電腦智能化

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　　電腦智能化就是要求電腦能模擬人的感覺和思維能力，也是第五代電腦要實現的目標。智能化的研究領域很多， 其中最有代表性的領域是專家系統和機器人。目前已研製出的機器人可以代替人從事危險環境的勞動，運算速度為每秒約十億次的“深藍”電腦在1997年戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。

　　展望未來，電腦的發展必然要經歷很多新的突破。從目前的發展趨勢來看，未來的電腦將是微電子技術、光學技術、超導技術和電子仿生技術相互結合的產物。第一臺超高速全光數字電腦，已由歐盟的英國、法國、德國、義大利和比利時等國的70多名科學家和工程師合作研製成功，光子電腦的運算速度比電子電腦快1000倍。在不久的將來。超導電腦、神經網路電腦等全新的電腦也會誕生。屆時電腦將發展到一個更高、更先進的水平。

　　一、關於數據

　　現有的電腦中不同的數據都是基於對同樣的二進位數據的不同調用方法，這導致了一個問題，我們如何在純二進位的前提下區分不同的數據呢？通過傳統的方式在設定數據之前先通過聲明的方式設定類型固然不錯，但是這和智能化的根本是相衝突的，一個直接的問題就導致了不同類型的數據很難產生相互關聯。而解決這一問題的辦法也是簡單的，那就是把所有的數據都設定成字元串的形式，而當進行計算的時候就把小數點兩邊的數據分別相加，再相連。這樣做的好處是很明顯的，那就是我們既不需要再擔心不同類型的數據之間的相互操作問題，也可以讓電腦的處理更接近於人的思維過程，這對於創建智能化來講是十分有利的。

　　二、關於方法和代碼

　　毫無疑問，不同的方法和代碼之間總有太多的相同部分。而相同的函數在程式中被反覆定義不但浪費了處理空間，也使得代碼和數據難以徹底分離。而基礎代碼和數據的徹底分離卻是智能化實現的根本方向。

　　三、數據的壓縮

　　眾所周知，數據的存儲數量直接決定了智能化可以實現的程度。而代碼的精簡只是數據壓縮的其中一個部分，更有效的壓縮是基於坐標系的對於程式曲線的壓縮。當然，這樣的壓縮離不開有效的數學方法，但是因為這一方法牽扯到公司相關的專利問題，所以只能略作交代。請大家不要應用到商業化應用之中。因為坐標中所有的數據都是8位才占用1個數據段，所以理論上我們可以讓任何格式的數據都壓縮到原先的1/8，但是因為數據恢復準確性的制約，我們不得不用另外一條數據鏈對最終數據進行矯正並提供恢復所需的數學方法，所以，實際的壓縮率可能不會那麼高。但是第一次壓縮的極限。特別是對視屏等文件的壓縮仍然保持樂觀，因為這是其他所有同類產品和方法都做不到的。

　　四、代碼的自更新問題

　　智能化的基本思路就是對於代碼的自更新能力，然而對一個正在運行中的程式如何進行自更新呢？答案就是提供更多的方法。誠然，程式運行的核心部分是不應該也不能夠時常進行更新的，那就違背了程式穩定性的原則。但是對於實現數據處理的方法我們卻可以根據處理的過程進行有效的記憶，而後對於相同的經驗應用相似的處理過程，這樣的思路就可以從根本上提高程式的智能化效果。比如，一個網站往往可以將用戶自定義的設置保存成cookie的形式存儲在本機上。下次訪問就可以對其自定義的部分進行讀取，從而實現一定程度的人性化設計。如果我們更進一步，將用戶的一些重覆操作都記憶成一段代碼曲線的話，效果就可能會更好一些。比如，我們時常用滑鼠選取一部分字元，然後在搜索欄中搜索，這樣的過程就可以通過簡單的記憶功能進行記憶，之後，用戶再選取字元的時候，搜索欄中就可以實時顯示這部分字元了。

　　對一些更複雜的操作，我們也可以進行恰當的記憶。比如，如果我們設計的程式所產生的查詢結果並不能讓用戶滿意，那麼用戶應該可以通過設定自己的檢索條件來自定義對部分數據的查詢。這一過程用戶所接觸到的只有數據，而程式的後臺就可以用相關的函數將其補齊，然後執行，如果結果是用戶滿意的，那程式就應該記錄下這個特殊的查詢定義，在以後推薦給使用者使用。經過一段時間的運行後再對相關的方法進行檢索，提高使用率大的查詢優先順序，而降低甚至刪除不使用的部分，這樣的過程就可以讓程式越來越滿足使用者的實際要求。

　　當這種方法的積累達到一定程度的時候，理論上我們的程式就應該可以明白用戶想要的是什麼樣的結果，然後根據這樣的結果反向查詢可能的方法，主動尋找恰當的途徑，當程式實現到這一步過程的時候，我想我們就可以說真正的智能化電腦就離我們不遠了。