स्टीफन वोल्फ्राम: "हर जगह कम्प्यूटिंग को लागू करना"

स्टीवन वोल्फ्राम के व्याख्यान का अनुवाद जो उन्होंने एसएक्सएसडब्ल्यू 2014 में पढ़ा था।
आप मूल पाठ यहां पा सकते हैं।



दो हफ्ते पहले, मैंने ऑस्टिन, टेक्सास में SXSW सम्मेलन में भाषण दिया था। यह लेख रिपोर्ट का थोड़ा संशोधित सार है (यह पाठ का एक संकलन है, जिसमें प्रदर्शनों को शामिल किया गया है जिन्हें प्रस्तुति के दौरान छोड़ दिया जाना था) :

इसलिए, इस समय के लिए काफी योजना बनाई गई है।

सामान्य तौर पर, मैं एक ऐसी कहानी बताना चाहूंगा जो पिछले 40 वर्षों में मेरे साथ हो रही है, जो अब केवल आश्चर्यजनक परिणाम लाने वाली है। मेरा मतलब है, हम आज इन परिणामों का व्यावहारिक रूप से निरीक्षण कर सकते हैं। पहली बार, मैं आपको प्रौद्योगिकियों की पूरी श्रृंखला से परिचित कराना चाहूंगा, जो इन चालीस वर्षों के काम का एक महत्वपूर्ण परिणाम है। और मुझे लगता है कि यह काफी महत्वपूर्ण है।

मुझे हमेशा से कार्यक्रम प्रस्तुत करना पसंद था। लेकिन आज मैं सामान्य से अधिक जोखिम में जा रहा हूं और कई चीजें प्रदर्शित करता हूं जो अभी भी परीक्षण के स्तर पर हैं। मुझे उम्मीद है कि उनमें से ज्यादातर काम करते हैं।

इसलिए, मुख्य कार्य कंप्यूटिंग को गंभीरता से लेना शुरू करना है। कंप्यूटिंग के विचार को ऐसे समझें, और फिर एक ऐसी तकनीक बनाएं जो उन्हें हर जगह लागू करने की अनुमति देता है - और फिर देखें कि यह कहां जाता है।

आप कह सकते हैं कि मैं 40 साल से इस विचार का पीछा कर रहा था। मैं लंबे समय से विज्ञान और प्रौद्योगिकी के चौराहे पर संतुलन बना रहा हूं - मैं कभी भी बड़े बिल्डिंग ब्लॉक बनाता हूं और उनसे कभी ऊंचा टॉवर बनाता हूं। और हर कुछ वर्षों में मैं यह देखने के लिए प्रबंधन करता हूं कि यह आगे कहां बढ़ेगा। मेरी राय में, यह महान निकला। हालांकि, पिछले कुछ वर्षों में कुछ आश्चर्यजनक हुआ है - एक प्रकार का महान एकीकरण जो तकनीकी कैम्ब्रियन विस्फोट की ओर जाता है। और आज मैं आपको पहली बार आंशिक रूप से इसका परिचय दूंगा।

लेकिन, शुरुआत के लिए, थोड़ा इतिहास । 40 साल पहले, मैं एक 14 साल का लड़का था जिसने पहली बार एक कंप्यूटर को छुआ था (यह तब एक मेज का आकार था)। मैंने अक्सर इसे कुछ मौलिक के रूप में उपयोग नहीं किया, लेकिन मैंने भौतिकी से कुछ चीजों को समझने के लिए इसका उपयोग करने की कोशिश की जो वास्तव में मेरी दिलचस्पी थी। उस क्षण मैंने कुछ महत्वपूर्ण चीजों की खोज की जो मैं अभी भी उपयोग करता हूं। लेकिन अब मैं समझता हूं कि सबसे महत्वपूर्ण बात जो मुझे समझ में आई, वह भौतिकी से बिल्कुल भी संबंधित नहीं थी: हम जितने बेहतर उपकरण का उपयोग करते हैं, उतनी ही गहरी खुदाई कर सकते हैं। "कागज पर गणित" मेरे लिए बहुत अच्छा नहीं था, लेकिन उस समय यह उन लोगों के लिए एक गंभीर समस्या थी जो भौतिकी का अध्ययन करना चाहते थे। हालांकि, मुझे एहसास हुआ कि गणना कंप्यूटर पर की जा सकती है और इसके लिए उपकरण बनाना शुरू कर दिया है। बहुत जल्द, अपने कार्यक्रमों के साथ, मैं भौतिकी के लिए गणितीय गणना में सर्वश्रेष्ठ था।

हम वर्ष 1981 में लौटेंगे। इस वर्ष 21 वर्षीय वैज्ञानिक के लिए कुछ आश्चर्यजनक हुआ - मैंने यह सब अपने पहले उत्पाद और अपनी पहली कंपनी में बदल दिया। महत्वपूर्ण बात यह है कि इसने मुझे महसूस कराया कि सॉफ्टवेयर उत्पाद बौद्धिक सोच को प्रोत्साहित कर सकते हैं। मुझे यह पता लगाना था कि कंप्यूटर पर गणितीय गणनाओं के लिए भाषा कैसे बनाई जाए, और लक्ष्य हासिल करने के लिए कंप्यूटिंग के बारे में मुझे बहुत कुछ समझ में आया। और फिर मैं फिर से पहले से ही बनाए गए उपकरणों का उपयोग करके विज्ञान की नींव में गिर गया।

अंत में, मुझे एहसास हुआ कि जब गणित अच्छा कर रहा है, तो इसकी मौलिक अवधारणा को सामान्य बनाने की आवश्यकता है। मैंने सभी प्रकार की औपचारिक प्रणालियों के पूरे ब्रह्मांड का अध्ययन करना शुरू कर दिया, जो अनिवार्य रूप से संभावित कार्यक्रमों का एक सार्वभौमिक कंप्यूटिंग ब्रह्मांड है। मैंने छोटे प्रयोग किए - जैसे कि मैं अपने कंप्यूटिंग टेलिस्कोप को इस ब्रह्मांड के कुछ हिस्सों में निर्देशित कर रहा था और देख रहा था कि वहाँ क्या है। मैंने जो देखा वह अद्भुत था। नीचे मैं आपको कुछ सरल कार्यक्रम दिखाऊंगा।

कुछ बहुत सरल चीजें करते हैं, लेकिन कुछ ऐसे भी हैं जो सरलता के साथ, आश्चर्यजनक रूप से जटिल चीजें करते हैं।



यह मेरा पसंदीदा कार्यक्रम है, क्योंकि मैंने इसे कार्यक्रमों के इस वर्ग में पहली बार देखा था। उसने नियम 30 कहा, और 30 साल बाद वह अभी भी मेरे व्यवसाय कार्डों के पीछे है। ( अंत में नोट 1 देखें। )



सबसे सरल कार्यक्रम। सबसे सरल प्रारंभिक स्थिति। लेकिन वह कुछ पागल कर रही है। यह कुछ भी नहीं से जटिल संरचनाएं बनाता है, जो एक दिलचस्प घटना है। यह मुझे लगता है कि यह प्रकृति के काम करने के महान रहस्य को दर्शाता है। और हाँ, मैंने इसके अध्ययन में कई साल बिताए - एक बेहद दिलचस्प गतिविधि।

लेकिन इन चीजों का अध्ययन करने की प्रक्रिया में, मुझे एहसास हुआ कि मुझे उन लोगों की तुलना में अधिक उन्नत उपकरणों की आवश्यकता थी जो मेरे पास थे। और, मूल रूप से, यही कारण है कि मैंने गणितज्ञ बनाया। यह थोड़ा विडंबना है कि कार्यक्रम का नाम "गणित" शब्द है। क्योंकि यह मूल रूप से शास्त्रीय गणित की सीमाओं का विस्तार करने के लिए कल्पना की गई थी। मुख्य सुपर विचार गणित की तह तक पहुंचना और इसकी कम्प्यूटेशनल नींव ढूंढना है, जिस पर सब कुछ बनाया जाएगा। मैं यह करने के लिए Mathematica प्रणाली की भाषा में करने में कामयाब रहा। इन वर्षों में, उन्होंने खुद को पूरी तरह से दिखाया, और हमने लगातार इसे पूरक और परिष्कृत किया। ( नोट 2 अंत में देखें। )



वास्तव में, गणितज्ञ ने पिछले साल अपनी 25 वीं वर्षगांठ मनाई । 25 वर्षों के लिए, यह दुनिया भर में विश्वविद्यालयों, बड़ी कंपनियों और इसी तरह के संगठनों में अनगिनत चीजों का आविष्कार, खोज और अध्ययन करने के लिए उपयोग किया गया था। मैं खुद अपने शोध के लिए लगभग 10 वर्षों तक गणितज्ञ के साथ काम करने में कामयाब रहा। मैंने विज्ञान, प्रौद्योगिकी और दर्शन के क्षेत्र में बहुत सी दिलचस्प चीजों की खोज की और इसके बारे में एक किताब लिखी जिसका नाम है "विज्ञान का एक नया प्रकार"। ( नोट 3 अंत में देखें। )



लेकिन चलो वापस अतीत में जाते हैं: जब मैं एक किशोर था, तो मुझे वास्तव में एक चीज में दिलचस्पी थी - सूचना का व्यवस्थितकरण। और यह मुझे प्रतीत हुआ कि वह दिन आएगा जब कोई व्यक्ति एक ऐसी प्रणाली बना सकता है जो स्वचालित रूप से लगभग हर चीज के बारे में सवालों के जवाब दे सकती है। उस समय तक, मुझे बहुत कुछ पता चल गया था कि गणित से संबंधित प्रश्नों के उत्तर देने की प्रक्रिया को कैसे स्वचालित किया जाए। लेकिन मैं किसी भी सवाल का जवाब देने के लिए इस अवसर को सामान्य करना चाहता था। हमारी दुनिया को मानव मस्तिष्क की तरह सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आवश्यकता है। और यह कार्य पहले से ही बहुत कठिन लग रहा था।

हर 10 साल बाद, मैं इस विचार पर वापस आता हूं और इस निष्कर्ष पर पहुंचता हूं कि हां, यह अभी भी बहुत मुश्किल है। लेकिन जब मैं अपने शोध कर रहा था, मुझे कुछ महत्वपूर्ण एहसास हुआ: कभी-कभी एक बहुत ही सरल कार्यक्रम के निष्पादन से ऐसी संरचनाएं बन सकती हैं जो मानव मस्तिष्क की जटिलता के समान हैं।



वास्तव में, मस्तिष्क जैसी बुद्धि और इन संरचनाओं के बीच बहुत अंतर नहीं है। इस तरह की सोच के परिणाम स्वतंत्र इच्छा और पूर्वाग्रह के बीच की दुविधा है, साथ ही अलौकिक बुद्धि की खोज भी है। हालांकि, इस तरह के कार्यक्रमों ने मुझे एहसास दिलाया कि कई अलग-अलग सवालों के जवाब देने के लिए मस्तिष्क के समान कृत्रिम बुद्धि बनाना आवश्यक नहीं है। पारंपरिक गणना, जो गणितज्ञों को रेखांकित करती है, की तरह पर्याप्त हो सकती है।

मुझे यकीन नहीं था कि अब इसके लिए सही दशक या यहां तक ​​कि सही उम्र है, लेकिन एक छोटी कंपनी के मालिक होने के फायदे ने मुझे एक प्रयोग करने की अनुमति दी। अब मुझे यह बताते हुए खुशी हो रही है कि, जैसा कि यह निकला, कार्य इतना कठिन नहीं था - हमने वुल्फराम बनाया। अल्फा |



आप एक प्राकृतिक भाषा में वहां कुछ दर्ज करते हैं, और सिस्टम उस डेटा, ज्ञान, विधियों और एल्गोरिदम की सभी शक्ति का उपयोग करता है, जो आपके द्वारा पूछे गए की एक रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए इसमें निहित हैं। हाँ, वैसे, यदि आप वुल्फराम का उपयोग करते हैं | अल्फा, तो आपने देखा होगा कि कल वुल्फराम | अल्फा वेब इंटरफ़ेस ने एक नया सुरुचिपूर्ण रूप प्राप्त किया था। वोल्फ्राम | अल्फा इसके बारे में बहुत कुछ जानता है। ज्ञान के हजारों क्षेत्र और डेटा कण क्विंटिलियन सच में मानव जाति के लिए उपलब्ध ज्ञान के एक विशाल क्षेत्र को कवर करते हैं।



और वास्तव में, हर दिन, कई लाखों लोग सिस्टम से विभिन्न चीजों के बारे में पूछते हैं - सीधे साइट पर, मोबाइल एप्लिकेशन के माध्यम से और सिरी जैसी तकनीकों के माध्यम से, जो यह भी जानता है कि वुल्फराम का उपयोग कैसे करें | अल्फा |

तो, हमारे पास क्या है: गणितज्ञ, जो किसी भी तकनीकी गणना का वर्णन और प्रदर्शन करने के लिए एक भाषा की नींव बन गया है। और हमारे पास वोल्फ्राम भी है। अल्फा, जो हमारी दुनिया के बारे में सब कुछ जानता है और इसके साथ बातचीत करता है, जिसमें यह एक अत्यंत अस्पष्ट प्राकृतिक भाषा का उपयोग करता है। खैर, गणितज्ञ 25 साल से अधिक हो गया, और वोल्फ्राम | अल्फा केवल 5 है। हम इन प्रणालियों की मुख्य दिशाओं को आगे और आगे बढ़ाने के लिए लगातार नए तरीकों का आविष्कार कर रहे हैं। लेकिन अब कुछ सही मायने में वैश्विक और अविश्वसनीय हो गया है। और मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से, एक पूरी तरह से अलग क्षेत्र इसके लिए एक उत्प्रेरक बन गया: बादल प्रौद्योगिकी।

तब मुझे ऐसा लगा कि क्लाउड कुछ गुणात्मक रूप से नया नहीं ला रहा है - मैंने सोचा कि यह सिर्फ व्यावहारिक था। लेकिन मैं गलत था। अब, अंत में, मैं समझता हूं कि यह बहुत ही विस्तार है जो हमें कंप्यूटिंग के लिए दो वैश्विक दृष्टिकोणों को संयोजित करने की अनुमति देता है (Mathematica and Wolfram | Alpha) इस चीज़ को और अधिक वैश्विक बनाने के लिए।

अब मुझे यह स्वीकार करना होगा कि इस सब के परिणाम में काफी बौद्धिक जटिलता है। हालांकि, यह बेहद व्यावहारिक है। मुझे हमेशा ऐसी परिस्थितियाँ पसंद आई हैं जहाँ बड़े विचार वास्तव में उपयोगी नवीन उत्पादों की ओर ले जाते हैं, जैसा कि वोल्फ्राम रिसर्च के मामले में है। हमने एक सुपर विचार लिया है और कई (उम्मीद है कि उपयोगी) उत्पाद बना रहे हैं। कुछ स्तर पर, प्रत्येक उत्पाद का वर्णन करना काफी सरल है, लेकिन सबसे रोमांचक बात यह है कि वे एक साथ हैं। और मैं आज इस बारे में बात करना चाहूंगा। लेकिन, मैं पहले ही कहूंगा - हालांकि यह कहानी मुझे बेहद महत्वपूर्ण लगती है, लेकिन यह बताना आसान नहीं है।

लेकिन, मुख्य बात यह है कि शुरू करना है। हर चीज के मूल में जिसे हम वुल्फराम भाषा कहते हैं । हम केवल इसे थोड़ा जारी करने की शुरुआत कर रहे हैं। ( नोट 4 को अंत में देखें। )



वुल्फ्राम भाषा कोर 25 वर्षों से अधिक के लिए गणितज्ञ में "विकसित" किया गया है। वहाँ यह पूरी तरह से परीक्षण किया गया था, और अब हम वुल्फराम से सभी नए विचारों और प्रौद्योगिकियों को जोड़ते हैं। अल्फा और क्लाउड से । यह हमें एक नए गुणवत्ता स्तर पर ले जाने की अनुमति देता है। मैं इससे बिल्कुल खुश हूं।

विचार एक ज्ञान-उन्मुख भाषा बनाने के लिए है। एक भाषा जिसमें कंप्यूटिंग और हमारी दुनिया के बारे में बहुत बड़ी मात्रा में ज्ञान निहित है। तथ्य यह है कि अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाएं मूल मशीन संचालन पर ध्यान केंद्रित करती हैं। वे निष्पादन योग्य कोड को प्रबंधित करने के लिए कई शानदार तरीके प्रदान करते हैं। कभी-कभी उनके पास विशिष्ट चीजों के लिए पुस्तकालय होते हैं।

लेकिन वुल्फराम भाषा का हमारा विचार इसके विपरीत है - एक ऐसी भाषा बनाने के लिए जो जितना संभव हो उतना एम्बेडेड है। जहाँ भाषा स्वयं अधिक से अधिक कर सकती है। जहां सब कुछ जितना संभव हो उतना स्वचालित है।

ठीक है, आइए देखें कि यह कैसे काम करता है।

आप पूरी तरह से इंटरेक्टिव रूप से लैपटॉप इंटरफ़ेस का उपयोग करके वुल्फ्राम भाषा का उपयोग कर सकते हैं जो हमने गणितज्ञ के लिए बनाया था।



ठीक है, यहाँ सब कुछ स्पष्ट है। चलो कुछ और अधिक जटिल करते हैं:



हाँ ... यह एक बड़ी संख्या है। यह लगभग यादृच्छिक संख्याओं का एक गुच्छा जैसा दिखता है, जैसे, कहते हैं, कुछ सेंसर से लिए गए 60 हजार अंक।



हम उनका विश्लेषण कैसे कर सकते हैं? जो कुछ आवश्यक हो सकता है वह पहले से ही वुल्फराम भाषा में बनाया गया है।

तो, कहते हैं, हम औसत मूल्य की सही और लगभग गणना कर सकते हैं:





हम विषमता गुणांक की गणना कर सकते हैं:



या सैकड़ों अन्य आँकड़े, परीक्षण या विज़ुअलाइज़ेशन।



यह निर्भरता वास्तव में थोड़ी अजीब लगती है। लेकिन मुझे इस आशय की व्याख्या करते हुए अब विवरण में नहीं जाना चाहिए।

सब ठीक है। यहाँ कुछ पूरी तरह से अलग है। आइए वुल्फराम भाषा को कुछ फेसबुक उपयोगकर्ता खाते तक पहुंचने और अपने दोस्तों के ग्राफ को पुनः प्राप्त करने की अनुमति दें:



ठीक है, हमें एक ग्राफ मिला है, आगे क्या है? वोल्फ्राम जानता है कि ग्राफ़ और नेटवर्क के साथ कैसे काम करना है। कहते हैं, आइए समुदायों में इसके विभाजन की गणना करें:



चलो कुछ और कोशिश करते हैं। अब हम अपने छोटे कैमरे से छवि प्राप्त करते हैं:



तो हम समझ गए। अब इसके साथ कुछ करते हैं। हम इस छवि को ले सकते हैं और इसे किसी समारोह में डाल सकते हैं:



हमें एक छवि छोटे टुकड़ों में टूट गई। आइए इसे इंटरैक्टिव बनाएं:



अब प्रत्येक टुकड़े को एक निश्चित कोण पर मोड़ें:



अब, उन्हें रंग के आधार पर क्रमित करें। हम इस तरह से कुछ मजेदार एप्लिकेशन बना सकते हैं जो टुकड़ों की तालिका को आउटपुट करता है:





ठीक है, यह काफी हास्यास्पद है। हम इसे अपने ट्विटर पर पोस्ट क्यों नहीं करते?



लगभग। वास्तव में, पूरे बिंदु यह है कि वुल्फ्राम भाषा स्वाभाविक रूप से बहुत कुछ जानती है। वह जानता है कि ग्राफ़ और नेटवर्क का विश्लेषण कैसे किया जाता है। वह जानता है कि छवियों के साथ कैसे काम करना है, उनके प्रसंस्करण के लिए सबसे परिष्कृत एल्गोरिदम निष्पादित करता है। वोल्फ्राम को इसके आसपास की दुनिया के बारे में भी पता है। उदाहरण के लिए, हम उनसे पूछ सकते हैं कि आज सुबह सूरज उगने के स्थान पर हम कहाँ हैं:



या आज सूर्योदय और सूर्यास्त के बीच का समय:



या हम वर्तमान हवा का तापमान प्राप्त कर सकते हैं जहां हम अभी हैं:



या बीते दिन के मुकाबले तापमान का ग्राफ:





यह भाषा वास्तव में एक बहुत बड़ी वस्तु है और, इस पर आधारित है कि हमने वुल्फराम के लिए क्या किया है। अल्फा, यह एक प्राकृतिक भाषा के रूप में कई सवालों के जवाब दे सकता है। और जो वास्तव में शक्तिशाली है वह यह है कि हम इसका उपयोग वास्तविक दुनिया में वस्तुओं को संदर्भित करने के लिए कर सकते हैं।

चलो बस "Ctrl" + "Shift" + "=" + "nyc" दर्ज करें (पहले तीन कुंजी की आवश्यकता है बस मुफ्त इनपुट इंटरफ़ेस लॉन्च करने के लिए):



और यह डिज़ाइन ऑब्जेक्ट "न्यूयॉर्क सिटी" में तब्दील हो गया है। इसलिए, अब हम न्यूयॉर्क में तापमान के अंतर को पा सकते हैं:



लगभग। आइए कुछ और जटिल करें, यूक्रेन की सीमावर्ती देशों की तलाश करें:



अब हम इन देशों की सीमाओं की लंबाई पाते हैं:



और प्राप्त आंकड़ों से एक तालिका बनाएं:



या, शायद हम देश के नामों का एक बादल बना देंगे, और प्रत्येक नाम के आकार को संबंधित सीमा की लंबाई के साथ जोड़ देंगे:



या हम USSR के सभी पूर्व गणराज्य पा सकते हैं:



और उनके झंडे प्रदर्शित करें:



आइए अब यह पता लगाएं कि कौन सा देश फ्रांसीसी के सबसे नजदीक है:



बहुत आसान है, है ना?

या चलो पहले कुछ पूर्व सोवियत गणराज्यों को लेते हैं और उनकी राजधानियों के मानचित्र बनाते हैं, जिस पर हम 10 मीटर की त्रिज्या के साथ एक वृत्त को चिह्नित करते हैं:





मुझे लगता है कि यह आश्चर्यजनक है कि आप प्रोग्रामिंग भाषा के अंदर इस तरह का काम कर सकते हैं कि कोड की सिर्फ एक पंक्ति के साथ।

और, आप जानते हैं, वुल्फ्राम भाषा में ज्ञान के विशाल क्षेत्र निर्मित हैं। हम यह सब एक सदी के एक चौथाई से अधिक समय से बना रहे हैं।



भाषा में एल्गोरिदम और दुनिया दोनों का ज्ञान है।

इसमें दो महान सिद्धांत हैं । सबसे पहले, अधिकतम स्वचालन - जितना संभव हो उतना स्वचालित। आप पूछते हैं कि आप भाषा को क्या करना चाहते हैं, और यह पता लगाएगा कि यह कैसे करना है। विभिन्न मामलों में कुछ करने के लिए सैकड़ों एल्गोरिदम हो सकते हैं। लेकिन हम जो करना चाहते हैं वह मेटा-एल्गोरिदम है, जो खुद ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका चुनता है। इस प्रकार, एक व्यक्ति को जो कुछ करना है, वह अपने लक्ष्यों को निर्धारित करना है, जिसके बाद यह सिस्टम पर निर्भर है, जो समस्या को सबसे तेज, सबसे सटीक और सुंदर तरीके से हल करने का प्रयास करेगा।

उदाहरण के लिए, एक क्लासीफाइड फ़ंक्शन है जो क्लासिक मशीन लर्निंग कार्य को निष्पादित करके डेटा को वर्गीकृत करता है। आप बस वर्गीकृत करते हैं और इसमें बड़े अक्षरों (चित्र) और मूल्यों के छोटे प्रशिक्षण सेट डालते हैं जो उनके अनुरूप हैं:



आउटपुट पर, आपको एक क्लासिफायरियर मिलता है।

हम इसे लागू कर सकते हैं, जिसे हमने अभी आकर्षित किया है:



खैर, ठीक है, यहाँ वुल्फ्राम भाषा के बारे में एक और महत्वपूर्ण बात है: यह सब कुछ की स्थिरता और एकरूपता है। हम यह सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं कि भाषा में सब कुछ एक दूसरे के साथ संयुक्त हो। भले ही यह एक विशाल प्रणाली है, अगर आप इसमें भौगोलिक डेटा के साथ कुछ करते हैं, तो हम इसे ग्राफ और नेटवर्क के साथ आदर्श रूप से अनुकूल बनाते हैं।

मैंने अपने जीवन के पिछले 25 वर्षों का एक अच्छा हिस्सा बिताया है जो इन अवधारणाओं को लागू करने के लिए आवश्यक कठोर प्रणाली डिजाइन का निर्माण कर रहा है। यह मजेदार था, लेकिन यह कड़ी मेहनत थी। चीजों को स्पष्ट करने के लिए यह सब समय बिताना, ताकि भाषा सीखना, याद रखना और कुछ फ़ंक्शन के बारे में अनुमान लगाना आसान हो, अगर आपको यह भी नहीं पता है कि क्या यह है। लेकिन आप जानते हैं, इस तथ्य के कारण कि भाषा के सभी उपलब्ध बिल्डिंग ब्लॉक एक-दूसरे के लिए इतने अनुकूल हैं, हम नए शक्तिशाली एल्गोरिदम के उद्भव का गवाह बन रहे हैं। और हमारे पास हजारों और हजारों नए एल्गोरिदम का आविष्कार करने का एक शानदार समय था जो केवल हमारी भाषा में संभव हो गया, जिसमें हमारे पास ये सभी अलग-अलग क्षेत्र एक-दूसरे से जुड़े हैं।

और वास्तव में, वास्तव में एक मौलिक विचार है, जिसके लिए हम इस तरह के एकीकरण को लागू करने में सक्षम थे। यह इस तथ्य में निहित है कि वुल्फ्राम भाषा की मुख्य मौलिक विशेषता है - यह एक प्रतीकात्मक भाषा है। यदि आप बस भाषा में x टाइप करते हैं, तो यह एक त्रुटि नहीं देगा कि x अपरिभाषित है। x सिर्फ कुछ है, प्रतीक x कुछ ऐसी भाषा है जिससे भाषा काम कर सकती है। बेशक, यह गणित के लिए बहुत अच्छा है।



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