Какие есть сейчас есть перспективные (или достаточно новые) технологии и направления исследований в IТ (CS)?

Какие технологии в ИТ (или CS) в со всем, что с ними связано, сейчас являются перспективными (или достаточно новыми, чтобы не быть исследованными вдоль и в поперек)?
Очень хотелось заняться исследованием чего-то нового и перспективного, вот в связи с этим такой вопрос.

👍НравитсяПонравилось0
В избранноеВ избранном0
LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

мапь! редюсь! будь модным!

Common Lisp image в качестве OS

Movitz ( common-lisp.net/...project/movitz ), ні? Не взлетіло.

Яка ціль цього: дослідницька, комерційна? Якщо дослідницька, то що якісно нового у пересенні ліспа на архітектуру, яка йому ідеологічно не підходить? ОС із garbage collection зараз не виглядає прагматичною.
Якщо комерційна (полегшення життя девелоперів і т.д), то хто буде писати програми під таку платформу?

P.S. Нічого особистого, просто ця тема мене також цікавила, але я так і не зрозумів, що тут якісно нового можна придумати. Хотів би почути нові ідеї.

Цель — прогресс. Рано или поздно мы всё равно выбросим на помойку блабы, пора таки учиться летать уже наконец. :)

В чому прогрес? Що lisp image зробить краще, ніж існуючі операційні системи? Прогрес в конкретних ідеях, а не в абстрактній Awesome Coolness, якою чомусь lisp image багато кому здається.

Вопрос сводится к «чем CL лучше блаба». И это вопрос не фанатизма, а культуры самовыражения программиста.

Интересная штука — разные (не джавоподобные языки) «запускать» на JVM или Джаву компилировать в джаваскрипт (GWT) и собственно программная инженерия этих вопросов.

Алгоритмы параллельных вычислений, в т. ч. на видеоадаптерах, гибридные (GPU + CPU), адаптивные (сетку адаптировать под GPU или CPU), когда сразу не понятно как задача будет решаться оптимально.

Онтология. Semantic Web.
Когнитивная информатика. (enel.ucalgary.ca/People/yingxu — у этого дядьки есть множество интересных статей по данной теме)

На это все забили, какие такие перспективы?

— Извините, могу я запатентовать машину времени?
— Простите, но она запатентована 11 июля 1998 года.
— Обидно. Скажите, а вы работаете 10 июля 1998-го?

category чи type theory наприклад.

Спробую розгорнути відповідь:
1) легка верифікація коду (theorems for free), код із гарантованими властивостями, які зараз вивіряються (часто ненадійними) тестами.
2) суперкомпіляція — переписування програми як між різними мовами, так і з метою набагато кращої оптимізації, ніж є зараз.
3) створення справді ефективних компіляторів для високорівневих мов.
4) розробка систем опису ефектів: як закодувати формально семантику програми (факти типу «ця функція виділяє пам’ять, ця функція може працювати з мережею») для аналізу; сюди ж — ефективне керування ресурсами (через лінійні типи абощо).
5) природний паралелізм без сучасного болота м’ютексів, спільного стану, дедлоків і тому подібного: STM, pi-calculus.

В сучасному програмуванні ми кодуємо лише невелику частку того знання про програму, яке можливо в неї внести, type theory дає напрямок в якому це можливо поліпшити.

Автоматизация процессов распила бабла.

Буду краток: на это нужны деньги. От восьми нулей.

Могу рекомендовать «вечную» тему — безопасность. Становись хакером.

Спец по безопасности. Хакеры — это мы
И там порог входа на проф уровень тоже повышается

Да тот же, тянущийся с 60-х годов ИИ.

Це гіперкомплексне, надзвичайно розагалужене поняття — розпізнавання візуальних образів, аналіз мови, автоматизація доведення теорем, колонії взаємодіючих агентів і т.д. — поки що не мають єдиної основи — єдине що їх поєднує це те, що все це може людина.

Нейронные сети не?
Генетические алгоритмы для оптимизации нейросетей не?

що все це може
природа.
Нейронные сети не?
...нейронні мережі — ні... Нейронні мережі певною мірою «каша з сокіри». Дуже коротко — всі задачі ШІ зводяться до множин вхідних та вихідних данних які поєднуються трансферною("перєдаточной" російська) функцією. Це звичайно узагальнена функція, в широкому класі задач більш складна(та не так описується) ніж дифур комплексної змінної як в RLC электрсхемах. В загальному випадку ця функція нелінійна. Способів опису нелінійних функцій багато. І нейронні мережі ЛИШЕ ОДИН З НИХ, не особливо оптимально лягаючий на архітектуру сучасних ЕОМ — як приклад надмірність у надійності тобто стійкість до вибування нейрона — а навіщо вона на ЕОМ? Ну а якщо почати абстрагуватись та викидати з НМ те що зайве та неоптимальне то залишаться давно відомі методи опису нелінійнх функцій, адаптивної фільтрації(лінійної та ні), усілякі методи сегментації i т.д. — а нейромережі де? Я б сказав навіть що в AI потрібно шукати математичну суть, а не копіювати структури, та я боюсь таке писать на DOU бо прочитають «горе-аналітЄги» і зроблять висновок що в AI программісти не можна брати тих хто здав убогий інституцький матаналіз на «3» ))). То краще мабуть сказати «ідейну суть»...

Ось «стартеру» і тема — «представлення нелінійних функцій у системах з скінченною енергією оптимальне для якоїсь архітектури(ARM чи більш широко) в контексті задач штучного інтеллекту». )))))))

Очікуємо статтю в «сайнс» o__-

Очікуйте-очікуйте :)

квантовые вычисления :)

Главное спонсора найти, чтобы тебе экземпляр ПК для практики подогнали xD

Так чи інакше, але квантову персоналку, якщо згадати, скільки вона могла б коштувати, можна вважати маячною фантазією. Тут, мабуть, відсутня не лише територія, але і мапа, в тому сенсі, що ніяких планів створення квантових персоналок, так само як і атомних підводних велосипедів не існує.

мапа не є територія
Толя: Папа, а на том берегу наші?
Опанас (зловісно): Там кацапи.
uk.wikipedia.org/...рти_і_територі

О да. Мне б квантовый комп, чтоб RSA ламануть не напрягаясь.

Биоинформатика. Робототехника.

З робототехнікою як з электрозв’язком у 1980-2000-ні — теоретична база існує з 30-х років XX століття і вся задача це втілити ті ідеї у новій елементарній базі. Так і там — теорія передосліджена вздовж та поперек ще на кінець 70-х — а от практика чекає — здешевіли MIPSи, зменшились до «ніхачу» габарити сенсорів, обчислювальних элементів, майже нічого не коштує пам’ять, багато бездротових інтерфейсів з надвисокими швидкостями, дешеві аселерометри та інші малодоступні у 60-і роки компоненти, з’явились деякі экзотичні прилади такі як пьєзодвигуни наприклад... Тобто тут скоріше питання імплементації ніж теоретичних дослідженнь.
Але у напрямку «роботи» є нова гілка — колонії(зграї, рої, як завгодно) роботів. Це те над чим працюють у провідних вузах та дослідницьких центрах США, Європи та Японії.

Подписаться на комментарии