浅谈 计算机软件科学和技术

计算机软件技术 的 核心技术 是 ：

 

操作系统 、 编译器 、 关系数据库 、 图形学  。

 

操作系统 包括 操作系统 和 虚拟化，  虚拟化 又包括 虚拟机 和 容器  。

 

在 4 个 核心 技术 中，  图形学 是 最难的 。

如果要 按照 难度 从高到低 排一个 顺序，  那就是 ：

 

图形学 -> 编译器 -> 操作系统 -> 关系数据库

 

搞一个 图形学   要 50 年，

搞一个 编译器   要 30 年，

搞一个 操作系统  要 20 年，

搞一个 关系数据库  要 10 年 。

 

图形学 是一个 数学问题 。

图形学 = 60% 的 数学  +  40% 程序设计，   有网友说是 硬件问题， 好吧， 硬件问题 也包括在 程序设计 里 。

 

跟 图形学 比起来， 操作系统 就像是 增删改查（CURD） 的  业务系统  。

操作系统 的  门槛积累 在于 对 硬件 的 了解  。

 

编译器 具有 很高 的 逻辑复杂性，  编译器 的 逻辑复杂性 高于 操作系统，  编译器 是 操作系统 之母 。

有一个 好的 语言，   写 操作系统 并不难 。

 

编译器 的 复杂 来源于 语言语法 的 复杂，  高级语言 复杂的 语法特性 会让 编译器 更加复杂，

编译器 的 复杂 还 来源于 优化 ，   即 编译器 对 代码 的 优化  。

优化 的 复杂 在于 需要 编译器 理解 代码 的 意图，

优化 的 门槛积累  在于 对 操作系统 和 硬件平台 的 了解 。

 

关系数据库 是 4 个 核心技术 中 的 小弟，  关系数据库 的 复杂 在于 数据存储格式 和 检索方式  。

关系数据库 诞生 和 兴起 的 年代 是 以 机械存储器 作为 外部存储器 的 年代 。

所以， 关系数据库 需要 以 顺序存储 为 基础，   但要 兼顾  查询 的 效率，  又要 兼顾 插入 修改 删除 的  效率 。

在  内存  并不大，  也没有  快速的随机存储器  作为 外部存储器 的 情况 下，   要 达到这些 要求，  需要 精巧 的 设计，

这个 精巧 的 设计 是 复杂的，   包括 数据存储格式， 检索（查询）操作，  插入 修改 删除 操作 。

 

在 海量内存 和 快速的随机访问的外部存储器（如 固态硬盘） 普及 的 时代，   高速 的 离散存储 成为 可能  。

在这样的趋势下，   也许  关系数据库 会 逐渐 淡出 历史舞台，  取而代之 的 是  NewSql 数据库（离散存储 数据库） 。

可以参考我之前写的一篇文章  《我发起了一个 .Net 平台上的 NewSql 数据库 BabanaDB》

https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/10255420.html     。

 

4 个 核心 技术 中， 图形学 更像 科学  。

图形学 更像 科学， 也 最难   是有 渊源 的 。

图形学 肩负 着   虚拟现实  的  历史使命，   虚拟现实 就是 将 现实世界 映射到 计算机世界 。 这是 图形学 的 先天属性 。

所以， 图形学  最像 科学， 也是 最难的，   是 自然而然 的 。

 

未来， 在 白盒人工智能 中，  图形学 是  基础 科学 和 技术，  白盒人工智能  就是  虚拟现实，

就是 对  现实世界  建模，   用    模型   来 描述  现实世界  。

白盒人工智能 是     下一代     计算机科学技术   的  基础技术 和 核心技术，  是 必争 的 高地  。

 

说到这里， 大家会想起 现在 的  人工智能，  咦 ？    为什么 不把 人工智能 列入到 核心技术 里  ？

现在的 人工智能 是 黑盒人工智能，  跟 游戏 AI  差不多，  只是做的更高级一点，  本质上是一样的  。

 

打个比方，   就像 游戏 有   假 3D，  真 3D，  

机器学习   就像  假 3D  +  黑盒，

黑盒 就是   不理解 模型，    而是    提取特征 -> 学习特征 -> 适应特征  。