В данной статье рассматривается один из возможных вариантов дальнейшего развития программного обеспечения.

По мнению автора, сама концепция «написание программ на языках высокого уровня и последующая его компиляция в исполняемый модуль на уровень машинных команд» устарела. Если мы хотим окончательно избавиться от вирусов, взломов и других вредоносных программ, необходимо чтобы готовые программы оставались составленными из более высокоуровневых элементов. Тогда создаваемое ПО будет и мультиплатформенным т. е. работать на любых процессорах и любых операционных системах.

Для этого предлагается концепция «среды программирования». Среда программирования создает эмуляцию виртуального процессора работающего на более высоком уровне, чем машинные команды реального процессора компьютера. В этой программной модели (виртуального процессора) и происходит программирование более простое и требующее меньше знаний по программированию.

Создаваемые программы в среде программирования остаются в виде псевдокода и не требуют компиляции. В таком виде они будет распространяться и выполняться. Единственным отличием программ создаваемых в среде программирования это то, что для их выполнения будет запускаться программа среды программирования, и уже в ней будет выполняться сама программа.

Точно так же как для работы с таблицами Excel, нам необходимо запустить сам Excel, и уже в нем открыть необходимую таблицу.

Псевдокод в данном варианте, подразумевает массив байт готовый для выполнения. Программа на псевдокоде состоит из отдельных команд одного и того же формата. Специальная функция может исполнять такую программу на псевдокоде. Каждая команда псевдокода представляет собой вызов определенной функции, номер которой находится в коде операции. Так же в каждой команде псевдокода есть количество входных и выходных параметров и адреса необходимые для получения входных и сохранения выходных параметров. При выполнении псевдокода не происходит никаких проверок и переводов из текстового вида. Псевдокод уже заранее готов для выполнения. В псевдокоде есть так же команды условного и безусловного переходов в пределах программы.

Эффективная разработка приложений баз данных для непрофессионалов, без знания языков программирования. За несколько дней можно освоить программирование в SDP и создавать собственные приложения. Это так же легко как освоить работу в Excel.

Система диалогового программирования SDP  это система управления древовидными базами данных, на основе которой можно создавать любые приложения баз данных. Отличительной особенностью SDP есть самоорганизующиеся данные.

Самоорганизующиеся данные самостоятельно поддерживают свою целостную структуру, когда изменение одного данного приводит к изменению связанных с ним данных, а те в свою очередь связанных с ними, и так до того момента, когда структура данных будет снова корректна.

Сразу у многих возникает аналогия с электронными таблицами типа Excel, там тоже, изменение одних данных, вызывает изменение других. Да, некоторая аналогия с таблицами есть, но есть и много отличий. В таблице ячейка может использовать данные из других ячеек, но не может заполнять данные из этой ячейки в другую. В таблице есть путь использования предыдущих данных, но нет пути создания других данных, на основе имеющихся. Скажем проще, SDP работает наоборот таблицам, одни данные создают новые.

Приведем пример из бухгалтерии, появление оборотов по некоторому счету, автоматически создаст или отредактирует сальдо на конец этого месяца по этому счету. А изменение сальдо на конец месяца изменит сальдо на начало следующего месяца и так до того момента пока опять не будет достигнут баланс по всем счетам.

Данный вариант реализации ИИ совершенно отличается от варианта с использованием нейронных сетей.

Почему нейронные сети получили такое распространение? Хотя модель того, что так работает мозг человека, лично у меня под большим сомнением. Если бы у нас любое решение возникало мгновенно и не требовало обдумываний, я бы согласился. А раз есть обдумывание и перебор возможных вариантов, то есть какой то процесс, и это уже не нейронные сети.

Вернемся к вопросу, почему так распространились нейронные сети? А очень просто, нейронные сети это вполне рабочий механизм накопления знаний без использования алгоритмов, на основе большого объема данных.

Но у нейронных сетей есть очень большой недостаток, они хороши для решения конкретной и одноступенчатой задачи, но если этапов задачи несколько, то тут нейронные сети бессильны, и упираются в свой предел.

Узловая модель ИИ так же позволяет очень легко накапливать знания без использования алгоритмов, но по другому принципу.

Если нейронные сети хорошо подходят для распознавания картинок, но уже с переводом текста справляются намного хуже, а вот с управлением роботом уже не справятся вообще. Потому что там необходимо многоуровневое принятие решений, с перебором возможных вариантов и выбором самого подходящего в текущей ситуации.

Узловая модель ИИ это более интеллектуальный механизм накопления знаний. И как мне кажется, что то подобное используется в мозге человека.

Об этом может свидетельствовать тот принцип, как у нас происходит обучение в школе и высших заведениях. Если бы нас обучали путем демонстрации наборов образов (картинок) или что то подобное, тогда это было бы похоже на то, что мозг работает по принципу нейронных сетей.

Микропроцессоры будущего поколения

В данной статье рассматривается вариант дальнейшего развития линейки микропроцессоров семейства x86, для того чтобы и дальше продолжать конкурировать с ARM процессорами как по стоимости так и по энергопотреблению.