突破上下文约束的泛型迁移计算模型
来源:互联网 发布:美工是干嘛的 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 00:30
突破上下文约束的泛型迁移计算模型
本文设想的是一种未来的可能情形,作者不能保证它一定能被实现,至少这是一个不错的想法。
TCS(理论计算机科学)还在为是否P=NP纠结,对NPC类问题而言,有个奇妙的说法叫“多项式归约”,或者简单地说,“归约”(reduce)
通过多项式归约,所有的NPC问题可以看作计算机复杂度等价的,只是这种归约方法仍然需要人来想出来。
这里的一个问题是:有没有可能存在一种新的计算泛型,可以实现任意算法之间的相互归约?
打个比方,我正在编写一个自动排序算法,而一个“智能的”超级计算机能否把我写的排序代码“自动归约”为另外一个优化算法。
并进而:把人的身体语言作为计算机系统的输入,从而可以使得人的一套动作可以映射为一个算法,从而人只要随便作个手势,或者跳个舞什么的,就自动完成了一套智能的商业数据分析报表过程。
???
这样的设想可行吗?
要点在于:如果计算的上下文环境是受限的,则不可能实现上述的通用的“任意算法之间进行归约”的算法。除非,这个超级算法是不受上下文限制的。
或者说,这个计算机系统有一个能够根据上下文变化不断演进改变自己的“智能适应能力”。
本文设想的是一种未来的可能情形,作者不能保证它一定能被实现,至少这是一个不错的想法。
TCS(理论计算机科学)还在为是否P=NP纠结,对NPC类问题而言,有个奇妙的说法叫“多项式归约”,或者简单地说,“归约”(reduce)
通过多项式归约,所有的NPC问题可以看作计算机复杂度等价的,只是这种归约方法仍然需要人来想出来。
这里的一个问题是:有没有可能存在一种新的计算泛型,可以实现任意算法之间的相互归约?
打个比方,我正在编写一个自动排序算法,而一个“智能的”超级计算机能否把我写的排序代码“自动归约”为另外一个优化算法。
并进而:把人的身体语言作为计算机系统的输入,从而可以使得人的一套动作可以映射为一个算法,从而人只要随便作个手势,或者跳个舞什么的,就自动完成了一套智能的商业数据分析报表过程。
???
这样的设想可行吗?
要点在于:如果计算的上下文环境是受限的,则不可能实现上述的通用的“任意算法之间进行归约”的算法。除非,这个超级算法是不受上下文限制的。
或者说,这个计算机系统有一个能够根据上下文变化不断演进改变自己的“智能适应能力”。
基于传统的冯诺依曼存储式结构恐怕不行,基于Lambda演算的形式符号运算恐怕也不行。量子计算只是解决了特定问题的计算效率。我们需要一个真正突破性的计算范型。
也许有一种混合方案可以实现:通过特殊的生物芯片,将人脑与计算机连接起来,可以做到人脑与人脑之间的直接通信。不过这种Human Brain Involved Computing也许只是一般生物计算的变体?不过后者需要解决一个何种计算结果对于人是有用的这一“解释”问题。
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