Software disenchantment

 Source   French   Russian  

I’ve been programming for 15 years now. Recently our industry’s lack of care for efficiency, simplicity, and excellence started really getting to me, to the point of me getting depressed by my own career and the IT in general.
Modern cars work, let’s say for the sake of argument, at 98% of what’s physically possible with the current engine design. Modern buildings use just enough material to fulfill their function and stay safe under the given conditions. All planes converged to the optimal size/form/load and basically look the same.
Only in software, it’s fine if a program runs at 1% or even 0.01% of the possible performance. Everybody just seems to be ok with it. People are often even proud about how much inefficient it is, as in “why should we worry, computers are fast enough”:

@tveastman: I have a Python program I run every day, it takes 1.5 seconds. I spent six hours re-writing it in rust, now it takes 0.06 seconds. That efficiency improvement means I’ll make my time back in 41 years, 24 days :-)

You’ve probably heard this mantra: “programmer time is more expensive than computer time”. What it means basically is that we’re wasting computers at an unprecedented scale. Would you buy a car if it eats 100 liters per 100 kilometers? How about 1000 liters? With computers, we do that all the time.

Живём ли мы внутри компьютерной модели?

В уже далёком 2003 году философ, профессор Оксфорда, Ник Бостром опубликовал пространную статью, в которой рассмотрел предположение, что все мы, на самом деле, живём внутри компьютерной модели. И с тех пор эта работа не даёт покоя многим учёным, которые периодически публикуют статьи в поддержку или в опровержение работы Бострома.

В его статье утверждается, что как минимум одно из утверждений верно:

1) Человеческая раса, скорее всего, исчезнет до того, как достигнет постчеловеческого уровня развития.

2) Крайне маловероятно, что любая постчеловеческая цивилизация создаст значимое количество моделей истории её эволюции (или возможных вариантов).

3) Мы почти наверняка живём внутри компьютерной модели.

Из этого следует, что вера в то, что наша цивилизация может достичь постчеловеческого уровня и создать прочие модели, является заблуждением.

Нам показались интересными идеи, предположения и доказательства, представленные учёным, и мы решили поделиться с вами его умозаключениями (с сокращениями).

Толковый словарь по искусственному интеллекту

Словарь содержит около 550 терминов

Специальная терминология по искусственному интеллекту и интеллектуальным системам начала формироваться в 60-е годы ХХ в. Первый этап формирования терминологии всегда отличается наличием многих синонимических терминов, которые используют различные школы и группы специалистов. На этом этапе термины быстро возникают и часть из них также быстро исчезает. К середине 70-х годов терминология в области искусственного интеллекта стала устанавливаться. Появились термины, которые признало подавляющее большинство специалистов. Все эти термины (за редким исключением) по происхождению англоязычные, так как именно в США проводились интенсивные исследования в этой области. Окончательно основная терминология закрепилась в первой половине 80-х годов. С этого периода стали издаваться словари и энциклопедические справочники по искусственному интеллекту. Трудность создания толкового словаря по искусственному интеллекту связана с междисциплинарным характером исследований в этой области. Так как в искусственном интеллекте используются методы, традиционно развиваемые в логике, психологии, лингвистике, кибернетике, дискретной математике и программировании, встречается немало терминов и других наук. Обсуждение толкового словаря показало, что имеются два крайних случая: включить в него термины, которые используются только в искусственном интеллекте и не заимствованы им из других наук, или включить в него все термины смежных с искусственным интеллектом наук, если они встречаются в работах специалистов данного направления. Составителями словаря было принято промежуточное решение, которое, конечно, тут же поставило перед ними проблему границ. Используя коллективный опыт специалистов ряда стран и СССР, составители попытались определить эту естественную границу, связав ее с частотой встречаемости заимствованных в искусственный интеллект терминов.

Event-threading algorithm on modern database management systems

Modern DBMS provide ample opportunities of developing various information systems. DB objects are represented by tables for data storage, stored procedures for data processing and various calculations, triggers and diagrams for description of the relations between tables. Trigger is a stored procedure of special type, that is automatically executed in response to certain events on a particular table in a database.

Implementation of event-threading algorithm is possible in DBMS that supports triggers,  event-threading model and table creation in trigger body.

Thread-based or event-based

The ongoing discussion of threadlets (or fibrils, or whatever they will be called next week) has considered the addition of a major new API to the kernel. This discussion has, however, studiously ignored an important question: what about the longstanding kevent patch which, at some level, solves the same problems? The motivation for the first fibril patch was to make it easier to provide comprehensive asynchronous I/O in the kernel - and that was one of the reasons for kevents as well. So it has been surprising that kevents have not figured into this conversation.

Event-threading calculation algorithm complexity estimation

Event-threading algorithm

Algorithm handles input data using new principles and methods based on parallel algorithms, event-driven model [4] and new approaches of ANN training and synthesis of trained network. Using allows decreasing the number of operations from O(n) (classical models) down to O(ln n) (etANN mode). Posterior synthesis of trained decreases the number of connections between neurons by deleting insignificant relations, leading to a simpler system.

Aлгоритм восстановления бинарной алгебраической операции в группах больших порядков

Введение

Необходимость исследования групп с более сложной алгебраической операцией привела к необходимости использования возможностей компьютера. Абстрактная природа исследуемых элементов иногда не позволяет работать непосредственно с ними. Т.о. необходимо научться использовать компьютер для работы с ранее недоступными для него структурами. Если в исследуемом конечном множестве можно ввести бинарную алгебраическую операцию удовлетворяющую аксиоме ассоциативности, то данное множество является группой и для перемножения элементов группы можно создать таблицу Кэли.