (tarde al juego por muchas razones). Entonces, al mirar esto, veo esto.
La máquina Feynman: arquitectura de inteligencia artificial en Clojure / Neanderthal
Sí, fuimos de un extremo a otro. Al mismo tiempo, todos aprendimos a lo largo de todos los ejes para mejorar. Hardware mejorado. ¿La web? Se desvaneció para ser muy desordenado.
Habrá un remix. Python estará allí. Pero, los enfoques funcionales volverán, al igual que las cosas relacionadas con los diversos tipos de lógica.
¿Y los problemas de “marco”? Vimos un serio trabajo de mantenimiento de la verdad bajo Lisp. Por supuesto, fue computacionalmente difícil. Todavía. La necesidad está ahí. Sostengo que debemos pensar en la ingeniería de la verdad. Y eso se aplicaría en todos los ámbitos.
Python sigue siendo interesante, para el trabajo de back-end, para mí. Usted ve, el pegado es backend ya que el entorno local no puede mantener la perspectiva adecuada. Oh sí, si todo esto se hubiera hecho bien, no hubiéramos tenido los multimillonarios que jodieron a un montón de gente y nos llevaron a la perdición. Pero, ese es un tema completamente diferente.
Ah, si tan solo hubiéramos seguido a Richard, … bromeaba, en parte.
—- marco, marco, … —-
Últimamente, he estado en Clojure. Es curioso, me topé con él hace unos diez días. Qué sorpresa ver que Lisp (la cosita de John McCarthy) tiene futuro. ¿Adivina qué? Después de que la conmoción desapareció, se hizo evidente que el trabajo necesario con el problema del “marco” está en este callejón. Y será imperativo que veamos esto.
